A observabilidade dos dados é essencial para tomar decisões informadas e agir com base nos insights obtidos com os dados. Confira neste artigo O Que é Data Observability e Quais Ferramentas Usar. Boa leitura.

O Que é Data Observability?

Os dados se tornaram um dos ativos mais valiosos dos tempos modernos. À medida que mais empresas dependem de insights de dados para conduzir decisões críticas de negócios, os dados devem ser precisos, confiáveis e de alta qualidade. 

Obter insights de dados é essencial, mas também é crucial entender a integridade dos dados no sistema para garantir que os dados não estejam faltando, adicionados incorretamente ou mal utilizados. É aí que entra a observabilidade de dados. A observabilidade de dados ajuda as organizações a gerenciar, monitorar e detectar problemas em seus dados e sistemas de dados antes que eles levem a “tempos de inatividade de dados”, ou seja, períodos em que os dados estão incompletos ou imprecisos.

A observabilidade de dados (Data Observability) refere-se à capacidade de coletar e analisar dados para entender e otimizar o desempenho de um sistema.

Um aspecto fundamental da observabilidade de dados é a capacidade de acessar e analisar dados de todas as partes do sistema. Isso inclui dados de aplicações, da infraestrutura e dos usuários do sistema. Ao coletar dados de todas essas fontes, é possível obter uma visão completa do sistema e identificar áreas de melhoria.

Para utilizar efetivamente a observabilidade de dados, é importante ter as ferramentas e os processos corretos em vigor. Isso inclui coleta de dados e infraestrutura de armazenamento, bem como ferramentas de análise e visualização. Também é importante ter uma compreensão clara das métricas que são mais importantes para rastrear e a maneira apropriada de analisar os dados.

Outro aspecto importante da observabilidade de dados é a capacidade de identificar e solucionar problemas em tempo real. Ao monitorar constantemente os dados, é possível detectar e resolver problemas antes que eles se tornem críticos. Isso pode ser especialmente importante em sistemas com requisitos de alta disponibilidade, pois o tempo de inatividade pode ter consequências significativas.

Além de ajudar a otimizar o desempenho de um sistema, a observabilidade de dados também pode ser usada para informar as decisões de negócios. Ao analisar dados sobre o comportamento do usuário, é possível identificar tendências e padrões que podem ser utilizados para melhorar o produto ou serviço oferecido.

No geral, a observabilidade de dados é um componente crítico de sistemas e organizações modernas. Ao coletar e analisar dados de todas as partes do sistema, é possível tomar decisões informadas, agir para otimizar o desempenho e melhorar a experiência do usuário.

Principais Ferramentas de Implementação

Existem muitas ferramentas disponíveis para a observabilidade de dados, incluindo:

Ferramentas de Análise de Log:

Essas ferramentas permitem coletar e analisar dados de log de aplicativos e infraestrutura, fornecendo informações sobre o desempenho e o comportamento do sistema. Os exemplos incluem Elasticsearch, Splunk e Logstash (Elasticsearch e Logstash são estudados na Formação Engenheiro de Dados).

Ferramentas de Monitoramento:

As ferramentas de monitoramento permitem que você acompanhe continuamente o desempenho do sistema e o alerte quando surgirem problemas. Os exemplos incluem New Relic, Datadog e AppDynamics.

Ferramentas APM (Application Performance Management):

As ferramentas APM fornecem visibilidade detalhada do desempenho de aplicações, incluindo rastreamento de solicitação, rastreamento de erros e métricas de desempenho. Os exemplos incluem New Relic, AppDynamics e Dynatrace.

Ferramentas de Depuração:

As ferramentas de depuração permitem identificar e corrigir problema no código em tempo real. Os exemplos incluem os depuradores incorporados em IDEs, como Visual Studio e PyCharm, bem como ferramentas independentes, como GDB e LLDB.

Ferramentas de Análise de Desempenho:

As ferramentas de análise de desempenho permitem que você analise o desempenho do sistema e identifique gargalos e outros problemas. Os exemplos incluem perf, VTune e XPerf.

Ferramentas de Visualização:

As ferramentas de visualização permitem que você visualize os dados coletados do sistema de maneira significativa, facilitando a identificação de tendências e padrões. Exemplos incluem Grafana, Kibana e Tableau (Kibana é estudado na Formação Engenheiro de Dados e Tableau na Formação Cientista de Dados).

É importante escolher as ferramentas de observabilidade de dados certas para suas necessidades e objetivos específicos, pois diferentes ferramentas podem ser mais adequadas para diferentes tipos de dados e casos de uso.

Não existe ferramenta ideal. A ferramenta ideal é a que resolve o problema do cliente.

Equipe DSA

Referências:

Formação Engenheiro de Dados

Formação Cientista de Dados