Capítulo 1. A crise dupla
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Estamos no meio de uma revolução, que muitos chamam de “revolução industrial para os trabalhadores do pensamento”. As operações modernas estão na encruzilhada de duas rupturas que estão se acelerando. Uma é humana: o custo de manter a observabilidade em escala tem corroído a atenção, a confiança e o orçamento. A outra é algorítmica: os sistemas de IA criados para nos “ajudar” a operar esses ambientes estão precisando de dados limpos e contextuais. Ambas as crises têm a mesma causa principal: o colapso do significado dentro de nossos fluxos de telemetria.
Este capítulo explora como esse colapso aconteceu, por que agora está ameaçando o desempenho humano e da máquina e como pode ser o caminho a seguir. Vamos examinar o custo humano da observabilidade “armazenar tudo”, os limites dos sistemas atuais de IA e como ambas as crises convergem para uma única falha arquitetônica que exige uma nova abordagem — uma abordagem baseada no contexto, não no volume.
A crise humana: quando “armazenar tudo” prejudica as operações
Por mais de uma década, o mantra da observabilidade foi simples: colete tudo. O armazenamento era barato, a computação era elástica e cada nova métrica ou rastreamento prometia insights futuros. Mas a economia mudou, assim como a psicologia.
Como brinca Tucker Callaway, CEO da Mezmo, “Observabilidade é a palavra francesa para ...
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