Como obter visibilidade total da conectividade em arquiteturas nativas em nuvem?

Em arquiteturas modernas baseadas em microserviços, onde uma única ação do usuário pode acionar dezenas ou centenas de chamadas internas de API, qualquer degradação na latência, falha de conectividade ou sobrecarga pode afetar diretamente a experiência do usuário. Em ambientes como Kubernetes, que alocam dinamicamente réplicas de serviços em clusters multi-inquilinos, torna-se extremamente difícil isolar a origem de falhas de rede, sobretudo porque os desenvolvedores, por padrão, não têm acesso direto a ferramentas de baixo nível como netstat ou tcpdump.

A complexidade desse ecossistema exige uma abordagem que vá além da simples instrumentação da aplicação. O Cilium, apoiado por eBPF no kernel Linux, surge como um padrão emergente de observabilidade para ambientes Kubernetes. Através de sua integração com a UI do Hubble e o Grafana, torna possível visualizar e diagnosticar caminhos de comunicação em diferentes camadas da rede — desde o tráfego bruto em TCP até protocolos mais altos como HTTP, DNS, Kafka ou OpenSearch.

Ao contrário de ferramentas baseadas em tracing, como o mapa de serviços do Grafana, que depende de instrumentação explícita, o Hubble trabalha diretamente a partir dos caminhos reais de rede no kernel. Isso permite detectar falhas em serviços que, de outra forma, operariam como caixas-pretas — como Zookeeper, Kafka ou sistemas legados — e que não seriam rastreados por trace IDs. A ausência de instrumentação também elimina o peso adicional que tais técnicas impõem ao ambiente produtivo.

A capacidade de mapear os serviços diretamente através de conexões de rede permite identificar latências, falhas e fluxos problemáticos com granularidade e em tempo real. O mapa de serviços no Hubble UI, ao contrário do Grafana, exibe uma visão completa, incluindo servidores DNS, serviços de API, CDNs e balanceadores de carga. Ele permite, por exemplo, ver em qual seção específica da rede uma requisição foi descartada. Isso dá ao operador a vantagem de reagir antes mesmo de um erro ser propagado para os traces distribuídos.

Ainda que o Hubble não forneça identificação transacional detalhada — como um trace ID por requisição — ele é extremamente útil para localizar segmentos de rede problemáticos, que então podem ser explorados em detalhes com ferramentas como traces distribuídos ou inspeções com tcpdump e wireshark. Além disso, os filtros simples disponíveis na UI do Hubble ajudam a isolar rapidamente os dados relevantes, acelerando o diagnóstico.

Na prática, a observabilidade eficaz da conectividade exige visibilidade em todas as camadas da rede, do nível Ethernet (camada 2) ao nível da aplicação (camada 7). A natureza modular do modelo OSI, que abstrai os detalhes de cada camada, tem a vantagem de facilitar o desenvolvimento, mas esconde falhas em camadas inferiores. Portanto, observar apenas a camada da aplicação ou apenas os recursos da infraestrutura é insuficiente.

Outro desafio crítico surge da natureza efêmera dos IPs em ambientes containerizados. IPs não representam mais identidades consistentes de serviços. Em vez disso, a observabilidade precisa ser feita com base em identificadores de serviços significativos, como labels e metadados fornecidos pelo Kubernetes. Sem essa abordagem, qualquer tentativa de correlacionar métricas de rede com comportamentos de aplicação se perde na aleatoriedade das alocações de rede.

Mesmo quando há ruído causado por milhares de workloads em execução simultânea, ferramentas como Cilium e Hubble conseguem isolar o comportamento de um único serviço. Isso é possível porque a análise não depende de IPs fixos ou suposições estáticas de topologia, mas sim de fluxos reais observados e identificações contextuais extraídas do ambiente de execução.

A capacidade de analisar falhas sem depender exclusivamente de instrumentação da aplicação representa uma mudança fundamental. Em vez de esperar por um erro reportado por um trace, os operadores podem agora antecipar falhas, identificar congestionamentos, entender comportamentos anômalos e agir com base em uma visão completa da conectividade entre os serviços, incluindo aqueles considerados até então invisíveis.

Como as Técnicas de Joins, Filtros e Lookups Moldam a Construção de Dashboards de Observabilidade

A construção de dashboards eficazes depende da habilidade de integrar diferentes fontes de dados e exibir informações de maneira clara e intuitiva. Um dos maiores desafios ao trabalhar com dashboards de observabilidade é a capacidade de correlacionar sinais de dados que provêm de diferentes origens e apresentar essas informações de forma que o usuário possa facilmente navegar, explorar e tomar decisões rápidas. Técnicas como joins, filtros e lookups são essenciais para esse processo, e a compreensão de como usá-las corretamente pode transformar a forma como os dados são apresentados e analisados.

Joins são fundamentais para estabelecer correlações entre diferentes fontes de dados. Ao conectar dados de várias tabelas ou sistemas, você pode criar uma imagem mais completa e precisa de como os diferentes componentes de um sistema estão interagindo. Não basta simplesmente configurar joins para conectar os dados; é necessário também usar filtros para permitir que os usuários explorem os dados de maneira eficiente. Um filtro bem-configurado ajuda a refinar a busca, permitindo que o usuário se concentre nas informações que realmente importam para ele.

A observabilidade moderna vai além da simples visualização de métricas. Dashboards não devem ser construídos com apenas um único sinal de dado, como era feito tradicionalmente. Em vez disso, um dashboard de observabilidade eficaz pode integrar múltiplos sinais, como logs, eventos, traces e perfis, para fornecer uma visão holística do sistema. Ao usar múltiplos sinais em conjunto, é possível realizar uma análise de causa raiz mais eficaz e precisa, algo que não seria possível com um único sinal isolado.

A ideia de usar sinais múltiplos é ilustrada pelo conceito de Root Cause Analysis (RCA). Ao conectar o modelo de dados de RCA com outras fontes, como a CMDB (Configuration Management Database) e o SLO (Service Level Objectives), o dashboard se torna uma ferramenta poderosa para a modernização das operações de TI. Esse modelo de dados permite que você conecte diferentes sinais, o que é essencial para entender problemas complexos em um sistema de forma rápida e eficaz.

Os filtros são essenciais para essa interação. Eles podem ser configurados como critérios de pesquisa para outros filtros, ou para o valor que você deseja exibir no dashboard. Uma vez configurados, os filtros alimentam os sinais com valores que o usuário pode selecionar, transformando esses valores em variáveis que serão utilizadas nas consultas de dados. Isso permite que o dashboard seja dinâmico e interativo, ajustando-se às necessidades do usuário conforme ele explora diferentes cenários.

A estrutura do RCA também facilita a criação de dashboards dinâmicos, onde diferentes sinais são combinados para exibir dados sobre o problema específico. Por exemplo, um dashboard de erro pode juntar sinais de eventos de negócios e logs internos para fornecer uma visão clara do problema em questão. Esse tipo de dashboard ultrapassa as limitações de um único sinal, oferecendo uma visão mais rica e detalhada dos problemas.

A criação de dashboards de SLO, MTTR (Mean Time to Recovery), e orçamentos de erro também é uma prática comum em operações de TI. Dashboards como esses ajudam a monitorar a saúde do sistema, identificando rapidamente se os serviços estão atingindo os objetivos esperados. A incorporação de métricas como as taxas de erro, latência, e throughput são fundamentais para garantir que os serviços estejam operando dentro dos parâmetros ideais.

No entanto, é importante observar que não basta apenas coletar dados e criar gráficos. A verdadeira eficácia de um dashboard vem de sua capacidade de se integrar a várias fontes de dados e de realizar uma análise em tempo real. A utilização de ferramentas como Prometheus, Grafana, Jira, ArgoCD, Jenkins e Git, entre outras, permite que os dados de várias plataformas sejam reunidos e analisados de maneira coerente. Além disso, as métricas de infraestrutura, como CPU, memória, e uso de disco, devem ser integradas aos dashboards para fornecer uma visão abrangente do sistema.

Para construir dashboards de observabilidade de alta qualidade, é essencial que os dados sejam bem organizados e que haja uma boa compreensão da correlação entre eles. Isso pode ser alcançado por meio do uso adequado de filtros, lookups e joins. O dashboard deve ser mais do que uma simples visualização; ele deve ser uma ferramenta interativa que permita aos usuários explorar os dados, identificar problemas e tomar decisões rápidas. Um bom dashboard também deve ser capaz de evoluir conforme novas necessidades surgem, por isso a automação na criação e atualização de dashboards, através de ferramentas como Terraform ou API, é altamente recomendada.

A integração de sinais diversos, como os de serviços e infraestrutura, é fundamental para a criação de dashboards que não apenas visualizam dados, mas que também ajudam a melhorar a operação de TI. Ao entender as correlações e como elas afetam o desempenho do sistema, você pode garantir que seu dashboard seja não apenas uma ferramenta de visualização, mas uma parte integral do processo de observabilidade e melhoria contínua dos serviços.