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O conceito de busca por vizinhos mais próximos (k-NN, do inglês k-nearest neighbors) é essencial para sistemas de recomendação e recuperação de informações, particularmente quando se trata de trabalhar com grandes volumes de dados vetoriais. Nesse contexto, a abordagem k-NN se aplica ao índice de vetores, onde cada documento ou item é representado como um vetor multidimensional. Essa representação facilita a busca e a comparação de itens de maneira mais eficiente, especialmente em bancos de dados de grande escala, como no OpenSearch.
Em um exemplo clássico, o vetor de um produto pode ser composto por várias dimensões, cada uma representando uma característica específica desse item. O vetor de características de um produto, como o vetor [1, 5, 5, 4], pode corresponder a atributos como tipo, cor, tamanho e preço, entre outros. Quando você realiza uma busca, o sistema calcula a proximidade entre o vetor da consulta e os vetores armazenados no índice, retornando os itens mais semelhantes. Esse processo é fundamental em diversos sistemas de recomendação, como os usados por e-commerces, onde é necessário sugerir produtos com base em características semelhantes aos itens já visualizados ou comprados pelo usuário.
Existem diferentes métodos para implementar essa busca, cada um com suas vantagens e desvantagens. O método mais comum é a busca aproximada k-NN (Approximate k-NN), que usa algoritmos especializados, como o HNSW (Hierarchical Navigable Small World) e outros, para retornar uma aproximação dos vizinhos mais próximos. Embora essa abordagem seja extremamente eficiente em termos de desempenho, ela pode sacrificar a precisão da busca. A escolha entre usar uma busca exata ou aproximada depende do volume de dados e da necessidade de tempo de resposta.
Para aplicações em que a precisão é crucial, o método de busca exata k-NN é preferível. Nesse caso, cada vetor do índice é comparado diretamente com o vetor de consulta, sem fazer aproximações. No entanto, essa abordagem pode resultar em maior latência, especialmente em índices grandes, já que o número de comparações necessárias cresce exponencialmente com o aumento de dados. O uso de scripts de pontuação (scoring scripts) permite realizar uma busca exata, mas a complexidade aumenta quando filtros adicionais, como o preço, são aplicados. Esses filtros podem ser feitos de maneira pós-processada após a busca k-NN, como no exemplo em que produtos com preços superiores a um determinado valor são descartados.
Além disso, existe a possibilidade de utilizar scripts “painless” para uma busca exata. Esse método, que também permite a aplicação de pré-filtros e ajustes mais complexos na pontuação dos resultados, oferece uma flexibilidade maior em cenários dinâmicos, onde os dados podem variar frequentemente. A desvantagem, no entanto, é que esse método apresenta desempenho inferior quando comparado aos scripts de pontuação tradicionais, devido ao tempo necessário para realizar os cálculos de similaridade de forma mais detalhada.
O uso de filtros é uma parte crucial nesse processo. Após realizar a busca k-NN, é possível filtrar os resultados com base em atributos como preço ou outras características. No caso da busca aproximada, os filtros podem ser aplicados após a execução da consulta, mas não podem ser aplicados antes, o que limita um pouco a flexibilidade desse método. Essa limitação é um aspecto importante a se considerar ao projetar sistemas que precisem de alta precisão e personalização na busca.
A configuração do índice de vetores no OpenSearch é outro ponto essencial. Para configurar um banco de dados vetorial, é necessário definir corretamente o tipo e a dimensão dos vetores, bem como o espaço métrico no qual os vetores serão comparados (como o espaço "l2", que é o Euclidiano). Dependendo da complexidade dos dados e dos requisitos do sistema, você pode escolher diferentes mecanismos de indexação como o Faiss, Lucene, ou o próprio HNSW.
Além dos métodos de busca aproximada e exata, outro ponto relevante é a configuração do sistema de embeddings, que são usados para transformar documentos ou produtos em vetores. No exemplo apresentado, o uso da biblioteca LangChain em conjunto com o OpenSearch permite que você construa um banco de dados vetorial e execute consultas por similaridade. A biblioteca facilita o processo de conversão de documentos em vetores e a realização de buscas com base nessas representações numéricas, utilizando embeddeds de modelos de linguagem avançados como os oferecidos pela OpenAI.
Quando se trata de processar consultas, o OpenSearch oferece uma série de opções, como a busca de k-NN através de scripts de pontuação ou scripts "painless", permitindo que você personalize a forma como a similaridade é calculada. Isso pode incluir a alteração de métricas de distância ou a incorporação de múltiplos parâmetros na pontuação dos resultados, o que oferece uma flexibilidade considerável para adaptar o sistema às necessidades específicas de cada aplicação.
Importante compreender é que não existe uma solução única que seja ideal para todos os cenários. O método de busca k-NN e o algoritmo utilizado devem ser escolhidos com base nas necessidades específicas do caso de uso. Se a velocidade for mais importante do que a precisão, a busca aproximada k-NN será mais vantajosa. Por outro lado, se a exatidão dos resultados for a prioridade, a busca exata, com o uso de scripts de pontuação ou "painless", será a melhor escolha, embora envolva maior custo computacional.
A otimização de algoritmos k-NN envolve uma série de decisões técnicas, como a escolha do número de vizinhos (k), a definição da dimensionalidade do vetor e a seleção do espaço métrico para as comparações. Essas escolhas não são triviais e devem ser feitas considerando tanto os requisitos de desempenho quanto a complexidade do sistema, sendo que muitas vezes será necessário realizar ajustes contínuos à medida que novos dados são adicionados ao índice.
Como Instrumentar Traces em Servidores de API e Middleware: Desafios e Melhores Práticas
A instrumentação de servidores e middleware para traces distribuídos pode ser um desafio significativo, principalmente em sistemas legados ou servidores que não oferecem suporte interno para a propagação de traces. A implementação manual de traces, embora possível, é uma tarefa complexa que pode resultar em efeitos colaterais indesejados. Para sistemas mais modernos, a instrumentação automática é a melhor opção, mas ainda existem limitações que precisam ser compreendidas para garantir a eficácia do processo.
Quando se trabalha com servidores de API ou servidores EAI (Enterprise Application Integration), a dificuldade aumenta quando esses servidores não oferecem suporte a APIs baseadas em script. Nesse cenário, a instrumentação do bytecode pode ser necessária, mas ela torna o trace mais complexo e difícil de gerenciar. É importante lembrar que, se for possível adicionar funcionalidade via scripts, essa deve ser a opção preferencial. No caso de servidores que não liberam o código fonte ou que possuem uma estrutura difícil de instrumentar, como os servidores EAI, pode ser necessário implementar traces manualmente. No entanto, essa abordagem exige muito cuidado para não comprometer a integridade do sistema.
Se o servidor for desenvolvido em Java, o uso de instrumentação de bytecode em baixo nível se torna a opção mais viável. Porém, é importante observar que a instrumentação de servidores de API, servidores EAI ou BPM (Business Process Management) com bytecode não é uma tarefa simples e pode causar efeitos colaterais imprevistos, especialmente em sistemas mais antigos que não suportam nativamente o trace distribuído.
Em termos de configuração de traces para servidores de API, é fundamental que o framework do servidor esteja configurado para adicionar o cabeçalho traceparent, utilizando scripts apropriados. Para aqueles que utilizam soluções comerciais de observabilidade, é necessário desenvolver a capacidade de adicionar cabeçalhos "x-" conforme exigido pelo sistema de observabilidade em questão. Isso deve ser feito de forma que os microserviços downstream possam utilizar agentes para realizar a instrumentação automática, processando os cabeçalhos traceparent ou x-header conforme o caso.
Além disso, para iniciar o trace a partir do frontend, é necessário injetar o trace por meio do RUM (Real User Monitoring). Em sistemas comerciais de observabilidade, o contexto do trace pode ser adicionado a um cookie no cabeçalho, permitindo que o framework do servidor extraia esse contexto e o propague para os downstreams. Essa abordagem ajuda a melhorar a rastreabilidade ao longo de toda a arquitetura distribuída.
A equipe de SRE (Site Reliability Engineering) deve sempre tentar habilitar traces sempre que possível, considerando os custos e os esforços envolvidos. Isso inclui RUM, CDNs, servidores de API que operam no sentido norte-sul e servidores de API no sentido leste-oeste. A capacidade de rastrear essas interações é essencial para solucionar problemas de forma eficaz quando surgem falhas. Se o trace começar com um traceparent do OpenTelemetry, é altamente recomendável continuar utilizando esse trace até o final. Da mesma forma, se o trace começar com um x-header em um sistema comercial de observabilidade, é importante manter a consistência no uso desse cabeçalho até o fim.
Nos últimos anos, muitos servidores passaram a suportar OpenTelemetry de forma nativa, facilitando a configuração de traces de ponta a ponta sem a necessidade de desenvolvimento adicional. O suporte ao OpenTelemetry se tornou uma prioridade para a observabilidade tanto no mundo open source quanto em soluções comerciais. No entanto, se o sistema não for compatível com OpenTelemetry, será necessário investir mais tempo e recursos para configurar os cabeçalhos adequados, como o x-header, o que demanda mais esforços do que simplesmente integrar o OpenTelemetry.
Outro aspecto importante a ser considerado diz respeito à instrumentação manual. Embora ela seja tecnicamente viável, ela apresenta muitas limitações práticas, especialmente quando se lida com um grande número de microserviços já em produção. Desenvolvedores frequentemente não estão dispostos a modificar o código-fonte para adicionar APIs de trace, modificar arquivos de log ou desenvolver métricas personalizadas. Muitas vezes, os desenvolvedores se opõem à implementação de OpenTelemetry se isso exigir modificações significativas no código já existente.
A instrumentação automática, por outro lado, é mais eficaz em ambientes que já estão em produção há algum tempo, pois reduz o impacto sobre os desenvolvedores e minimiza a necessidade de mudanças no código-fonte. Isso é particularmente importante em ambientes mais legados, onde a integração de soluções modernas como OpenTelemetry pode não ser uma opção viável sem grandes revisões no sistema.
Quando se fala sobre SDKs de observabilidade comercial, a configuração geralmente exige o uso de um agente, que é a forma recomendada para realizar a instrumentação automática. O SDK de observabilidade comercial, ao ser ativado, insere cabeçalhos x- automaticamente nos traces, mas não oferece suporte nativo para OpenTelemetry, o que pode ser uma limitação significativa para quem deseja padronizar a observabilidade usando um framework open source. No entanto, é possível configurar o SDK para que ele também processe os traces no formato W3C, o que facilita a interoperabilidade com outras ferramentas de observabilidade.
Embora o uso de um agente seja recomendado para uma instrumentação mais fluida e automatizada, sistemas comerciais de observabilidade frequentemente dependem dessa abordagem para gerar receita. Isso ocorre porque o modelo de negócios das empresas que oferecem essas soluções é baseado na instalação de múltiplos agentes em diversos pontos da infraestrutura.
No caso do Spring Boot, uma das soluções mais utilizadas para observabilidade, a framework Micrometer oferece suporte a métricas e traces. Micrometer pode ser configurado para trabalhar com Zipkin Brave ou OpenTelemetry, dependendo da necessidade de cada aplicação. A configuração para realizar a exportação de traces utilizando OpenTelemetry no Spring Boot inclui pacotes específicos, como o micrometer-tracing-bridge-otel e o opentelemetry-exporter-otlp, que permitem a integração com sistemas de rastreamento distribuído. A adição de contexto de trace aos logs é uma prática comum, o que permite que o rastreamento entre logs e traces seja correlacionado, facilitando a análise de falhas.
Em resumo, a configuração de traces em servidores de API e middleware envolve uma série de desafios técnicos, desde a escolha da abordagem de instrumentação até a implementação de soluções automatizadas ou manuais. A escolha de usar OpenTelemetry ou soluções comerciais de observabilidade depende das necessidades do sistema e dos recursos disponíveis. A chave para o sucesso reside em uma abordagem integrada que leve em conta as limitações de cada ambiente e as necessidades específicas de rastreamento e diagnóstico.