Explorando o Modelo de Maturidade da Observabilidade (Observability Maturity Model) 

Introdução 

A observabilidade vem se tornando crucial para entender e comprender o comportamento interno de um sistema com base em seus sinais externos. Isso possibilita insights detalhados sobre o funcionamento de um sistema, mesmo quando ocorrem eventos inesperados ou problemas.  

No desenvolvimento de software, especialmente em sistemas complexos e distribuídos, a observabilidade permite a identificação e resolução proativa de problemas, evitando impactos negativos nos usuários finais.

Nesse contexto, surge o Modelo de Maturidade da Observabilidade (Observability Maturity Model – OMM). Uma ferramenta essencial e estruturada para avaliar e aprimorar sua capacidade de observação em operações digitais.  

Este artigo irá orientá-lo pelos principais elementos desse modelo. Quer você esteja apenas começando sua jornada de observabilidade ou procurando levar suas capacidades para o próximo nível.  

O Modelo de Maturidade da Observabilidade  

O Modelo de Maturidade da Observabilidade (OMM) é essencial identificar e resolver os pontos de melhoria do sistesma, visando alcançar níveis mais altos de observabilidade. Este modelo garante a confiabilidade e o desempenho dos sistemas digitais, reduzindo o risco de problemas não detectados e tempos de inatividade prolongados.  

Além disso, ao explorar os diferentes estágios do OMM, desde o monitoramento básico até a previsão avançada, as organizações podem entender melhor suas capacidades de observação e aprimorá-las.  

Os níveis do Observability Maturity Model 

O Modelo de Maturidade da Observabilidade é composto por 4 dimensões/níveis que ajudam a avaliar a capacidade de uma organização em entender e monitorar seus sistemas. Essas níveis de maturidade são chamados de:  

1. Alerta (Monitoring) 

2. Correlação (Observability) 

3. Casualidade (Casual Observability) 

4. Atuação (Proactive Observability with AIOps) 

Cada nível de observabilidade se baseia no fundamento estabelecido nos níveis anteriores para adicionar capacidades na captura, rastreamento e análise de dados. Dessa forma, a nova funcionalidade permite uma observabilidade mais profunda em cada estágio. O que, acima de tudo, resulta em maior confiabilidade de TI e satisfação do cliente, como mostrado na figura a seguir.  

Contudo, embora seja possível melhorar marginalmente os resultados dentro de um nível ao aprimorar processos, a maioria das equipes precisa coletar novos tipos de dados para avançar para o próximo nível de maturidade e obter benefícios maiores.  

Fonte: Modelo de Maturidade de Observabilidade criado por StackState. 

Siga a leitura para explorarmos cada nível de maturidade com seus objetivos, funcionalidades e demais detalhes. 

Nível 1: Alerta (Monitoring)  

Primeiramente temos o nível de Alerta (Monitoring), que é essencial para garantir o funcionamento adequado dos componentes individuais de um sistema de TI. Este estágio básico acompanha a saúde dos componentes, observando eventos e acionando alertas em caso de anomalias, como a indisponibilidade de um serviço.  

Embora forneça informações básicas sobre o status dos componentes, sua principal limitação é indicar apenas que algo deu errado, sem detalhar o problema específico. Este nível é um ponto de partida na jornada rumo à observabilidade, oferecendo uma abordagem fácil de implementar e diversas opções de soluções disponíveis, incluindo soluções de código aberto e SaaS. 

Nível 2: Correlação (Observability)  

Enquanto o monitoramento se concentra na saúde individual dos componentes, a observabilidade (nível 2) busca entender por que o sistema não está funcionando. Nesse nível, fornecemos insights mais profundos sobre o comportamento do sistema ao longo do tempo.

Além disso, esses inghts ajudam a responder perguntas cruciais como: quando ocorrem problemas, como o que aconteceu, onde, quando, por que e quem contatar.   

Nesse sentido, é nesse nível que os insights do sistema são entregues através de três tipos críticos de dados de telemetria: métricas, logs e trace – os pilares da observabilidade.  

Apesar de o Nível 2 fornecer uma visão mais abrangente e profunda, ainda há o desafio de correlacionar dados de várias fontes de maneira manual. O que resulta em tempos de detecção e recuperação mais longos do que o ideal, impactando negativamente os clientes e a receita.  

Nível 3: Casualidade (Casual Observability)  

O nível 3 é essencial para lidar com a enorme quantidade de dados gerados pela observabilidade. Enquanto no nível anterior, as equipes enfrentam desafios com silos de dados e volume, resultando em ineficiências na solução de problemas entre diferentes áreas e equipes, o Nível 3 busca encontrar a causa raiz dos incidentes e entender seu impacto em todo o sistema.  

Essa abordagem utiliza uma visão abrangente da topologia do ambiente de TI, mapeando todos os componentes e suas interdependências. Além disso, a correlação de dados unificados e o acompanhamento do tempo são essenciais para identificar mudanças e efeitos ao longo do tempo, permitindo uma análise completa do ambiente de TI.  

Em outras palavras, isso acelera a identificação e resolução das causas raiz dos problemas, reduzindo ruídos e distrações nos alertas e fornecendo contexto para entender o impacto dos eventos nos serviços de negócios e clientes.  

Nível 4: Atuação (Proactive Observability with AIOps)  

Por fim, chegamos ao nível é mais avançado da observabilidade. Aqui, as operações de TI baseadas em inteligência artificial, chamadas AIOps, entram em cena. Essa abordagem combina IA (inteligência artificial) e machine learning para analisar grandes volumes de dados, buscando padrões que levam a respostas mais eficazes e rápidas, tanto por humanos quanto por sistemas automatizados. 

O objetivo principal é identificar problemas rapidamente e até mesmo preveni-los, detectando mudanças nos padrões que precedem alertas e falhas. No entanto, o desafio reside em distinguir anomalias significativas daquelas que não representam uma ameaça real. Ademais, o AIOps busca impulsionar a remediação automatizada por meio da gestão de serviços de TI e sistemas de auto-correção, melhorando a precisão na identificação das causas raiz e aumentando sua eficácia. 

Ou seja, espera-se que no nível 4, as operações de TI se tornem mais eficientes e livres de incidentes, resultando em uma melhor experiência para o cliente. Alcançamos isso configurando o AIOps para transcender silos e analisar todos os tipos de dados de observabilidade, correlacionando-os ao longo do tempo, para fornecer insights proativos que aceleram a resolução de problemas e previnem falhas.

Avaliando e implementando o modelo de Observabilidade: a metodologia Vericode 

Entendido os níveis desse modelo de maturidade, vem a pergunta, como eu avalio a maturidade de observabilidade em minha organização e implemento as ações para atingir os níveis mais avançados desse modelo?  

Como especialistas no assunto, a Vericode, adota uma metodologia rigorosa para guiar sua empresa nesse processo – tudo de forma muito personalizada ao seu tipo de negócio e realidade atual.  

Dessa forma, nosso trabalho começa com a avaliação do nível de maturidade da observabilidade em sua organização, identificando dimensões relevantes e áreas com baixo nível de maturidade. Com base nisso, desenvolvemos um plano com metas claras para o setup do projeto e a execução dos sprints de observabilidade. Isso pode envolver a implementação de ferramentas como as da Grafana, treinamento da equipe e a adoção de práticas avançadas. 

Além disso, contamos com mais de 200 especialistas da Vericode, oferecendo suporte técnico e de negócios para garantir o sucesso do seu projeto de observabilidade.  

Conclusão 

Em conclusão, a observabilidade é fundamental para garantir a confiabilidade e o desempenho dos sistemas digitais de uma organização. O Modelo de Maturidade da Observabilidade fornece uma estrutura clara para avaliar e melhorar as capacidades de observabilidade em diferentes estágios. 

Assim, avalie o nível de maturidade em sua organização, estabeleça metas e implemente práticas para otimizar seus sistemas.  

Não espere por problemas. Inicie sua jornada hoje mesmo. Fale com um de nossos especialistas para orientação personalizada nessa jornada! 

Quadro resumo do Modelo de Maturidade de Observabilidade