Como a observabilidade corporativa depende do storage

Índice:

• O que é observabilidade corporativa?
• A relação entre dados e visibilidade do sistema
• Por que o desempenho do storage afeta a análise?
• Tipos de dados gerados pela observabilidade
• O papel do storage na retenção e conformidade
• Riscos com um armazenamento inadequado
• Como um NAS otimiza a infraestrutura para observabilidade
• Configurando um storage para alta performance
• O storage é a base para a visibilidade operacional

Sistemas modernos são cada vez mais complexos e distribuídos. Essa arquitetura fragmentada cria vários pontos cegos na infraestrutura.

Esses pontos cegos dificultam a identificação rápida sobre a causa raiz dos problemas. Com isso, o tempo para resolver incidentes aumenta e a segurança fica comprometida.

Logo, a capacidade para coletar e analisar grandes volumes com dados operacionais se torna um pilar fundamental. O sistema de armazenamento assume um papel central nesse processo.

O que é observabilidade corporativa?

A observabilidade corporativa é a capacidade para medir o estado interno um sistema apenas com base nos dados que ele gera. Diferente do monitoramento tradicional que busca falhas conhecidas, a observabilidade permite explorar o desconhecido e fazer novas perguntas para entender comportamentos inesperados. Essa prática se apoia em três pilares principais: logs, métricas e traces. Juntos, esses três elementos fornecem uma visão completa sobre a saúde e o desempenho das aplicações.

Os logs são registros imutáveis e com carimbo temporal sobre eventos que ocorreram em um sistema. As métricas por sua vez são medições numéricas coletadas em intervalos regulares, como o uso da CPU ou a latência da rede. Já os traces representam a jornada completa com uma solicitação através dos vários serviços em uma arquitetura com microsserviços. Cada pilar fornece um contexto diferente e essencial para a análise.

Em nossa experiência, implementar uma plataforma com observabilidade sem uma estratégia para dados é um erro comum. Muitas empresas focam apenas nas ferramentas de software e subestimam o volume e a velocidade com que os dados são gerados. O resultado quase sempre é uma plataforma lenta, cara e que não entrega os insights necessários no tempo esperado.

A relação entre dados e visibilidade do sistema

A visibilidade completa sobre um ambiente de TI depende diretamente da quantidade e da qualidade dos dados coletados. Cada transação, interação do usuário ou processo interno gera centenas ou até milhares de pontos com dados. Uma única requisição web, por exemplo, pode produzir logs em um balanceador de carga, traces em três microsserviços diferentes e métricas em um banco de dados.

O volume desses dados cresce exponencialmente com a escala da operação. Uma aplicação com poucos usuários talvez gere alguns gigabytes com logs por dia. No entanto, uma plataforma com e-commerce com milhões de acessos diários pode facilmente produzir vários terabytes com dados em poucas horas. Essa massa de informações precisa ser ingerida, indexada e armazenada com eficiência para que as análises sejam possíveis.

Portanto, a infraestrutura de armazenamento se torna o gargalo ou o facilitador da observabilidade. Se o storage não consegue acompanhar a taxa de ingestão, dados são perdidos e a visibilidade fica incompleta. Por outro lado, um sistema rápido e escalável garante que cada evento seja capturado, o que possibilita uma análise forense precisa e uma resposta rápida a incidentes.

Por que o desempenho do storage afeta a análise?

O desempenho do storage impacta diretamente a agilidade com que as equipes de TI resolvem problemas. Quando um incidente crítico ocorre, os engenheiros precisam executar consultas complexas sobre um grande volume com dados para encontrar a causa raiz. A latência do sistema de armazenamento determina o tempo de resposta para essas consultas. Um storage lento com alta latência pode transformar uma busca que deveria levar segundos em uma espera de vários minutos.

Esse atraso prolonga o tempo médio para reparo (MTTR), um indicador chave para a estabilidade operacional. Em cenários com alta pressão, cada segundo conta. Um storage com baixo IOPS (operações de entrada e saída por segundo) e baixa taxa de transferência também compromete a ingestão contínua com dados. Se o sistema não consegue gravar os logs e as métricas na mesma velocidade em que são gerados, ocorrem perdas de pacotes. Isso cria lacunas perigosas na visibilidade.

Na prática, a escolha do hardware é decisiva. Sistemas all-flash com SSDs NVMe, por exemplo, oferecem latência muito menor e IOPS muito maior que os arranjos baseados em HDDs. Por isso, para a camada "quente" dos dados de observabilidade, onde as consultas são mais frequentes, o uso de mídias de alta performance não é um luxo, mas uma necessidade.

Tipos de dados gerados pela observabilidade

Cada pilar da observabilidade gera dados com características distintas, que exigem abordagens diferentes para o armazenamento. Os logs são tipicamente arquivos de texto semiestruturados ou não estruturados, gerados em grande volume e gravados de forma sequencial. Eles são ótimos para análises detalhadas, mas seu tamanho pode se tornar um desafio para a retenção a longo prazo.

As métricas, por outro lado, são dados de série temporal. Elas são altamente estruturadas, compactas e otimizadas para consultas rápidas sobre tendências e padrões. Bancos de dados especializados em séries temporais são frequentemente usados para armazená-las. Os traces também são estruturados e contêm informações sobre o fluxo de uma requisição, como IDs de correlação e tempos de execução em cada etapa.

Essa variedade exige um sistema de armazenamento flexível. Um storage ideal para observabilidade deve suportar diferentes padrões de acesso. Ele precisa lidar com escritas sequenciais massivas para logs, acesso rápido e indexado para métricas e consultas complexas para traces. Raramente uma única tecnologia ou configuração atende bem a todos esses requisitos sem uma arquitetura bem planejada.

O papel do storage na retenção e conformidade

Muitas organizações precisam reter dados operacionais por longos períodos para cumprir regulações setoriais ou políticas internas de segurança. Setores como o financeiro e o de saúde, por exemplo, têm exigências rígidas sobre a retenção de logs para auditorias. A infraestrutura de armazenamento deve garantir que esses dados permaneçam acessíveis e íntegros por meses ou até anos.

Manter terabytes ou petabytes com dados em um storage de alta performance por tanto tempo seria financeiramente inviável. Por isso, uma estratégia de tiering (armazenamento em camadas) é fundamental. Dados recentes e frequentemente acessados ficam na camada "quente", composta por SSDs rápidos. Conforme os dados envelhecem e sua relevância para análises imediatas diminui, eles são movidos para uma camada "morna" com HDDs mais baratos.

Finalmente, os dados para arquivamento de longo prazo vão para uma camada "fria", como um object storage na nuvem ou em um NAS secundário. Um bom sistema de armazenamento, como um storage NAS moderno, pode automatizar esse ciclo de vida dos dados. Isso otimiza os custos sem comprometer a conformidade e a capacidade de recuperação quando necessário.

Riscos com um armazenamento inadequado

A escolha de um sistema de armazenamento inadequado para observabilidade acarreta riscos significativos para o negócio. O primeiro e mais óbvio é a perda de dados. Se o storage não suporta a taxa de ingestão, logs e métricas importantes são descartados. Isso cria pontos cegos que podem esconder falhas de segurança, gargalos de performance ou a causa de uma interrupção no serviço.

Outro risco é a lentidão nas análises. Um sistema lento frustra as equipes de engenharia e aumenta o tempo de inatividade das aplicações. Em um ataque de ransomware, por exemplo, a incapacidade de analisar rapidamente os logs de acesso pode impedir a contenção da ameaça. A agilidade na resposta a incidentes está diretamente ligada à velocidade com que as informações são recuperadas do storage.

Além disso, um armazenamento mal planejado gera custos operacionais elevados. Usar apenas discos de alta performance para todos os dados, sem uma política de tiering, inflaciona a conta com infraestrutura. Por outro lado, usar apenas discos lentos para economizar compromete o desempenho da plataforma. O equilíbrio entre custo, capacidade e performance é essencial para um projeto de observabilidade bem-sucedido.

Como um NAS otimiza a infraestrutura para observabilidade

Um Storage NAS moderno é uma excelente solução para centralizar e gerenciar os dados de observabilidade. Ele atua como um repositório central para logs, métricas e traces, simplificando a arquitetura e facilitando a gestão. Em vez de espalhar dados por múltiplos servidores ou serviços de nuvem, um NAS consolida tudo em um único ponto, acessível via rede.

A escalabilidade é outra vantagem importante. É possível começar com uma configuração modesta, com poucos discos, e expandir a capacidade conforme a demanda por dados aumenta. Muitos equipamentos permitem adicionar mais HDDs ou SSDs sem interromper o serviço. Alguns modelos também suportam unidades de expansão, o que permite escalar para centenas de terabytes em um único sistema.

A flexibilidade para combinar diferentes tipos de mídia no mesmo chassi também é um diferencial. Um NAS QNAP, por exemplo, permite criar volumes com SSDs para a camada quente e volumes com HDDs para a camada morna. Com o suporte a cache SSD e tiering automático (Qtier), o sistema move os dados entre as camadas de forma inteligente, o que otimiza a performance e o custo.

Configurando um storage para alta performance

Para extrair o máximo de um storage NAS em um ambiente de observabilidade, algumas configurações são cruciais. Primeiramente, a escolha do arranjo de discos (RAID) deve equilibrar performance e redundância. Para cargas de trabalho com alta taxa de escrita, como a ingestão de logs, um RAID 10 (espelhamento com distribuição) oferece excelente performance de escrita e proteção contra falha de um disco.

A rede é outro ponto vital. Conectar o NAS a uma rede de 1GbE pode criar um gargalo severo. O ideal é usar interfaces de 10GbE ou superiores para garantir que a largura de banda da rede não limite a performance do storage. A agregação de link (LACP) com múltiplas portas de rede também aumenta o throughput e adiciona redundância à conexão.

Vale ressaltar ainda o uso de cache SSD. Configurar um ou mais SSDs como cache de leitura e escrita para um volume de HDDs acelera drasticamente as operações. O cache armazena os dados mais acessados, o que reduz a latência para consultas frequentes e absorve picos de escrita. Em minha opinião, essa é uma das otimizações com melhor custo-benefício para esse tipo de carga de trabalho.

O storage é a base para a visibilidade operacional

A observabilidade transcende o software e se firma como uma disciplina de dados. A capacidade de entender sistemas complexos depende fundamentalmente da infraestrutura que coleta, armazena e processa as informações geradas por eles. Nesse contexto, o sistema de armazenamento deixa de ser um componente passivo e se torna a fundação ativa sobre a qual toda a estratégia de visibilidade é construída.

Ignorar a performance, a escalabilidade e a resiliência do storage é comprometer todo o investimento em ferramentas de observabilidade. Uma fundação fraca não suporta uma estrutura robusta. As equipes podem ter os melhores painéis e sistemas de alerta, mas se os dados subjacentes estiverem incompletos ou inacessíveis, essas ferramentas perdem seu valor.

Portanto, a seleção e a configuração correta do sistema de armazenamento são etapas críticas para o sucesso. Um storage rápido, confiável e escalável não é apenas um requisito técnico, mas um habilitador estratégico para a resiliência e a eficiência operacional. Nessa situação, um Storage NAS bem arquitetado é a resposta para uma observabilidade eficaz.