A observabilidade é um dos pilares para garantir o sucesso de sistemas complexos e distribuídos. Diferente do monitoramento tradicional, que reage a alertas específicos, a observabilidade oferece uma visão ampla e profunda do sistema, baseada em três pilares principais: métricas, logs e rastreamentos (traces). Isso possibilita não só a identificação de problemas, mas também a sua causa raiz, essencial para arquiteturas modernas como microservices.

O Papel do OpenTelemetry

O OpenTelemetry é uma estrutura open-source que facilita a implementação de uma estratégia robusta de observabilidade. Ele unifica a coleta de métricas, logs e rastreamentos distribuídos, padronizando como os dados são capturados e transportados. Dessa forma, mesmo em sistemas distribuídos, onde múltiplos serviços se interconectam, é possível ter uma visão clara do fluxo de dados.

Observabilidade vs Monitoramento

• Monitoramento: Coleta dados estáticos para detectar se algo está errado.
• Observabilidade: Permite entender por que algo está errado, correlacionando eventos de diversas fontes e serviços.

Um dos desafios enfrentados em arquiteturas distribuídas é garantir que os dados de uma requisição sejam correlacionados entre diferentes serviços. E é aqui que entra a propagação de contexto.

O que é a Propagação de Contexto?

Imagine um cenário onde uma requisição atravessa diversos microsserviços. Como rastrear cada uma dessas interações para entender todo o fluxo? Isso é possível graças à propagação de contexto, que garante que as informações sobre uma requisição (como IDs de rastreamento e spans) sejam passadas de um serviço para outro.

A propagação de contexto é como o fio condutor que liga todas as partes da aplicação, permitindo que você veja o trajeto completo de uma requisição. Esse processo é essencial para entender a performance e localizar problemas em sistemas altamente distribuídos. Sem a propagação de contexto, teríamos visibilidade apenas de partes isoladas do sistema, perdendo a correlação entre eventos.

Um Exemplo com OpenTelemetry:

Vamos imaginar um exemplo prático com o Naruto:

Naruto (Serviço A) pede ao Kakashi (Serviço B) para lhe dar uma missão, e Kakashi consulta o Banco de Dados de Missões (Serviço C). Cada interação precisa ser rastreada de forma que, se algo der errado entre Kakashi e o banco de dados, possamos identificar onde está o erro. O OpenTelemetry facilita isso associando spans (ou trechos de rastreamento) a cada parte da requisição, garantindo que todas as interações sejam correlacionadas.

Mecanismos da Propagação de Contexto

O OpenTelemetry utiliza padrões como o W3C Trace Context ( falaremos mais dele em outra ocasião), que define como o contexto de rastreamento deve ser propagado e lido por diferentes serviços. Esses dados podem ser transmitidos por meio de headers HTTP ou outros protocolos, permitindo a rastreabilidade em uma grande variedade de plataformas e ambientes.

Desafios na Propagação de Contexto

Implementar a propagação de contexto traz alguns desafios:

• Sobrecarga de dados: Quanto mais serviços são envolvidos, mais spans e dados precisam ser coletados, processados e armazenados. Isso pode impactar a performance do sistema.
• Compatibilidade entre serviços: Todos os serviços devem implementar corretamente a propagação de contexto, ou a cadeia de rastreamento será quebrada, comprometendo a observabilidade.

Conclusão

A observabilidade é indispensável para garantir a eficiência e confiabilidade de arquiteturas distribuídas. O OpenTelemetry desempenha um papel muito importante ao padronizar e simplificar a coleta de métricas, logs e rastreamentos. A propagação de contexto, por sua vez, é o mecanismo que permite rastrear requisições em um sistema distribuído, garantindo que possamos ter uma visão completa de todas as interações, desde o início até o fim.

Para quem está adotando ou pensando em adotar microsserviços, a implementação de uma estratégia sólida de observabilidade, com o OpenTelemetry, é inevitável. E você? Já utiliza o OpenTelemetry no seu ambiente?

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