Como a Observabilidade Transforma Sistemas Legados: Métodos e Soluções com OpenTelemetry e AIOps

A observabilidade em sistemas legados é um desafio constante para muitas organizações que buscam modernizar suas infraestruturas sem comprometer a funcionalidade crítica. A introdução de métodos de monitoramento eficazes, como o OpenTelemetry e a integração com AIOps, permite uma compreensão mais profunda da operação desses sistemas complexos, facilitando a identificação e resolução de problemas em tempo real.

Nos sistemas legados, frequentemente, a falta de visibilidade impede uma análise detalhada de como os dados fluem, o que torna a detecção de falhas mais difícil. O conceito de observabilidade, fundamentado em três pilares — métricas, logs e rastreamento — se torna a chave para desvendar os mistérios desses sistemas. Para sistemas mais modernos, o rastreamento distribuído e a coleta de métricas em tempo real são processos quase automáticos. Já nos sistemas legados, a integração dessas ferramentas exige um esforço maior e uma compreensão aprofundada da arquitetura do sistema, que muitas vezes é desatualizada.

O OpenTelemetry se destaca como uma solução poderosa para resolver esse impasse. Ao fornecer um conjunto de APIs, bibliotecas e agentes para coletar dados de observabilidade de forma unificada, o OpenTelemetry facilita a integração de diferentes ferramentas de monitoramento com os sistemas legados. Através dele, é possível obter rastreamento distribuído, métricas detalhadas e logs de aplicação, permitindo que problemas em tempo real sejam diagnosticados com mais precisão.

Entretanto, a mera implementação dessas ferramentas não é suficiente. Para que a observabilidade seja eficaz, ela deve ser associada ao uso de AIOps, uma abordagem que utiliza Inteligência Artificial (IA) para automação de operações e tomada de decisões. O AIOps tem o poder de transformar grandes volumes de dados gerados pelos sistemas legados em informações acionáveis, fornecendo insights sobre tendências e padrões que poderiam passar despercebidos por equipes humanas. Com o AIOps, é possível antecipar problemas antes que eles afetem a performance do sistema, permitindo uma resposta mais rápida e eficaz.

A principal vantagem de unir OpenTelemetry e AIOps em sistemas legados é a capacidade de detectar e diagnosticar problemas rapidamente, sem a necessidade de revisões extensas do código ou infraestrutura. Por exemplo, se uma parte do sistema começa a apresentar lentidão, o OpenTelemetry pode detectar a anomalia nos logs e métricas em tempo real, enquanto o AIOps analisa esses dados para identificar padrões que podem ser precursores de falhas mais graves. Esse processo não só melhora a confiabilidade dos sistemas, mas também reduz o tempo de inatividade e os custos operacionais.

Além disso, outro benefício importante é a redução da complexidade na gestão de incidentes. A automação proporcionada pelo AIOps, aliada à visibilidade dos dados de observabilidade oferecida pelo OpenTelemetry, proporciona uma visão consolidada do estado do sistema. Isso não só acelera a resolução de problemas, mas também ajuda a identificar áreas de melhoria na infraestrutura, como partes do sistema que podem ser otimizadas ou substituídas sem impacto significativo.

Entretanto, a integração do OpenTelemetry com AIOps exige um planejamento detalhado. Para que a implementação seja bem-sucedida, é necessário que a arquitetura do sistema seja cuidadosamente analisada para identificar quais pontos precisam ser monitorados e como os dados coletados serão utilizados. Além disso, a equipe responsável pela implementação deve ter conhecimentos tanto sobre o funcionamento do OpenTelemetry quanto sobre as capacidades do AIOps, garantindo que ambos trabalhem em conjunto de maneira eficaz.

Outro aspecto importante é que, embora a observabilidade ofereça uma visibilidade significativa, ela também traz o desafio de lidar com grandes volumes de dados. O uso de ferramentas de AIOps para filtrar, analisar e transformar esses dados em insights acionáveis é fundamental. A habilidade de aplicar a inteligência artificial para classificar e priorizar eventos permite que as equipes de TI se concentrem nos problemas mais críticos, otimizando os recursos e o tempo.

Com a implementação bem-sucedida dessas ferramentas, empresas podem alcançar um nível de eficiência operacional muito mais elevado, mesmo em ambientes onde os sistemas legados são predominantes. A chave para essa transição está na capacidade de adotar essas novas abordagens de maneira incremental, começando com pequenas melhorias e evoluindo para uma integração mais completa, à medida que os benefícios de observabilidade se tornam evidentes.

Como Integrar Rastreamento Distribuído em Arquiteturas de Mensageria: O Caso do Google PubSub

No contexto de sistemas distribuídos, rastrear a execução de requisições e eventos através de diferentes serviços e componentes é um desafio constante. As soluções modernas para monitoramento, como o OpenTelemetry e o X-Ray, fornecem ferramentas poderosas para lidar com esse desafio. No entanto, em áreas onde a instrumentação direta do trace é difícil ou até impossível, como é o caso de alguns serviços de mensageria, uma abordagem híbrida de rastreamento e logs é muitas vezes necessária. Neste cenário, o Google PubSub surge como uma solução robusta para comunicação assíncrona entre diferentes partes de um sistema, mas sua integração com o rastreamento distribuído exige cuidados específicos.

Quando se utiliza o Micrometer, X-Ray e OpenTelemetry W3C simultaneamente, é importante ter atenção para possíveis conflitos entre os contextos de rastreamento. Nesses casos, a recomendação é consolidar os traces em um único trace sempre que possível, a fim de manter a integridade dos dados e evitar redundâncias que possam prejudicar a análise.

Para integrar adequadamente o rastreamento no fluxo do Google PubSub, é preciso tratar da serialização e desserialização do contexto de rastreamento manualmente. Cada mensagem enviada para o PubSub precisa ser acompanhada do traceparent nos seus atributos. O mesmo ocorre ao receber a mensagem: o contexto do trace precisa ser extraído do atributo e propagado para o sistema que consome a mensagem.

Exemplo prático de implementação para o envio de mensagens:

go
Copy code
func BeforePublishMessage(ctx context.Context, tracer trace.Tracer, topicID string, msg *pubsub.Message) (context.Context, trace.Span) {

    opts := []trace.SpanStartOption{
        trace.WithSpanKind(trace.SpanKindProducer),
        trace.WithAttributes(
            semconv.MessagingSystemKey.String("pubsub"),
            semconv.MessagingDestinationKey.String(topicID),
            semconv.MessagingDestinationKindTopic,
        ),
    }
    ctx, span := tracer.Start(ctx, fmt.Sprintf("%s send", topicID), opts...)
    if msg.Attributes == nil {
        msg.Attributes = make(map[string]string)
    }
    otel.GetTextMapPropagator().Inject(ctx, propagation.MapCarrier(msg.Attributes))
    return ctx, span
}

No lado do consumidor, a função de assinatura também precisa ser adaptada para lidar com a propagação do contexto de rastreamento:

go
Copy code
func WrapPubSubHandlerWithTelemetry(tracer trace.Tracer, topicID string, handler PubSubHandler) PubSubHandler {
    return func(ctx context.Context, msg *pubsub.Message) {
        ctx, span := beforePubSubHandlerInvoke(ctx, tracer, topicID, msg)
        defer span.End()
        handler(ctx, msg)
    }
}

func beforePubSubHandlerInvoke(ctx context.Context, tracer trace.Tracer, topicID string, msg *pubsub.Message) (context.Context, trace.Span) {

    if msg.Attributes != nil {
        propagator := otel.GetTextMapPropagator()
        log.Info().Msg("Extraindo traceparent do atributo da mensagem")
        ctx = propagator.Extract(ctx, propagation.MapCarrier(msg.Attributes))
    }
    opts := []trace.SpanStartOption{
        trace.WithSpanKind(trace.SpanKindConsumer),
        trace.WithAttributes(
            semconv.FaaSTriggerPubsub,
        ),
    }
    ctx, span := tracer.Start(ctx, fmt.Sprintf("%s receive", topicID), opts...)
    return ctx, span
}

Ao implementar essas modificações, cada evento gerado pelo PubSub terá seu rastreamento completo, permitindo a monitoração e análise do fluxo de dados através do sistema. A integração do rastreamento distribuído com o PubSub é, portanto, uma questão de garantir que os traces sejam corretamente propagados, mesmo em sistemas assíncronos.

Outro ponto importante a ser lembrado é que, embora o PubSub facilite a comunicação entre microserviços de forma escalável e resiliente, a integração com rastreamento distribuído deve ser pensada desde o início da arquitetura. O rastreamento adequado pode fornecer insights valiosos sobre a performance do sistema, identificar gargalos e garantir a observabilidade de ponta a ponta. Essa observabilidade é crucial para depuração e resolução rápida de problemas, especialmente quando se trabalha com sistemas altamente distribuídos.

Como Lidar com Inconsistências de Dados e Desafios de Arquitetura em Sistemas Complexos

No contexto de sistemas empresariais e de telecomunicações, a integração de legados com tecnologias modernas é um desafio constante. Sistemas como TIBCO Order Management, Siebel CRM, PeopleSoft ERP, entre outros, frequentemente coexistem com novas soluções, criando um cenário complexo para a arquitetura de TI. A organização eficiente dos processos e a capacidade de monitorar e corrigir falhas nos sistemas são fatores cruciais para garantir a continuidade dos serviços, especialmente quando lidamos com grandes volumes de dados e uma variedade de tecnologias.

Porém, falhas em sistemas podem ser originadas não apenas por problemas técnicos, mas também por falhas nos processos de implantação e testes. Quando o código da aplicação não é a causa do erro, a causa pode estar no procedimento de implantação e teste inadequado. Uma das falhas mais comuns, e talvez mais difíceis de resolver, está relacionada à inconsistência de dados. Sistemas com processos complexos podem apresentar dificuldades em identificar e corrigir problemas decorrentes de dados inconsistentes. Por isso, é fundamental que os dashboards de monitoramento sejam configurados de forma a identificar esses problemas e fornecer visibilidade clara dos casos de inconsistência de dados.

A resolução de falhas nos dados não pode ser feita sem a colaboração estreita entre os engenheiros de confiabilidade de sites (SREs) e os especialistas de negócios. Os SREs devem não apenas se concentrar na disponibilidade, taxa de erro e latência dos serviços, mas também buscar melhorar a confiabilidade geral dos sistemas. Em muitos casos, a consistência dos dados é garantida por processos de reconciliação manuais ou, em sistemas mais avançados, por soluções automatizadas. A adoção de APIs idempotentes e a aplicação de processos de reconciliação podem ajudar a garantir que a mesma transação seja processada corretamente, mesmo quando ocorrem falhas.

Entretanto, a verdadeira solução para as inconsistências de dados não reside apenas nas ferramentas ou no código; ela exige uma compreensão profunda do negócio e de como os dados fluem ao longo dos processos empresariais. As falhas de dados podem ser pequenas, mas quando são em grande escala, o processo manual de reconciliação torna-se excessivamente demorado e propenso a erros. Nesses casos, soluções automatizadas se tornam não apenas desejáveis, mas essenciais.

Além disso, é importante entender que a construção de sistemas de dados eficientes vai além do uso de tecnologias específicas como REST, bancos de dados relacionais ou arquiteturas síncronas. O futuro tende a se orientar por abordagens assíncronas, eventos e mensagens, utilizando tecnologias como NoSQL, GraphQL e técnicas de não-bloqueio. Essas tecnologias, que fazem parte da arquitetura proposta, proporcionam maior escalabilidade e eficiência na gestão de dados e na comunicação entre os diversos sistemas da infraestrutura.

No entanto, a implementação de observabilidade em arquiteturas emergentes e dinâmicas é um desafio contínuo. Agentes de monitoramento podem se comportar de formas inesperadas, e o uso de ferramentas como OpenTelemetry nem sempre é uma solução perfeita. Quando se lida com tecnologias de ponta e sistemas complexos, falhas de instrumentação e problemas com a precisão dos dados de monitoramento são comuns. Em sistemas de grande escala, a interação entre diferentes agentes e a coleta de dados podem ser confusas, especialmente quando se utiliza uma combinação de ferramentas comerciais e de código aberto.

Em última análise, o papel dos SREs não se resume a monitorar e corrigir problemas técnicos de forma isolada. Eles devem ser capazes de identificar falhas de dados, entender o impacto desses problemas no negócio e trabalhar em colaboração com outros times – como arquitetos e analistas de negócios – para resolver questões de forma rápida e eficaz. O equilíbrio entre as soluções técnicas e as necessidades de negócios é crucial para garantir que os sistemas sejam não apenas funcionais, mas também resilientes, eficientes e capazes de suportar as crescentes demandas do ambiente digital.