Como Configurar e Operar Clusters Kubernetes com Cilium para Redes Multi-Cluster

Quando lidamos com a implementação de múltiplos clusters Kubernetes, é fundamental garantir que a comunicação entre eles seja eficiente, segura e escalável. Tradicionalmente, o Istio tem sido uma escolha popular para redes de múltiplos clusters, mas ele tem suas limitações, como o alto custo e a complexidade adicional no gerenciamento. Uma alternativa viável, mais leve e eficiente, é o Cilium, uma ferramenta que se integra diretamente no nível do kernel, evitando os custos excessivos associados ao uso de sidecars, como no Istio.

Neste contexto, podemos usar o Cilium para configurar dois clusters Kubernetes com o KIND e implantar microserviços em cada cluster. A funcionalidade de "cluster mesh" permite que a rede se estenda entre os clusters, possibilitando a comunicação entre os pontos finais de todos os clusters conectados, mantendo o suporte a políticas de segurança e controle de tráfego. Além disso, o uso de anotações no Kubernetes facilita o balanceamento de carga entre os pods, tornando a operação de múltiplos clusters mais coesa e integrada.

A seguir, mostramos como isso funciona na prática, com a execução do script para configurar o Cilium em uma rede de múltiplos clusters.

bash
Copy code
$ ./kind-Cilium-mesh-up.sh => Criando os clusters...

Criando o cluster "kind-Cilium-mesh-1"...
✓ Garantindo a imagem do nó (kindest/node:v1.21.2)
✓ Preparando os nós
✓ Escrevendo a configuração
✓ Iniciando o controle de plano
✓ Instalando o StorageClass
✓ Conectando os nós de trabalho

Esse processo cria os clusters e inicializa os serviços necessários, como o DaemonSet Cilium, Cilium-operator e clustermesh-apiserver, todos configurados para gerenciar o tráfego de rede entre os clusters. Em seguida, ao usar o comando kubectl run, podemos testar a conectividade entre os clusters, o que permite verificar se o balanceamento de carga e a comunicação entre pods em clusters diferentes estão funcionando corretamente.

A principal vantagem de usar o Cilium, em vez de Istio, é que ele elimina a necessidade de sidecars, que aumentam os custos e a complexidade à medida que os clusters crescem. O Cilium atua diretamente no nível do CNI (Container Network Interface) do Kubernetes, proporcionando uma rede mais eficiente e com menos sobrecarga. Ao integrar o L3 e o L7, o Cilium também fornece métricas bem organizadas e rastreamento de problemas na rede, facilitando a identificação e solução de falhas.

O uso de Cilium para redes multi-cluster é especialmente vantajoso quando se considera a segurança. A autenticação mútua entre os componentes da rede, fornecida pelo Cilium, garante que tanto o remetente quanto o receptor possam validar a identidade um do outro. Isso é fundamental em ambientes de produção, onde a comunicação segura entre microserviços é um requisito essencial.

Em um cenário de rede distribuída, a observabilidade é crucial. O Cilium oferece uma integração robusta com ferramentas de monitoramento e rastreamento, como o Prometheus e o Jaeger, permitindo que as equipes de operações identifiquem rapidamente onde ocorrem problemas, tanto na camada de aplicação quanto na infraestrutura. Esse nível de visibilidade é vital para operações ágeis e para garantir que o sistema esteja sempre funcionando conforme o esperado.

Por fim, é importante lembrar que, embora o Cilium seja uma solução poderosa para redes multi-cluster e service meshes, ele exige um entendimento claro da infraestrutura Kubernetes e dos requisitos de rede. Além disso, a monitorização e o gerenciamento contínuo são fundamentais para garantir que a rede esteja funcionando de forma otimizada, sem comprometer a segurança ou o desempenho.

Como transformar dados de observabilidade em dados estruturados com Promscale?

A análise de dados de observabilidade exige muito mais do que a simples coleta de métricas ou rastreamentos. O grande desafio está na transformação dos dados — frequentemente não estruturados ou altamente complexos — em estruturas que permitam uma análise eficiente e acionável. Enquanto ferramentas comerciais oferecem linguagens de consulta próprias, elas impõem um custo de aprendizado, dificultam a integração e frequentemente não oferecem suporte direto a formatos como armazenamento de objetos. É nesse contexto que surge o Promscale, oferecendo uma abordagem baseada em SQL padrão (ANSI) e aproveitando a robustez do PostgreSQL.

Promscale lida com dois tipos principais de sinais: métricas e rastreamentos (traces). Outros tipos, como perfis e dados de experiência do usuário (RUM), são convertidos em métricas para fins de análise. Porém, a dificuldade não está na classificação, mas sim na estruturação desses dados. Métricas em Prometheus, por exemplo, não têm um esquema fixo: contadores com múltiplos rótulos, histogramas semelhantes a dados sem esquema, e sumários com estruturas flexíveis desafiam qualquer aplicação direta de SQL.

Já os logs, embora às vezes estruturados em JSON, geralmente são textos não estruturados, exigindo pré-processamento complexo com expressões regulares. E mesmo quando os rastreamentos são armazenados em JSON, seu nível de aninhamento e sobreposição entre objetos e arrays dificulta significativamente a aplicação de consultas SQL. Representações internas com mapas e arrays requerem aplainamento (flattening) e métodos específicos de consulta.

Promscale resolve esse problema ao atuar como uma ponte entre dados complexos de observabilidade e o modelo relacional tradicional. Ele oferece suporte a mapas e arrays, compatibilidade com formatos como Prometheus e Jaeger, e métodos definidos pelo usuário (hypermethods), ampliando a capacidade analítica do PostgreSQL. Diferente de outras soluções comerciais que optam por linguagens proprietárias, Promscale preserva a compatibilidade com SQL padrão, facilitando a integração com sistemas externos e reduzindo a curva de aprendizado.

Além disso, a arquitetura do Promscale permite o armazenamento de métricas por meio do OpenTelemetry Collector com escrita remota para Promscale. Internamente, essas métricas são transferidas para o Timescale, que por sua vez se apoia no PostgreSQL. O mesmo ocorre com os rastreamentos: o agente OpenTelemetry envia dados via OTLP para o coletor, que os encaminha ao Jaeger, o qual utiliza o Promscale como backend de armazenamento. Dessa forma, os dados são armazenados no Timescale e ficam disponíveis tanto para visualização na interface do Jaeger quanto para consulta direta via Grafana com suporte a PostgreSQL.

As funcionalidades específicas do Promscale incluem métodos como percentile_cont, approx_percentile e percentile_agg, permitindo calcular percentis reais ou aproximados — algo que Prometheus por padrão não suporta. Isso possibilita análises de latência, throughput e outros indicadores em níveis de percentil, essenciais para o diagnóstico e melhoria contínua de sistemas distribuídos.

Entretanto, Promscale também possui limitações significativas. Problemas de configuração de sharding e retenção dificultam o armazenamento de grandes volumes de dados, especialmente sem suporte nativo a armazenamento em objetos. Consultas de agregação são ineficientes em grandes janelas temporais, e o PostgreSQL, por não ser otimizado para esse tipo de operação, exige integração com soluções especializadas em agregações, como Druid. Além disso, embora o Promscale permita a extensão do PostgreSQL com métodos customizados, isso demanda desenvolvedores altamente qualificados com domínio de bancos relacionais.

É importante entender que a estrutura dos dados de observabilidade é, por natureza, fluida, sobreposta e altamente contextual. Ela carrega relações pai-filho, múltiplos pares chave-valor, e combinações de dados tabulares com dados de eventos, o que torna qualquer tentativa de análise linear ou simplista ineficaz. O valor real da análise não está apenas em armazenar ou consultar, mas em contextualizar, correlacionar e extrair insights de forma consistente.

Com tudo isso em mente, é fundamental que o leitor compreenda que a análise de dados de observabilidade não é uma simples questão de tecnologia, mas de arquitetura, planejamento e escolha consciente de ferramentas. Promscale oferece um caminho promissor, mas seu uso exige um entendimento profundo das estruturas envolvidas, das limitações do PostgreSQL em cenários de agregação intensiva, e da importância de pré-processar dados com critério. A complexidade dos dados não deve ser tratada como um obstáculo temporário, mas como uma característica intrínseca da realidade operacional dos sistemas modernos.

Como Analisar e Automatizar a Observabilidade em Sistemas Legados com Inteligência Artificial

A observabilidade é uma prática essencial para entender como os sistemas internos operam, identificar causas raízes de falhas e otimizar operações. Em ambientes corporativos complexos e com sistemas legados, a adoção de técnicas avançadas como a inteligência artificial (IA) e a análise de causas raiz (RAG) pode acelerar significativamente o diagnóstico de problemas e a resolução de incidentes. Este processo não é apenas técnico, mas também envolve uma mudança de mentalidade, onde a observabilidade é vista não apenas como uma ferramenta para corrigir falhas, mas também como um meio de melhorar continuamente os negócios.

A primeira questão que muitos desenvolvedores e engenheiros enfrentam é a dificuldade de identificar rapidamente o motivo pelo qual uma falha ocorre. Frequentemente, um sistema falha, mas a causa não é imediatamente aparente, e as equipes optam por reiniciar a aplicação ou resolver o incidente sem uma análise profunda. Esse comportamento, embora prático a curto prazo, não resolve o problema subjacente, deixando-o propenso a se repetir. Para compreender adequadamente as falhas, é preciso analisar como os sistemas processam dados internamente e ter os sinais corretos de observabilidade bem coletados e analisados.

A tecnologia de RAG (Root Cause Analysis using AI) permite realizar uma análise minuciosa das falhas, identificando não apenas os erros evidentes, mas também os fatores sutis que podem causar problemas no nível do CPU, rede ou kernel. Utilizando IA, é possível automatizar o processo de identificação e análise das causas raízes, permitindo que os engenheiros descubram problemas que poderiam passar despercebidos. Além disso, a coleta e visualização de grandes volumes de dados de forma eficaz — como a criação de 5000 spans em uma única transação — são cruciais para entender o comportamento completo de uma aplicação ou sistema.

As técnicas de instrumentação de código, especialmente no nível do bytecode e do kernel, são essenciais para obter uma visão precisa do que está ocorrendo em um sistema. A instrumentação permite que desenvolvedores e engenheiros monitorem desde o comportamento de threads até os detalhes de chamadas de função dentro do sistema operacional. No entanto, a verdadeira complexidade aparece quando tentamos aplicar essas metodologias a sistemas legados ou complexos, que possuem várias camadas de middleware, servidores de mensagens ou sistemas EAI (Enterprise Application Integration).

É nesse contexto que a IA desempenha um papel crucial. A automação do processo de coleta e análise de dados, utilizando agentes de IA e técnicas de AIOps, ajuda a reduzir significativamente o esforço manual envolvido na análise de problemas e na implementação de soluções. A inteligência artificial tem evoluído para ser uma aliada indispensável, especialmente em sistemas que operam com grandes volumes de dados. Ao integrar AIOps, é possível não só identificar falhas, mas também prever potenciais problemas antes que eles ocorram, o que é fundamental para operações de missão crítica.

Para os engenheiros de sistemas e arquitetos, a adoção de uma estratégia de observabilidade não é apenas uma questão técnica, mas também estratégica. Observabilidade não deve ser vista apenas como uma prática para corrigir falhas de sistemas, mas como uma ferramenta para gerar insights que podem impactar positivamente a operação e o crescimento dos negócios. Quando integrada de forma eficaz, a observabilidade pode ajudar a reduzir os custos operacionais, aumentar a produtividade dos desenvolvedores e até mesmo oferecer uma vantagem competitiva ao identificar rapidamente as necessidades de mercado ou problemas que afetam a experiência do cliente.

Por fim, ao adotar observabilidade, os engenheiros não estão apenas resolvendo problemas técnicos, mas criando um ecossistema onde a inovação contínua e a melhoria dos processos se tornam a norma. A inteligência artificial e as operações automatizadas permitem que os engenheiros se concentrem em tarefas de maior valor, como a melhoria da qualidade do software e a criação de novos serviços, enquanto os processos repetitivos de análise de falhas e monitoramento de performance são geridos de forma eficiente.

A verdadeira vantagem da observabilidade, portanto, é sua capacidade de transformar não apenas a forma como os engenheiros trabalham, mas também como os negócios operam. Ao olhar para a observabilidade como um recurso que pode gerar melhorias tanto na infraestrutura quanto no alinhamento estratégico com as necessidades do negócio, as empresas podem não apenas reduzir os custos de operação, mas também criar oportunidades de crescimento e inovação.

Como a Instrumentação Automatizada Modifica o Comportamento das Aplicações Java em Tempo de Execução

A instrumentação automatizada é um processo no qual um agente modifica o bytecode de uma classe de aplicação para injetar código adicional, sem necessidade de alterar diretamente o código-fonte. Esse processo ocorre quando a máquina virtual Java (JVM) carrega a classe, aplicando modificações em tempo de execução. Para realizar essa modificação, são usados agentes Java, como o OpenTelemetry, que integram-se ao processo de instrumentação, utilizando bibliotecas como ByteBuddy para transformar o bytecode de classes e injetar funcionalidades sem que o desenvolvedor precise interagir diretamente com o código da aplicação.

A principal vantagem da instrumentação automatizada é a sua capacidade de permitir que comportamentos adicionais sejam injetados em classes de forma transparente. Por exemplo, é possível medir o tempo de execução de métodos, realizar auditorias de segurança ou implementar monitoramento sem modificar o código da aplicação. A modificação do bytecode é feita por meio de um transformador, que recebe o bytecode de uma classe e pode modificá-lo conforme a necessidade. Essas modificações são feitas de forma a não interferir diretamente na lógica de negócio da aplicação.

Quando a JVM é inicializada com um agente, este agente pode registrar um transformador de arquivos de classe, o qual será acionado sempre que uma classe for carregada. Esse transformador pode modificar o bytecode da classe, seja para adicionar comportamentos de monitoramento, como a medição de tempo de execução de métodos, ou para inserir outros tipos de funcionalidades. Usando a API do ByteBuddy, o desenvolvedor pode especificar exatamente quais métodos ou classes devem ser instrumentados, e fornecer interceptadores que injetam o comportamento desejado.

Um exemplo prático seria o uso do ByteBuddy para medir o tempo de execução de um método. O agente, ao identificar que um determinado método foi chamado, calcula o tempo de execução entre o início e o fim da execução desse método e então imprime a duração. Esse processo de injeção de comportamento é realizado de forma transparente para o código da aplicação, de modo que o desenvolvedor não precisa se preocupar com a inserção manual de código para monitoramento ou outras funções similares.

Além disso, o OpenTelemetry, que utiliza ByteBuddy para instrumentação, pode ser configurado para instrumentar automaticamente frameworks populares, como o Spring ou o HTTPClient, para coletar métricas e registros (logs) de forma automatizada. No entanto, quando se trata de classes personalizadas, como no exemplo do aplicativo de contagem de palavras, o OpenTelemetry também permite que o desenvolvedor defina manualmente a instrumentação, por meio de extensões que utilizam ByteBuddy para transformar o bytecode dessas classes personalizadas. O processo envolve a criação de uma classe de instrumentação, que utiliza o OpenTelemetry para registrar eventos e medir métricas de execução.

Quando se utiliza o OpenTelemetry em combinação com o ByteBuddy, a instrumentação das classes personalizadas não é realizada de maneira intrusiva. O código original da aplicação permanece intacto e a instrumentação ocorre por meio da transformação do bytecode. Isso garante que a funcionalidade adicional de monitoramento ou registro não interfira no funcionamento da aplicação, ao mesmo tempo em que oferece uma visão detalhada de seu desempenho e comportamento durante a execução.

No caso da classe Main que implementa um contador de palavras, a instrumentação pode ser configurada para medir o tempo de execução do método countWords. Isso é feito adicionando interceptadores que, ao entrar no método, registram o tempo de início e, ao sair, calculam a duração. Esse tipo de instrumentação permite que se monitore o desempenho do método em tempo real, sem a necessidade de modificações no código-fonte.

É importante compreender que a instrumentação automatizada tem aplicações vastas, principalmente em áreas como logging, monitoramento de desempenho e segurança. Utilizando a arquitetura de agentes Java e ferramentas como o OpenTelemetry, a instrumentação se torna uma prática eficiente para integrar funções de monitoramento em aplicações de maneira centralizada e reutilizável. Esse processo de modificação do bytecode permite uma maior flexibilidade e controle sobre a execução da aplicação, com um custo de implementação relativamente baixo.

Ao trabalhar com instrumentação, é fundamental lembrar que, embora os benefícios sejam claros, a instrumentação excessiva ou mal projetada pode afetar o desempenho da aplicação. É crucial que os desenvolvedores avaliem as necessidades de monitoramento e segurança de maneira criteriosa, para garantir que a injeção de comportamentos adicionais não prejudique a performance ou a legibilidade do sistema. Assim, as modificações devem ser feitas com um equilíbrio entre coleta de dados úteis e manutenção de uma execução eficiente e sem sobrecarga excessiva.