A arquitetura assíncrona, amplamente utilizada em sistemas modernos, apresenta desafios únicos no que diz respeito à rastreabilidade e à análise de problemas. Ferramentas como o OpenTelemetry, que têm como objetivo fornecer visibilidade detalhada sobre o fluxo de execução de um sistema, enfrentam limitações significativas quando tratam com threads não bloqueantes. O comportamento das threads, combinado com as particularidades de cada agente de instrumentação, pode complicar a identificação de causas-raiz e a análise de desempenho em sistemas assíncronos, especialmente em ambientes que envolvem frameworks como Spring WebFlux e Reactor.

O conceito de contexto é central nesse processo. Em sistemas assíncronos, o contexto refere-se às informações associadas a uma execução que precisam ser propagadas ao longo da cadeia de operações. No caso do Reactor, o contexto não é atrelado diretamente a um thread específico, como acontece com o ThreadLocal, mas sim a um Subscriber. Isso significa que cada vez que uma assinatura ocorre, um novo contexto é criado e associado a essa assinatura. Esse tipo de propagação do contexto, embora útil para a comunicação dentro do fluxo assíncrono, torna-se uma área crítica na hora de rastrear e correlacionar informações entre múltiplos componentes.

A propagação do contexto, portanto, não ocorre da mesma forma que em sistemas baseados em threads tradicionais. Em ambientes como o Reactor, o contexto é transmitido de forma explícita entre os operadores, o que garante que cada parte do fluxo de execução tenha acesso às mesmas informações. Isso pode ser vantajoso em termos de performance e escalabilidade, mas coloca desafios na hora de identificar os pontos de falha ou gargalos no sistema. Por exemplo, em sistemas que utilizam schedulers como boundedElastic ou parallel, os contextos são gerenciados de forma distinta, o que pode criar discrepâncias na observabilidade entre diferentes partes do código.

Quando falamos de threads específicas, a complexidade aumenta. No Reactor, o uso de schedulers como boundedElastic e parallel pode levar a uma criação dinâmica de threads, adaptando-se ao volume de tarefas que precisam ser executadas. O boundedElastic é otimizado para tarefas que envolvem IO bloqueante, como consultas a banco de dados ou requisições de rede, enquanto o parallel é destinado a IO não bloqueante, utilizando o número de threads correspondente ao número de núcleos disponíveis no processador. Isso pode, em muitos casos, gerar uma sobrecarga de memória e até mesmo causar exaustão das threads se o número de tarefas for maior do que a capacidade do pool de threads.

Além disso, a instrumentação de diferentes tipos de threads por diferentes agentes também pode gerar resultados distintos. Por exemplo, threads criadas pelo WebClient ou pelo Apache Tomcat podem ser instrumentadas de forma diferente dependendo do contexto da aplicação, tornando ainda mais difícil correlacionar corretamente as informações de rastreabilidade.

Um outro ponto crítico reside nas limitações da observabilidade. Em muitos casos, a configuração de trace context no log é falha, o que dificulta a análise de logs em busca de threads específicas, como o scheduling-1. Em sistemas complexos, onde múltiplos tipos de threads coexistem e interagem com diferentes componentes, há uma grande diferença entre uma thread ser identificada corretamente pelos logs ou simplesmente não ser identificada. Esse tipo de limitação pode confundir equipes de SRE (Site Reliability Engineers) e desenvolvedores ao tentarem mapear a origem de problemas de desempenho ou falhas no sistema.

Por exemplo, as requisições feitas pelo WebClient em uma arquitetura baseada em Netty utilizam um modelo de loop de eventos, e os threads do reactor-http-epoll são responsáveis por processar essas requisições. Esses threads são, por sua vez, gerenciados por um modelo de multiplexação do tipo epoll, que é altamente eficiente no Linux para gerenciar múltiplas conexões simultâneas. A combinação de diferentes threads, como reactor-http-epoll, boundedElastic e parallel, em uma única aplicação pode ser difícil de rastrear sem um gerenciamento adequado de contextos.

Para mitigar esses problemas, é fundamental que as ferramentas de observabilidade e trace sejam configuradas corretamente, com atenção ao comportamento dos schedulers e à forma como os contextos são propagados. Além disso, deve-se garantir que as ferramentas de logging sejam capazes de identificar corretamente as threads em execução e fornecer informações claras sobre o que está acontecendo em cada parte do fluxo assíncrono. Sem essa visibilidade, as equipes de operações e desenvolvimento terão dificuldades em identificar rapidamente a origem de falhas e gargalos.

Além disso, é importante que a escolha do scheduler e do modelo de execução seja feita de acordo com as necessidades específicas da aplicação. Por exemplo, um sistema que lida com grandes volumes de IO bloqueante se beneficiará mais de um scheduler boundedElastic, enquanto um sistema com operações predominantemente não bloqueantes poderá ter um desempenho superior utilizando um scheduler parallel. A capacidade de ajustar dinamicamente o número de threads com base na carga de trabalho é um fator chave para a escalabilidade e a performance de aplicações reativas.

Como Construir um Sistema RAG Eficiente Usando OpenSearch e Modelos de Embedding

O uso de modelos de dados, detecção de anomalias e correlação de métricas para a análise de causas raiz (RCA) tem se tornado uma abordagem cada vez mais comum no campo da automação de operações de TI (AIOps). Um dos principais componentes para a construção de sistemas de RCA baseados em RAG (Retrieval-Augmented Generation) envolve o uso de bancos de dados vetoriais, onde as informações são armazenadas e analisadas para gerar respostas precisas e contextualizadas. A seguir, exploramos como configurar e utilizar o OpenSearch juntamente com modelos de embedding para criar soluções RAG eficientes.

Para implementar um sistema RAG, é necessário entender como os diferentes componentes interagem. O banco de dados vetorial pode armazenar, por exemplo, uma lista de 400 falhas identificadas através de modelos de análise de causa raiz. O agente de RAG compara essas falhas com os dados de entrada e realiza a análise dos atrasos e erros, enriquecendo as informações com dados da lista de falhas armazenada. Esses dados enriquecidos são então passados para um modelo de linguagem (LLM), que gera uma resposta final com base no contexto fornecido.

A arquitetura do RAG, descrita em diagramas como o da Figura 10-25, é flexível, permitindo a integração de diferentes fontes de dados, como bases de dados relacionais, dados não estruturados, processamento de linguagem natural (NLP), e ferramentas de monitoramento de operações. O que torna o RAG interessante é sua capacidade de lidar com múltiplas fontes de dados, ao mesmo tempo em que proporciona simplicidade na configuração do sistema, reduzindo o custo e o trabalho necessários para implementações mais complexas. A combinação do OpenSearch com diferentes fontes de dados é particularmente útil quando os resultados de uma fonte de dados são difíceis de interpretar, ou quando é possível combinar conhecimento interno para gerar respostas mais refinadas.

Os agentes no sistema RAG desempenham papéis cruciais no processamento de dados. Um agente básico processa tarefas sequenciais, mas, à medida que a complexidade aumenta, agentes como o ReAct se tornam mais eficazes, permitindo a compreensão do contexto de operação dos LLMs e a seleção de ferramentas apropriadas para cada situação. Para tarefas mais sofisticadas, o agente de planejamento e execução, composto por dois agentes separados (planejador e executor), é ideal para automatizar processos complexos. A análise de causa raiz no contexto de RAG funciona de maneira similar ao agente ReAct, enquanto a observabilidade segue um modelo mais próximo do agente de planejamento e execução.

Após a análise de dados, a pós-processamento torna-se uma parte fundamental na configuração do RAG. A colaboração entre agentes, o uso de ferramentas como n8n, e o reprocessamento das informações por meio de ações como reclassificação e definições de segurança ajudam a refinar a resposta do sistema. Para que o RAG funcione corretamente, é essencial registrar e implementar dois tipos de modelos: o modelo de embedding de texto e o modelo de LLM. O modelo de embedding é responsável por transformar textos em vetores de embedding, que são utilizados para procurar informações relevantes no banco de dados vetorial e completar os prompts de maneira eficiente.

A primeira etapa na configuração do RAG envolve o registro do modelo de embedding de texto e a criação de um pipeline que faça referência a este modelo. Esse pipeline será responsável por identificar o campo de texto e registrar o resultado nos campos de embedding. Ao configurar o OpenSearch, deve-se criar um índice que referencie o pipeline, utilizando comandos como PUT _cluster/settings para ajustar as configurações do cluster, como mostrado no exemplo. O modelo de embedding, como o "huggingface/sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2", é registrado para gerar vetores de embedding com dimensões específicas.

Uma vez que o modelo de embedding é registrado e implementado no OpenSearch, o teste do modelo deve ser feito com dados reais. Um exemplo de teste seria enviar um texto simples para gerar um embedding que será comparado com os vetores armazenados no banco de dados para validar se a correspondência é adequada. O próximo passo é configurar um pipeline que integra o modelo de embedding com os dados a serem indexados. Este pipeline pode ser configurado para usar o modelo de embedding, fazendo com que o texto seja processado e convertido em vetores para posterior pesquisa no banco de dados vetorial.

O índice de k-NN (k-nearest neighbors) no OpenSearch armazena esses vetores, possibilitando a busca eficiente por dados semelhantes. A configuração do índice deve garantir que o campo vetorial seja declarado como "knn_vector", e que as dimensões e o tipo de espaço (por exemplo, "cosinesimil") sejam corretamente especificados para garantir a precisão da pesquisa. Quando o índice e o pipeline são configurados, o sistema está pronto para realizar buscas de dados vetoriais eficientes, respondendo às solicitações com base em embeddings calculados.

Em termos práticos, ao configurar o RAG com OpenSearch e modelos de embedding, a integração de dados estruturados e não estruturados, bem como a utilização de diferentes fontes de dados, torna-se fundamental. Além disso, é importante garantir que o modelo de embedding seja testado e validado antes de ser utilizado no processamento de grandes volumes de dados, para que o sistema RAG possa gerar respostas precisas e contextualizadas de maneira eficiente.

Para garantir o sucesso do RAG em operações de TI, é essencial que a base de conhecimento seja organizada em torno de domínios de negócios, e não apenas de tecnologia. Sem um contexto de negócios adequado, fica difícil identificar e resolver problemas técnicos de maneira eficaz. Esse entendimento mais amplo e integrado entre dados e processos é o que torna o RAG uma ferramenta poderosa na automação e na solução de problemas em ambientes complexos de TI.

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