Observabilidade nasceu para responder perguntas difíceis sobre ambientes de TI. Mas existe um paradoxo: quanto mais dados uma organização coleta, mais difícil — e mais caro — pode ficar transformar esses dados em contexto operacional.
Logs, métricas, traces, eventos, dados de rede, experiência digital e telemetria de infraestrutura são extremamente valiosos. O problema começa quando a estratégia passa a ser simplesmente coletar tudo, armazenar tudo e manter tudo por tempo indefinido.
Observabilidade não é sinônimo de coletar tudo
Uma arquitetura madura de observabilidade não busca maximizar a quantidade de dados. Ela busca maximizar a capacidade de responder perguntas relevantes.
O objetivo é encontrar o equilíbrio entre visibilidade, contexto, custo e capacidade operacional.
O verdadeiro problema: volume, cardinalidade e retenção
O custo da observabilidade cresce conforme aumenta o volume e a complexidade dos dados processados.
- Volume: quantidade de logs, métricas, traces e eventos gerados.
- Cardinalidade: quantidade de combinações únicas de atributos, labels, dimensões e séries.
- Retenção: por quanto tempo os dados precisam permanecer disponíveis.
- Consultas: quanto processamento é necessário para pesquisar e correlacionar os dados.
- Distribuição: quantos ambientes, regiões, clouds e ferramentas participam da arquitetura.
O custo escondido da observabilidade
| Camada | Onde o custo aparece |
|---|---|
| Coleta | Agentes, collectors e recursos de infraestrutura. |
| Rede | Tráfego de telemetria entre sites, clouds e plataformas. |
| Ingestão | Volume de dados recebido pela plataforma. |
| Armazenamento | Dados e período de retenção. |
| Indexação | Processamento para tornar os dados pesquisáveis. |
| Consultas | CPU, memória e processamento das análises. |
| Licenciamento | Modelos baseados em hosts, ingestão, GB, métricas ou usuários. |
| Operação | Tempo da equipe para administrar fontes e ferramentas. |
Coletar menos não significa enxergar menos
Reduzir custo não significa simplesmente desligar fontes de dados. O caminho mais eficiente é decidir quais dados precisam ser coletados, em qual granularidade, por quanto tempo e para qual finalidade.
- Filtrar dados sem valor operacional.
- Controlar atributos de alta cardinalidade.
- Aplicar sampling quando tecnicamente adequado.
- Agregar métricas quando fizer sentido.
- Definir políticas diferentes de retenção.
- Evitar duplicidade entre ferramentas.
O desafio em ambientes híbridos e multicloud
Quando a organização combina datacenters, AWS, Azure, OCI, Kubernetes, SaaS e disaster recovery, a telemetria também precisa atravessar redes. Além do armazenamento e da ingestão, o transporte dos dados passa a fazer parte da equação de custo.
OpenTelemetry ajuda, mas não elimina o problema
OpenTelemetry ajuda a padronizar instrumentação e transporte de telemetria, mas não significa que todos os dados devam ser coletados com a mesma granularidade.
O OpenTelemetry Collector permite receber, processar e exportar telemetria, possibilitando filtragem, transformação, sampling e roteamento antes do destino final.
Da observabilidade para a AI Observability
À medida que AIOps, AI Observability e Agentic AI entram nas operações de TI, a qualidade dos dados se torna ainda mais importante. Uma IA que recebe milhões de eventos sem contexto não necessariamente se torna mais inteligente; pode simplesmente ter mais ruído para processar.
Leia também: Agentic AI e o papel da observabilidade nas operações de TI.
Como saber se sua observabilidade está cara demais?
- Mapeie as fontes que geram a maior parte do volume.
- Defina retenção por tipo de dado.
- Identifique métricas e logs que ninguém consulta.
- Analise atributos de cardinalidade elevada.
- Verifique duplicidade entre plataformas.
- Meça o tráfego de telemetria entre clouds e datacenters.
- Compare crescimento de ingestão com valor entregue.
Observabilidade precisa responder perguntas — não apenas armazenar dados
Uma boa arquitetura começa pelas perguntas que a operação precisa responder.
- Aplicações: por que a latência aumentou?
- Traces: qual serviço está causando a degradação?
- Rede: onde está o congestionamento ou a perda?
- Experiência digital: quais usuários estão sendo impactados?
O Riverbed IQ pode contribuir para correlação e inteligência; o NetProfiler para análise de fluxo; o AppResponse para análise profunda de rede e aplicações; e o Aternity para experiência digital.
Uma estratégia prática para reduzir custo sem perder visibilidade
- Instrumentar as fontes relevantes.
- Filtrar dados sem valor.
- Processar transformação, agregação e sampling.
- Armazenar com retenção adequada.
- Correlacionar telemetria em contexto operacional.
O futuro da observabilidade é menos sobre volume e mais sobre contexto
Aplicações distribuídas, cloud, Kubernetes, APIs e usuários digitais produzem cada vez mais dados. O diferencial não será simplesmente conseguir armazenar mais, mas encontrar rapidamente o dado certo, no contexto certo, para responder à pergunta certa.
Sua observabilidade está gerando valor ou apenas volume?
Podemos ajudar a avaliar fontes de dados, arquitetura de coleta, rede, retenção e as camadas de observabilidade mais adequadas ao seu ambiente.
Perguntas frequentes
Coletar mais dados sempre melhora a observabilidade?
Não. Dados adicionais só geram valor quando ajudam a responder perguntas operacionais. Volume sem contexto pode aumentar custo, ruído e complexidade.
OpenTelemetry aumenta o custo da observabilidade?
O impacto de custo depende do volume coletado, processamento, destino, retenção e políticas aplicadas.
O que é cardinalidade na observabilidade?
Cardinalidade representa a quantidade de combinações únicas de atributos em métricas, séries e outros dados. Cardinalidade elevada pode aumentar processamento, armazenamento e custo.
Sampling ajuda a reduzir custos?
Em determinados cenários, sim. Sampling pode reduzir o volume de traces ou eventos armazenados, desde que aplicado de maneira compatível com os objetivos de troubleshooting.
Como reduzir custos sem perder visibilidade?
Identifique os dados mais valiosos, controle cardinalidade, defina retenção, elimine duplicidades e processe a telemetria antes da ingestão quando possível.
