Em sistemas modernos baseados em Kubernetes, a capacidade de monitorar e diagnosticar problemas de conectividade é essencial para garantir a saúde e o desempenho das aplicações. Porém, as abordagens tradicionais de monitoramento de redes apresentam várias limitações, especialmente quando se trata de identificar falhas em camadas mais baixas da pilha de rede. No contexto de plataformas como o Kubernetes, em que os microserviços e contêineres são essenciais, a visibilidade e a compreensão dos problemas de rede tornam-se ainda mais complexas. Tecnologias como o Cilium, que aproveitam o eBPF (Extended Berkeley Packet Filter), oferecem soluções inovadoras para essas questões.

A observabilidade tradicional em redes tem vários pontos fracos. Ferramentas convencionais de monitoramento de rede são muitas vezes centralizadas, o que as torna gargalos, além de carecerem de visibilidade profunda nos IDs de serviços para as conexões. Já os logs de fluxo da rede de provedores de nuvem, como os logs do VPC, oferecem visibilidade limitada, restringindo-se apenas ao nível da rede e não abrangendo os serviços ou as camadas de API. Sistemas operacionais Linux, por sua vez, fornecem algumas métricas sobre erros de rede, mas não são capazes de identificar claramente entre diferentes IDs de serviços em contêineres. Além disso, a modificação do código das aplicações para exportar métricas ou rastros pode fornecer uma visibilidade maior na camada da aplicação, mas não resolve problemas relacionados à rede ou conexões externas.

O Cilium surge como uma solução poderosa, utilizando o eBPF para injetar inteligência no nível do kernel e, dessa forma, gerar dados de observabilidade sem a necessidade de mudanças no código das aplicações. Essa abordagem é não intrusiva e escalável, pois o Cilium pode ser injetado sob as cargas de trabalho existentes no Kubernetes, proporcionando visibilidade aprimorada tanto na camada de rede quanto na camada de API. A grande vantagem é que essa observabilidade se associa aos IDs dos serviços e não apenas ao endereço IP, oferecendo um entendimento mais detalhado do tráfego e das interações entre microserviços.

O Cilium permite que métricas e eventos de conectividade sejam agregados com base em IDs de serviço de longo prazo e significativos. Essa associação aos IDs de serviço torna muito mais fácil para as equipes de plataforma ou desenvolvimento focarem diretamente nos serviços relevantes, sem a necessidade de saber onde o contêiner do serviço está localizado. Além disso, a utilização de sinais importantes, como as chamadas "Golden Signals" de HTTP (taxa de requisições, latência e códigos de resposta), pode ajudar a identificar rapidamente se o problema está na camada da aplicação ou na camada de rede.

Além de detectar problemas na camada da API, o Cilium também permite a identificação de erros em camadas mais baixas da pilha de rede, como DNS, firewalls e latência/congestão de rede. Com dados como taxa de retransmissões TCP e RTT (Round-Trip Time), é possível diagnosticar falhas que, de outra forma, seriam difíceis de identificar para as equipes de aplicação. Isso é particularmente útil em cenários onde a performance da aplicação degrada, mas os logs de aplicação não mostram falhas evidentes, como erros de CPU ou problemas no código.

Outro aspecto interessante do Cilium é a capacidade de realizar rastreamentos de rede e API usando identificadores de rastreio padrão através de cabeçalhos HTTP. Essa funcionalidade permite a execução de rastreamentos multi-hop, proporcionando visibilidade em cenários complexos de rede em que as interações entre múltiplos serviços e suas camadas subjacentes são analisadas de forma transparente.

Em um ambiente Kubernetes, onde a dinâmica das cargas de trabalho é constante e o número de componentes pode ser muito grande, uma boa observabilidade é fundamental. O Cilium facilita essa tarefa, oferecendo uma plataforma robusta para detectar falhas, otimizar a conectividade e, em última instância, garantir a disponibilidade e a performance dos serviços. Isso é particularmente útil para a equipe de plataformas que não precisa mais de ferramentas complexas ou proxies pesados, mas pode confiar em soluções eficientes como o Cilium para rastrear e diagnosticar problemas.

Além disso, a utilização de políticas de rede baseadas no Cilium permite realizar testes controlados, como aumentar deliberadamente a taxa de erro ou introduzir latência na comunicação entre serviços. Isso facilita a análise do comportamento do sistema em condições adversas, sem a necessidade de modificar o código da aplicação, um processo que pode ser oneroso e demorado. A aplicação dessas políticas pode simular falhas de rede e testar os SLOs (Service Level Objectives), tornando o processo de manutenção e diagnóstico ainda mais ágil.

Porém, para tirar o máximo proveito dessas tecnologias, é importante que as equipes estejam cientes de algumas considerações fundamentais. Primeiramente, a implementação do Cilium exige um entendimento profundo das necessidades de conectividade da aplicação e da arquitetura da rede. O uso de eBPF, embora poderoso, pode exigir ajustes específicos dependendo do ambiente, como a configuração adequada de métricas e a integração com outras ferramentas de observabilidade, como o Grafana e o Prometheus. Além disso, a implementação de políticas de rede pode ser complexa e requer uma boa compreensão do comportamento esperado da rede, para não introduzir erros ou latências desnecessárias.

Como otimizar o desempenho e a confiabilidade de aplicações Java em ambientes de nuvem instáveis?

A instabilidade em ambientes de nuvem pode surgir por diversas causas: clusters Kubernetes desaparecem, faltam recursos no data center para processamento de Spark, ou serviços gerenciados em uma região tornam-se indisponíveis, forçando o uso de outra região, o que pode acarretar interferências que reduzem a largura de banda de disco e rede. Diante dessas falhas multifatoriais, elevar a confiabilidade dos serviços torna-se uma prioridade máxima. Embora seja essencial corrigir problemas que causam lentidão e latência, o trabalho dos Engenheiros de Confiabilidade de Sites (SREs) deve também focar na prevenção de interrupções e no aprimoramento da robustez dos sistemas. Métricas e dashboards ajudam a mapear a extensão dos problemas, porém não bastam para identificar suas causas raízes de forma detalhada.

No contexto das aplicações Java, comuns em sistemas corporativos e críticos, os desafios mais frequentes estão relacionados a vazamentos de memória e problemas com threads. Para aprimorar a performance e a eficiência dessas aplicações, é imperativo compreender o funcionamento interno da Máquina Virtual Java (JVM), cujas características impactam diretamente no comportamento do software.

A gestão eficiente das threads é fundamental para alcançar desempenho ótimo e escalabilidade. Condições de corrida, que ocorrem quando múltiplas threads competem por um recurso compartilhado, devem ser minimizadas por meio do desenho de estruturas de dados thread-safe e mecanismos de sincronização que reduzam a dependência de locks e seu tempo de retenção. Ferramentas avançadas como os objetos Lock e Condition permitem um controle refinado sobre a interação entre threads. Além disso, utilizar pools de threads é uma estratégia eficaz: em vez de criar uma nova thread para cada tarefa, um número fixo de threads é reutilizado, evitando o custo de criação e destruição constantes e controlando melhor o consumo de recursos.

A troca excessiva de contexto entre threads representa uma sobrecarga significativa, que degrada o desempenho. Ajustar o tamanho do pool de threads em conformidade com a quantidade de núcleos do processador reduz esse impacto. Outro ponto crucial é a adoção de IO assíncrono e não bloqueante, que permite a uma thread continuar executando outras tarefas enquanto aguarda a conclusão de operações de entrada e saída, aumentando o throughput e o aproveitamento dos recursos.

Parâmetros da JVM, como tamanho da heap (-Xmx e -Xms), são essenciais para o balanceamento entre o consumo de memória e a frequência da coleta de lixo (garbage collection). Um heap muito pequeno leva a coleta a ocorrer com frequência, impactando negativamente o desempenho, enquanto um heap excessivamente grande pode acarretar pausas longas na coleta e alto uso de memória. O tamanho da pilha das threads (-Xss) influencia o número máximo de threads possíveis e a estabilidade da aplicação. O ajuste dos buffers de IO e das configurações de processamento paralelo, como o número de threads para coleta de lixo (-XX:ParallelGCThreads), são também pontos importantes de tuning para a performance.

A coleta de lixo, que recupera memória ocupada por objetos não mais utilizados, é outro componente crítico para a eficiência do ambiente Java. A escolha do coletor adequado deve considerar o perfil da aplicação e suas exigências: o Concurrent Mark Sweep (CMS) é indicado para aplicações que demandam baixa latência, enquanto o Garbage First (G1) equilibra throughput e pausas. Novas opções como o ZGC trazem avanços em minimização de pausas. Ajustar os parâmetros do coletor — incluindo o tamanho das gerações e a frequência de coleta — pode melhorar a utilização da memória e reduzir o impacto da coleta.

Minimizar a criação e retenção desnecessária de objetos reduz a pressão sobre o coletor de lixo. Isso pode ser feito através da reutilização de objetos, uso de pools e eliminação de vazamentos de memória, que ocorrem quando objetos não referenciados permanecem alocados. Coletas concorrentes e paralelas permitem que o aplicativo continue executando simultaneamente à coleta, melhorando a responsividade.

A análise detalhada dos logs e métricas da coleta de lixo oferece insights valiosos para detectar gargalos e otimizar ainda mais o comportamento da JVM. Embora este texto não explore em profundidade o funcionamento da JVM e da coleta de lixo, é imprescindível que profissionais que atuam com Java se aprofundem nesses temas para extrair o máximo desempenho e confiabilidade de suas aplicações.

Além dos aspectos técnicos aqui apresentados, é fundamental que o leitor compreenda o contexto maior em que essas otimizações ocorrem: ambientes em nuvem são dinâmicos e sujeitos a variabilidades que transcendem o controle da aplicação, como flutuações de recursos, mudanças na infraestrutura e indisponibilidades regionais. Portanto, uma abordagem eficaz de confiabilidade deve integrar não apenas ajustes técnicos, mas também estratégias de arquitetura resiliente, monitoramento contínuo e automação para detecção e mitigação rápidas de falhas.

Como otimizar a coleta de lixo e evitar erros de "OutOfMemoryError" na JVM

A otimização da coleta de lixo (garbage collection) é uma tarefa essencial para melhorar o desempenho de aplicações baseadas em Java, especialmente em ambientes de produção. Compreender como a coleta de lixo funciona e como ela pode ser ajustada é fundamental para garantir que o gerenciamento de memória seja eficiente e que a aplicação não sofra com quedas de desempenho ou erros críticos, como o famoso "OutOfMemoryError" (OOM).

Erros de OOM acontecem principalmente quando a memória disponível na JVM (Java Virtual Machine) é insuficiente para criar novos objetos ou quando a área de heap não pode mais ser expandida. Em termos práticos, isso ocorre quando a coleta de lixo não consegue liberar espaço suficiente na memória, seja devido a vazamentos de memória ou uma configuração inadequada do tamanho da memória da JVM.

Vazamentos de memória, como exemplo, são falhas comuns em sistemas em que objetos são armazenados em cache sem uma expiração apropriada. Com o tempo, isso faz com que a aplicação consuma cada vez mais memória, acionando a coleta de lixo. No entanto, se a coleta de lixo não conseguir liberar memória devido a referências não resolvidas, a aplicação continuará consumindo mais memória até que um erro de OOM seja gerado.

Outro aspecto relevante é a utilização de memória virtual. Quando a memória física começa a ser utilizada ao máximo, o sistema operacional começa a utilizar o espaço de disco em vez de memória RAM, um processo conhecido como paging ou swapping. Embora isso permita ao sistema continuar funcionando, o desempenho é severamente impactado, uma vez que o acesso ao disco é muito mais lento do que ao RAM.

Em sistemas de 32 bits, o erro de OOM pode ocorrer quando o limite de memória virtual chega a 4 GB, devido à limitação do espaço de endereço. Quando a memória cresce rapidamente, a coleta de lixo tenta liberar a memória de forma agressiva, o que pode consumir a CPU e suspender threads gerenciadas, resultando em lentidão e aumento da latência.

É importante entender que, em ambientes de produção, é comum ocorrerem erros relacionados à coleta de lixo. Com isso, conhecer detalhadamente o comportamento da JVM, especialmente sobre a geração mais antiga de objetos e como detectar e corrigir erros com dumps de memória e de thread, é crucial. A coleta de lixo na JVM segue um padrão, e os sinais de um vazamento de memória podem ser detectados com um aumento constante no consumo de memória, juntamente com chamadas frequentes para a coleta de lixo. Se a coleta de lixo completa for executada repetidamente, e a memória liberar apenas uma pequena quantidade de espaço, isso pode indicar um vazamento.

Além disso, é fundamental medir a frequência da coleta de lixo completa. Quando ela ocorre com muita frequência, a CPU tende a atingir 100% de utilização, o que impacta diretamente a experiência do usuário. Monitorar spikes de CPU e correlacioná-los com os eventos de coleta de lixo pode fornecer insights valiosos sobre a presença de vazamentos de memória. Caso o erro de OOM aconteça, pode ser necessário investigar as configurações de memória ou realizar um dump de memória para identificar quais objetos estão consumindo os recursos excessivamente.

Em muitos casos, o uso de métricas e dumps de memória é essencial para detectar os objetos e métodos que estão causando os vazamentos. No entanto, para erros mais complexos, essas métricas sozinhas podem ser insuficientes, exigindo uma análise mais aprofundada utilizando ferramentas especializadas. A captura de dumps de memória em momentos críticos, como quando a aplicação está prestes a falhar, pode ajudar a identificar a causa raiz do problema.

A análise de requisições individuais também é uma prática importante, pois permite identificar problemas relacionados a transações específicas ou APIs. O uso de tracing (rastreamento) facilita a identificação de latência e erros em seções individuais do código, proporcionando uma visão mais detalhada sobre o que ocorre em cada transação.

Além disso, é imprescindível entender como os métodos ineficientes afetam o desempenho. Mesmo com métricas, traces e logs, muitos problemas só podem ser diagnosticados a partir da análise de stacks traces, árvores de chamadas e dumps. Ferramentas de perfil (profiling) ajudam a identificar métodos ineficientes e possibilitam uma análise detalhada do comportamento da aplicação em tempo real, o que é útil tanto para otimizar código quanto para realizar depuração ao vivo. No entanto, é importante considerar que a coleta de perfis pode ter impacto no desempenho, sendo ideal realizar a coleta por períodos curtos e armazenar as informações em sistemas de backend para posterior análise.

Embora a coleta de perfis forneça detalhes ricos sobre o comportamento interno da aplicação, como o uso da CPU e o tempo de execução dos métodos, ela possui limitações. Em transações complexas, como a transferência de fundos em sistemas bancários, o rastreamento de cada microserviço envolvido pode ser ineficiente. Nesse contexto, o uso de perfis pode não ser suficiente para identificar a causa e a localização da latência. A falta de contexto completo pode tornar o diagnóstico mais desafiador, e os desenvolvedores podem enfrentar dificuldades para encontrar a raiz do problema.

Em resumo, a otimização da coleta de lixo e a prevenção de erros de OOM são tarefas cruciais para garantir a eficiência das aplicações em Java. Além disso, é importante considerar o impacto do uso de memória virtual, configurar adequadamente a JVM e utilizar ferramentas de monitoramento e profiling para identificar problemas antes que eles se tornem críticos. As métricas e dumps de memória, juntamente com a análise de requisições individuais e o uso de traces, são ferramentas poderosas para detectar e resolver problemas de vazamento de memória e ineficiência no código. O entendimento profundo desses conceitos e a aplicação de boas práticas de monitoramento são essenciais para a manutenção de sistemas estáveis e de alto desempenho.

Como a Observabilidade Impacta o Desempenho e a Eficiência dos Sistemas Corporativos?

A observabilidade desempenha um papel crucial na manutenção e otimização de sistemas corporativos modernos. Quando falamos sobre isso, estamos nos referindo à capacidade de monitorar e analisar o comportamento interno de um sistema de maneira que nos permita diagnosticar falhas, identificar gargalos e melhorar a performance em tempo real. Diferente de métricas tradicionais, que se limitam a coletar dados sobre o desempenho, a observabilidade busca entender profundamente como o sistema se comporta, interage com outros componentes e como cada transação ou operação afeta o ecossistema como um todo.

Um dos aspectos fundamentais dessa prática envolve a coleta e análise de métricas, logs e traces, utilizando ferramentas como Dynatrace, Prometheus, Grafana, e OpenTelemetry. Essas ferramentas são responsáveis por gerar uma visão holística do ambiente, proporcionando insights sobre a utilização de recursos, tempo de resposta e latência de processos críticos.

O conceito de "Cycles per Instruction" (CPI), por exemplo, é uma métrica relevante para entender a eficiência de um processador em uma aplicação específica. Essa métrica permite avaliar quantos ciclos de CPU são necessários para processar uma instrução. Um CPI elevado pode indicar que um sistema não está otimizando bem seus recursos computacionais, resultando em maior consumo de CPU e possíveis lentidões. Monitorar o CPI através de ferramentas especializadas permite ajustes finos no código e infraestrutura, minimizando o impacto no desempenho.

Outro conceito importante no contexto da observabilidade são as "customer relationship management" (CRM) metrics, que estão diretamente relacionadas à maneira como as interações com o cliente são monitoradas e analisadas. A observabilidade no CRM vai além do simples acompanhamento de transações, ela envolve uma visão detalhada dos pontos de contato do cliente com o sistema, ajudando a identificar possíveis falhas no processo de transferência de dados ou na gestão de fundos, por exemplo. No contexto de sistemas financeiros ou bancários, isso se torna ainda mais crítico, visto que a integridade e a precisão das operações são essenciais para o sucesso do negócio.

Além disso, as integrações entre diferentes sistemas e tecnologias, como os servidores EAI (Enterprise Application Integration) e os CTGs (CICS Transaction Gateways), exigem um nível avançado de observabilidade. A complexidade das interações entre sistemas legados e modernos exige monitoramento constante e o uso de técnicas como análise de traces para garantir a continuidade das operações sem interrupções. A análise de falhas, como em processos de API, também se torna imprescindível para evitar que problemas isolados se tornem gargalos em uma aplicação de grande escala.

A gestão de grandes volumes de dados também entra em cena aqui, especialmente quando se trata de clusters de servidores que precisam ser monitorados em tempo real para detectar padrões de comportamento anômalos. Ferramentas como o OpenSearch e o Prometheus ajudam a coletar, indexar e agrupar grandes volumes de dados, proporcionando uma maneira eficiente de fazer diagnósticos rápidos e precisos.

Na prática, a análise de dados coletados pode ser complementada com algoritmos de aprendizado de máquina e detecção de anomalias, o que aumenta ainda mais a capacidade do sistema de prever falhas antes que elas ocorram. A análise preditiva, quando aplicada corretamente, pode otimizar o desempenho do sistema, prevenir sobrecargas e melhorar a experiência do usuário. Contudo, essa abordagem exige o cuidado com a definição de parâmetros e thresholds, que são as bases para a correta detecção de anomalias.

Por fim, a observabilidade vai além do simples monitoramento de métricas e logs. Ela envolve uma abordagem estratégica para garantir que os sistemas, sejam eles microserviços ou monolíticos, funcionem de maneira eficiente, escalável e confiável. A complexidade das arquiteturas modernas exige que os profissionais de TI tenham uma visão clara e precisa de cada camada do sistema, desde a infraestrutura até os pontos finais de interação com o usuário. Essa visibilidade completa é essencial não apenas para a correção de falhas, mas também para o aprimoramento contínuo da performance.

Além do que foi descrito, é fundamental que o leitor compreenda que a observabilidade não é apenas uma prática técnica, mas uma mentalidade que deve ser incorporada em todas as fases do ciclo de vida de um sistema. Desde o design inicial até a manutenção e escalabilidade, a capacidade de observar e reagir rapidamente a eventos inesperados pode determinar o sucesso ou fracasso de um sistema. Em muitas situações, uma falha não identificada rapidamente pode se traduzir em grandes prejuízos financeiros, comprometendo a confiança do usuário e a integridade da aplicação. Portanto, a observabilidade não se limita apenas ao diagnóstico de problemas, mas também à prevenção de falhas e à otimização de desempenho em tempo real.

Como Gerenciar a Correlação entre Métricas, Logs e Traces em Sistemas de Microserviços?

Quando lidamos com sistemas compostos por microserviços, o gerenciamento adequado de métricas, logs e traces torna-se essencial para garantir uma operação eficiente e resiliente. Esses três elementos são fundamentais para compreender a saúde e o desempenho de cada componente do sistema, possibilitando a detecção de falhas e otimização de processos. Para uma abordagem eficaz, é preciso entender como correlacioná-los de maneira eficiente, sem complicar o processo com tags excessivas ou configurações desnecessárias.

Um aspecto importante dessa gestão envolve a visualização do estado de cada microserviço. Ao clicar em um nó no mapa de serviços, por exemplo, é possível verificar a saúde de um microserviço específico, observando métricas como latência, throughput e taxa de erros. Essas métricas fornecem uma visão de alto nível do comportamento de um serviço, mas para uma análise mais profunda, especialmente quando ocorre algum problema, é preciso integrar essas métricas com logs e traces detalhados.

A correlação entre métricas e logs é um dos desafios mais comuns. Embora o uso de tags seja amplamente praticado, não é sempre a abordagem mais recomendada. Isso ocorre porque gerenciar um grande número de tags pode se tornar complexo, especialmente quando se tem dezenas de milhares delas. Em vez disso, a correlação explícita entre as métricas e os logs, usando identificadores únicos como tags ou rótulos, oferece maior flexibilidade e clareza. O Grafana, uma ferramenta popular de observabilidade, oferece uma funcionalidade nativa para correlacionar métricas e logs. Por meio de um botão de sincronização, ao selecionar uma métrica em um determinado ponto no tempo, o Grafana automaticamente recupera o log e o trace correspondentes àquela métrica, com base nos rótulos e na janela temporal definida. Essa integração simplifica o processo de diagnóstico, proporcionando uma visão mais holística do problema.

É importante, no entanto, utilizar o mínimo possível de tags para evitar sobrecarga e garantir uma organização eficiente das correlações. Isso ajuda a reduzir a necessidade de ajustes manuais constantes, pois as correlações bem estruturadas podem automatizar boa parte do trabalho. Quando se utiliza as fontes de dados Prometheus e Grafana, por exemplo, a capacidade de configurar correlações corretamente pode ser uma grande vantagem para a solução de problemas em tempo real.

No que diz respeito aos exemplares, o Prometheus aloca um espaço separado na memória para gerenciar esses dados. Um exemplar é uma amostra de traces coletados em um intervalo de tempo específico, ajudando a identificar metadados de alta cardinalidade em eventos específicos dentro de dados de séries temporais. Enquanto as métricas oferecem uma visão agregada de um sistema, os traces fornecem uma visão detalhada de uma única requisição, sendo portanto complementares. O uso de exemplares facilita a correlação entre métricas e traces, permitindo uma análise mais precisa.

Quando um sistema está lidando com um aumento significativo no tráfego, como no caso de um site que recebe mais visitantes do que o habitual, pode-se observar que a maior parte dos usuários acessa a página rapidamente, mas alguns experimentam tempos de resposta mais lentos. Para entender as causas dessa latência, é necessário comparar os quantis de 99% e identificar transações lentas. Nesse cenário, os exemplares permitem uma análise detalhada das traces associadas a essas requisições mais lentas, facilitando a identificação da origem do problema.

Além disso, a implementação de exemplares exige que o armazenamento desses dados seja configurado corretamente. Em Prometheus, por exemplo, os exemplares são armazenados em um buffer circular de tamanho fixo, onde cada exemplar ocupa cerca de 100 bytes de memória. Esse armazenamento em memória é temporário, mas a configuração do arquivo WAL (Write Ahead Log) pode ser usada para persistir esses dados localmente, garantindo que informações valiosas não sejam perdidas.

Para facilitar a implementação de exemplares, o Grafana Mimir oferece a possibilidade de armazená-los diretamente na memória, de forma semelhante ao Prometheus. Já o OpenMetric oferece suporte oficial para exemplares, possibilitando sua integração com geradores automáticos de métricas, o que facilita a criação e o gerenciamento dessas amostras de traces.

A partir dos traces, é possível gerar métricas usando o "metric generator" do Tempo. Esse componente permite a conversão de traces em métricas e oferece funcionalidades de correlação entre as métricas geradas e os traces ingeridos. O "metric generator" processa as spans recebidas e gera métricas como bucket, soma e contagem. Existem dois tipos principais de processadores disponíveis: o gráfico de serviços, que exibe a correlação entre os serviços no painel do Grafana, e o Spanmetric, que gera métricas relacionadas a throughput e latência no Prometheus.

O Spanmetric é uma funcionalidade essencial, pois permite gerar métricas automaticamente a partir dos traces, sem a necessidade de alterar o código do sistema. Ele facilita a adição de exemplares aos dados de séries temporais, proporcionando uma visão valiosa sobre o comportamento da aplicação. Entre as métricas mais comuns geradas pelo Spanmetric estão a latência das tarefas e o número de chamadas realizadas, ambos cruciais para o diagnóstico de problemas de desempenho.

Além de tudo isso, o Grafana também oferece a capacidade de verificar essas métricas geradas a partir de traces, permitindo uma visualização clara e acessível dos dados. A integração entre métricas, logs e traces, através de ferramentas como o Grafana e Prometheus, é crucial para manter um sistema de microserviços saudável e eficiente.

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