Engenharia de Observabilidade (Portuguese Edition), 2nd Edition
by Charity Majors, Liz Fong-Jones, George Miranda
Capítulo 25. O panorama da observabilidade sob a ótica dos sistemas
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Nos capítulos anteriores, a gente explicou o porquê e o que é acelerar a velocidade de aprendizagem da organização por meio de ciclos de feedback. Neste capítulo, vamos ver como fazer isso.
Ampliar os ciclos de feedback pode levar a ciclos virtuosos ou a espirais de morte. Equilibrar esses ciclos pode trazer estabilidade ou acabar em oscilações caóticas ou rigidez. O que faz a diferença entre aprender e se debater é como você usa esses ciclos e a qualidade das ferramentas de observabilidade que alimentam os dados neles.
Vamos começar analisando como os ciclos de feedback geralmente funcionam na maioria das organizações. Depois, vamos compará-los com os ciclos de feedback que realmente aceleram a aprendizagem e examinar por que preencher essa lacuna tem sido difícil para tantas equipes. Vamos dar uma olhada em duas gerações de ferramentas de observabilidade e quais ciclos cada uma delas suporta, e vamos encerrar analisando como a IA está, ao mesmo tempo, acelerando a necessidade de mudança e abrindo novos caminhos de trabalho.
Este capítulo se concentra em identificar os recursos de que você precisa para escolher as ferramentas de observabilidade mais adequadas. Os próximos capítulos se baseiam nisso para analisar o caso de negócios, como avaliar seus investimentos atuais e como impulsionar a ...
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