Desafio de observabilidade nº 1: fragmentação e complexidade
Tradicionalmente, as organizações implantam diversas ferramentas de observabilidade em suas pilhas de tecnologia para atender a necessidades distintas, como monitoramento de logs, métricas ou rastreamentos. Embora essas ferramentas especializadas sejam excelentes individualmente, elas raramente se comunicam bem, resultando em silos de dados. Essa fragmentação impede que as equipes obtenham insights abrangentes, forçando as equipes de Devops e SRE (engenharia de confiabilidade de site) a confiar em integrações manuais para montar uma imagem completa da integridade do sistema. O resultado são insights atrasados e um tempo médio de resolução (MTTR) estendido, o que retarda a resposta eficaz aos problemas.
Além disso, as organizações agora precisam incorporar fluxos de dados além da estrutura MELT tradicional (métricas, eventos, logs e rastreamentos), como monitoramento de experiência digital (DEM) e criação de perfil contínuo, para alcançar uma observabilidade abrangente. O DEM e seu subconjunto, monitoramento de usuário real (RUM), oferecem insights valiosos sobre as interações do usuário, enquanto o perfil contínuo identifica código de baixo desempenho. Sem integrar esses fluxos de dados, as equipes lutam para vincular as experiências reais dos clientes a problemas específicos no nível do código, resultando em lacunas de dados, atraso na detecção de problemas e clientes insatisfeitos.
Desafio de observabilidade nº 2: aumento de custos
O custo da observabilidade aumentou juntamente com a fragmentação das ferramentas e o crescente volume de dados. As soluções de observabilidade baseadas em SaaS, que gerenciam a ingestão, o armazenamento e a análise de dados para seus clientes, tornaram-se particularmente caras, com custos acumulando rapidamente. De acordo com um relatório recente da IDC, quase 40% das grandes empresas consideram os elevados custos de propriedade uma grande preocupação com as ferramentas de observabilidade, com o gasto médio anual das grandes organizações (mais de 10.000 funcionários) em AIops e ferramentas de observabilidade atingindo 1,4 milhões de dólares.
