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Engenharia de observabilidade

by Charity Majors, Liz Fong-Jones, George Miranda

April 2025

Intermediate to advanced

320 pages

10h 25m

Portuguese (Portugal, Brazil)

O'Reilly Media, Inc.

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A quem se destina este livroPorque escrevemos este livroO que vais aprenderConvenções utilizadas neste livroUtilizar exemplos de códigoAprendizagem em linha da O'ReillyComo contactar-nosAgradecimentos
A definição matemática de observabilidadeAplicar a observabilidade aos sistemas de softwareCaracterizações incorrectas sobre a observabilidade do softwarePorque é que a observabilidade é importante agoraEsta é realmente a melhor maneira?Porque é que as métricas e a monitorização não são suficientes?Depuração com métricas versus observabilidadeO papel da cardinalidadeO papel da dimensionalidadeDepuração com observabilidadeA observabilidade é para os sistemas modernosConclusão
Como os dados de monitoramento são usados para depuraçãoSolução de problemas de comportamento ao usar painéisAs limitações da resolução de problemas por intuiçãoA monitorização tradicional é fundamentalmente reactivaComo a observabilidade permite uma melhor depuraçãoConclusão
Uma introdução ao ParseDimensionamento no ParseA evolução para sistemas modernosA evolução para as práticas modernasMudança de práticas na ParseConclusão
Cloud Native, DevOps e SRE em poucas palavrasObservabilidade: Depuração de antes e de agoraA observabilidade permite as práticas DevOps e SREConclusão
Depuração com eventos estruturadosAs limitações da métrica como elemento de baseAs limitações dos troncos tradicionais como elemento de construçãoRegistos não estruturadosRegistos estruturadosPropriedades de eventos que são úteis na depuraçãoConclusão
Rastreio distribuído e porque é que é importante agoraOs componentes do rastreioInstrumentando um traço da maneira mais difícilAdicionando campos personalizados em Trace SpansColocar eventos em traçosConclusão

Uma breve introdução à instrumentaçãoNormas de instrumentação abertasInstrumentação usando exemplos baseados em códigoComeça com a instrumentação automáticaAdiciona instrumentação personalizadaEnvia dados de instrumentação para um sistema backendConclusão
Depuração a partir de condições conhecidasDepuração a partir dos primeiros princípiosUtilização do loop de análise de núcleoAutomatização da parte de força bruta do loop de análise do núcleoEsta promessa enganadora da AIOpsConclusão
Onde a monitorização se encaixaOnde se encaixa a observabilidadeConsiderações sobre o sistema e o softwareAvaliar as tuas necessidades organizacionaisExcepções: Monitorização de infra-estruturas que não pode ser ignoradaExemplos do mundo realConclusão
Junta-te a um grupo comunitárioComeça pelos pontos mais problemáticosCompra em vez de construirDesenvolve a tua instrumentação de forma iterativaProcura oportunidades para potenciar os esforços existentesPrepara-te para o último esforço mais difícilConclusão
Desenvolvimento orientado por testesObservabilidade no ciclo de desenvolvimentoDeterminando onde depurarDepuração no tempo dos microsserviçosComo a instrumentação promove a observabilidadeDeslocação da observabilidade para a esquerdaUsando a observabilidade para acelerar a entrega de softwareConclusão
As abordagens tradicionais de monitorização criam uma perigosa fadiga de alertasO alerta de limiar é apenas para conhecidos-desconhecidosA Experiência do Utilizador é uma Estrela PolarO que é um objetivo a nível de serviço?Alertas fiáveis com SLOsMudança de cultura para alertas baseados em SLO: Um estudo de casoConclusão
Alertar antes de o orçamento de erros estar vazioEnquadra o tempo como um Windows deslizantePrevisão para criar um alerta preditivo de queimadurasO Windows LookaheadA janela Linha de baseAtuação em relação aos alertas de queimaduras SLOUtilização de dados de observabilidade para SLOs versus dados de séries cronológicasConclusão
Por que o Slack precisava de observabilidadeInstrumentação: Bibliotecas e dimensões de cliente partilhadasEstudos de caso: Operacionalização da cadeia de abastecimentoCompreender o contexto através de ferramentasIncorporação de alertas acionáveisCompreender o que mudouConclusão
Como analisar o ROI da observabilidadeOs custos reais de construir o teu próprio edifícioOs custos ocultos da utilização de software "gratuitoAs vantagens de construíres o teu próprio edifícioOs riscos de construíres o teu próprio edifícioOs custos reais da compra de softwareOs custos financeiros ocultos do software comercialOs custos não financeiros ocultos do software comercialAs vantagens da compra de software comercialOs riscos da compra de software comercialComprar versus construir não é uma escolha bináriaConclusão
Os requisitos funcionais para a observabilidadeAs bases de dados de séries cronológicas são inadequadas para a observabilidadeOutros possíveis armazenamentos de dadosEstratégias de armazenamento de dadosEstudo de caso: A implementação do Retriever da HoneycombPartição de dados por tempoArmazenamento de dados por coluna em segmentosExecução de cargas de trabalho de consultaConsulta de traçosConsulta de dados em tempo realTorna-o mais acessível com a classificação por níveisTorna-o rápido com paralelismoLidar com alta cardinalidadeEstratégias de dimensionamento e durabilidadeNotas sobre como criar o teu próprio armazenamento de dados eficienteConclusão
Amostragem para aperfeiçoar a tua recolha de dadosUtilização de diferentes abordagens de amostragemAmostragem de probabilidade constanteAmostragem do volume de tráfego recenteAmostragem baseada no conteúdo do evento (chaves)Combinação de métodos históricos e por chaveEscolha de opções de amostragem dinâmicaQuando tomar uma decisão de amostragem para vestígiosTraduzir as estratégias de amostragem em códigoO caso baseAmostragem de taxa fixaGravar a taxa de amostragemAmostragem consistenteAmostragem da taxa alvoTer mais de uma taxa de amostragem estáticaAmostragem por chave e taxa teóricaAmostragem com taxas dinâmicas em um número arbitrário de chavesJuntando tudo: Cabeça e cauda por amostragem de taxa-alvo principalConclusão
Atributos das condutas de telemetriaEncaminhamentoSegurança e conformidadeIsolamento da carga de trabalhoArmazenamento de dados em bufferGestão da capacidadeFiltragem e ampliação de dadosTransformação de dadosGarantir a qualidade e a consistência dos dadosGerir uma conduta de telemetria: AnatomiaDesafios na gestão de um pipeline de telemetriaDesempenhoCorreçãoDisponibilidadeFiabilidadeIsolamentoAtualização de dadosCaso de uso: Gerenciamento de telemetria no SlackAgregação de métricasRegistos e eventos de rastreioAlternativas de código abertoGerir um Pipeline de Telemetria: Construir versus ComprarConclusão
A abordagem reactiva à introdução da mudançaO retorno do investimento da observabilidadeA abordagem proactiva à introdução da mudançaIntroduzir a observabilidade como uma práticaUtilizar as ferramentas adequadasInstrumentaçãoArmazenamento e análise de dadosImplementar ferramentas para as tuas equipasSaber quando tens observabilidade suficienteConclusão
Reconhecer as necessidades de observabilidade não relacionadas com a engenhariaCriar aliados da observabilidade na práticaEquipas de apoio ao clienteSucesso do cliente e equipas de produtosEquipas de vendas e executivasUtilizar a observabilidade em vez de ferramentas de Business IntelligenceTempo de execução da consultaPrecisãoRecênciaEstruturaJanelas de tempoEfemeridadeUtilizar na prática a observabilidade e as ferramentas de BI em conjuntoConclusão
Uma nota sobre os modelos de maturidadePorque é que a observabilidade precisa de um modelo de maturidadeSobre o Modelo de Maturidade da ObservabilidadeCapacidades referenciadas na OMMResponde à falha do sistema com resiliênciaFornece código de alta qualidadeGerir a complexidade e a dívida técnicaLiberta numa cadência previsívelCompreender o comportamento do utilizadorUtilizar o OMM para a tua organizaçãoConclusão
Observabilidade, antes e agoraRecursos adicionaisPrevisões sobre o rumo que a observabilidade está a tomar

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Sobre os autores

Charity Majors é co-fundadora e CTO da Honeycomb, e coautora de Database Reliability Engineering. Antes disso, trabalhou como engenheira de sistemas e gestora de engenharia em empresas como a Parse, o Facebook e a Linden Lab.

Liz Fong-Jones é uma defensora de desenvolvedores e engenheira de confiabilidade de sites (SRE) com mais de 17 anos de experiência. Defende as comunidades SRE e de observabilidade na Honeycomb.

George Miranda é um antigo engenheiro de sistemas que se tornou comerciante de produtos e líder de GTM na Honeycomb. Anteriormente, passou mais de 15 anos a construir sistemas distribuídos em grande escala nas indústrias financeira e de videojogos.