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Está se tornando cada vez mais difícil acompanhar os dados de observabilidade, graças à contínua explosão de dados, à exigência de aplicativos GenAI e às implantações híbridas e em contêineres. Mas recuar não é uma opção, mesmo face a probabilidades esmagadoras, por isso avançamos em 2025 com previsões de observabilidade para o novo ano, bem como algumas observações para garantir.
O maior avanço na observabilidade nos últimos anos, sem dúvida, foi a adoção do OpenTelemetry, que estabelece padrões para a “Santíssima Trindade” dos tipos de dados de observabilidade: logs, métricas e rastreamentos. Que Tendência de adoção do OpenTelemetry continuará em 2025, prevê Andreas Prins, vice-presidente de advertising and marketing de produto da distribuidora Linux SUSE.
“O OpenTelemetry consolidará seu lugar como padrão para coleta de dados de telemetria, adotado não apenas por contribuidores de código aberto, mas também por grandes gamers comerciais”, diz Prins. “Isso simplificará drasticamente a integração, permitindo que as equipes adotem práticas de observabilidade com mais facilidade. A abordagem unificada reduzirá as barreiras para novos participantes, levando a uma proliferação de ferramentas inovadoras de observabilidade adaptadas a casos de uso específicos.”
Os programadores geralmente confiam na criação de perfil para analisar como um aplicativo está sendo executado e consumindo recursos. Em 2025, a criação de perfil será mesclada com o rastreamento para fornecer ainda mais observabilidade para os desenvolvedores, prevê Ryan Perry, principal gerente de produto da Laboratórios Grafana.
“Embora os rastreamentos e os perfis tenham seus benefícios exclusivos, em 2025 veremos sua convergência crescente à medida que as organizações buscam insights mais profundos sobre o desempenho dos aplicativos”, prognostica Perry para BigDATAwire. “Os rastreamentos são excelentes para mostrar fluxos de solicitação de ponta a ponta, enquanto os perfis revelam o uso detalhado dos recursos do sistema. Ao combinar essas ferramentas, as equipes ganham visibilidade em seus aplicativos que extensões adicionadas manualmente nunca conseguiriam.
“Por exemplo, quando um rastreamento mostra um intervalo de 400 ms, os dados de perfil correspondentes podem revelar exatamente qual código foi executado durante esse período, até as funções específicas e seu consumo de recursos”, continua Perry. “Isso permite que as equipes identifiquem gargalos de desempenho com precisão cirúrgica, levando a esforços de otimização mais eficientes e custos operacionais reduzidos. Nos próximos anos, especialmente à medida que a criação de perfis se tornar estável no OpenTelemetry, as organizações com visão de futuro não irão apenas coletar rastreamentos e perfis – elas os tratarão como fluxos de dados contextuais e interconectados que fornecem uma visão holística do desempenho e da eficiência do sistema. ”
Todos nós nos apegamos às ferramentas que usamos, sejam ou não as melhores para o trabalho. Em 2025, vamos acordar, sentir o cheiro do café queimando e dizer “adeus” aos nossos ferramentas de monitoramento antigas para sempre, diz Chrystal Taylor, evangelista da Vento Photo voltaicS.
“As ferramentas de monitoramento tradicionais simplesmente não funcionam mais”, diz Taylor. “A mudança para a observabilidade está bem encaminhada e também estamos vendo um grande declínio nos aplicativos desenvolvidos internamente. As ferramentas de código aberto são tão robustas e prontamente disponíveis que raramente faz sentido gastar tempo e recursos para criar e manter sua própria solução. Acrescente a isso a expectativa crescente de que os profissionais de TI assumam mais funções, e fica claro que as ferramentas que usamos precisam ajudar a preencher essas lacunas e nos apoiar à medida que aprimoramos nossas habilidades.”
Uma das outras grandes tendências que estão se desenrolando atualmente é o increase da inteligência synthetic, ou IA (talvez você tenha lido algo sobre isso). À medida que as organizações criam aplicativos de IA, fica difícil manter o controle de todos os dados, software program e sistemas. Isso está alimentando a ascensão de um novo fenômeno chamado observabilidade de IAdiz Baris Gultekin, chefe de IA da Floco de neve.
“O campo emergente da observabilidade da IA examina não apenas o desempenho do sistema em si, mas a qualidade dos resultados de um grande modelo de linguagem – incluindo precisão, questões éticas e tendenciosas, e problemas de segurança, como vazamento de dados”, diz Gultekin. “Vejo a observabilidade da IA como a peça que faltava no quebra-cabeça para construir explicabilidade no processo de desenvolvimento, dando às empresas fé em suas demonstrações de IA para levá-las até a linha de chegada.
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“Embora a observabilidade da IA seja uma conversa relativamente nova, 2025 é o ano em que ela se tornará standard”, continua Gultekin. “Veremos cada vez mais fornecedores lançando recursos de observabilidade de IA para atender à crescente demanda do mercado. No entanto, embora existam muitas startups de observabilidade de IA, a observabilidade acabará nas mãos de plataformas de dados e de grandes provedores de nuvem. É difícil fazer observabilidade como uma startup autônoma, e as empresas que adotam modelos de IA precisarão de soluções de observabilidade de IA, portanto, grandes provedores de nuvem adicionarão essa capacidade.”
Em uma versão tecnológica de “Vou coçar suas costas se você coçar as minhas”, a IA e a tecnologia de aprendizado de máquina também impulsionarão a bola da observabilidade com melhor governança de dados e previsões algorítmicas, além da tecnologia de observabilidade (logs, métricas, rastreamentos) ajudando a entender exatamente o que está acontecendo dentro dos aplicativos GenAI e AI. Kunju Kashalikar, diretor sênior de gerenciamento de produtos da Pentahoestá particularmente otimista em relação IA na observabilidade de dados.
“A observabilidade dos dados, quando implementada corretamente, será a melhor ferramenta para uma organização permanecer no caminho certo com os dados”, afirma Kashalikar. “Reunir a observabilidade dos dados e da IA é essential para qualquer empresa que queira se beneficiar plenamente da IA. A observabilidade ajudará na segurança e na governança e permitirá que as organizações fiquem à frente de quaisquer problemas, quer os dados estejam em repouso, em movimento com ETL, usados em aplicativos, relatórios de BI ou pipelines de ML/IA. A observabilidade, no entanto, precisará estar ativa. Por exemplo, não será suficiente entender que a atualização dos dados caiu e apenas ver isso em uma exibição estática. A observabilidade precisará desencadear ações, seja por meio de automação inteligente ou por meio de um ser humano que seja notificado sobre o que precisa ser feito.”
A modernização da observabilidade em aplicativos está prevista para 2024. Em 2025, os desenvolvedores construir observabilidade diretamente em seus aplicativosdiz Jacob Rosenberg, líder sênior de infraestrutura e engenharia de plataforma na empresa de observabilidade Cronosfera.
“Precisamos mudar a observabilidade para a esquerda, como fizemos com a segurança e muitas outras áreas de TI, para que isso realmente seja feito como parte do design de um aplicativo”, diz Rosenberg. “No momento, os engenheiros não estão pensando nas métricas, nos dados e na observabilidade de que precisam enquanto constroem coisas – quase sempre isso é feito posteriormente. Fizemos desenvolvimento orientado a testes; por que não o desenvolvimento orientado pela observabilidade?”
APIs baseadas em IA existem no limite programático da fronteira selvagem. Em 2025, essa fronteira será parcialmente dominada graças à adoção de tecnologias e técnicas de observabilidade, prevê Rob Brazier, vice-presidente de produto da Apollo GraphQL.
“Em 2025, a relação entre IA e APIs entrará em território desconhecido, remodelando a forma como os sistemas são construídos e interagem”, diz Brazier. “A IA orientará cada vez mais os desenvolvedores na criação e consumo de APIs, introduzindo novos padrões e cenários de uso imprevisíveis. Esta mudança exigirá ferramentas avançadas de observabilidade para monitorizar e adaptar-se à evolução dos comportamentos, garantindo que os sistemas permaneçam seguros e eficientes. À medida que a IA compõe dinamicamente as experiências do usuário em tempo actual, as APIs precisarão ser mais robustas, resilientes e flexíveis do que nunca. As empresas devem abraçar esta fronteira selvagem com inovação e visão, à medida que a sinergia entre IA e APIs transforma os ecossistemas digitais de uma forma que estamos apenas começando a compreender.”
A observabilidade de dados, que é um subconjunto da observabilidade focada nas cadeias de fornecimento de dados, também está ganhando força. Em 2025, observabilidade de dados se tornará menos dependente de intervenção handbook e mais automatizado, prevê Egor Gryaznov, CTO do provedor de observabilidade de dados Patudo.
“Agora que a observabilidade dos dados atingiu um nível de maturidade de mercado, a automação será essencial para maximizar o seu valor”, afirma Gryaznov. “As ferramentas de observabilidade se concentrarão cada vez mais na redução do tempo do usuário na plataforma, automatizando fluxos de trabalho para implantação, identificação de problemas, triagem e resolução. À medida que as melhores práticas se tornam padronizadas, acelerar esses processos será elementary para proporcionar um ROI actual e permitir que as equipes resolvam problemas de dados com o mínimo de intervenção handbook.”
Esqueça a observabilidade reativa e AIOps. Em 2025, AIOps proativas será o nome do jogo, diz Phil Lenton, diretor sênior de gerenciamento de produtos da Leito do rio.
“Até 2025, o AIOps fará a transição de um modelo reativo, que corrige problemas após eles ocorrerem, para uma abordagem proativa capaz de prever e resolver problemas antes que eles se manifestem”, diz Lenton. “Essa evolução aproveitará a análise preditiva e modelos avançados de aprendizado de máquina para antecipar possíveis falhas, otimizando a eficiência operacional e reduzindo o tempo de inatividade. As empresas que adotarem AIOps proativas ganharão uma vantagem significativa, minimizando interrupções e melhorando as experiências dos usuários em seus ecossistemas de TI.
O que há de melhor normalmente prevalece quando surge uma nova categoria de tecnologia, como é o caso da observabilidade de dados, mas a consolidação geralmente ocorre à medida que a maturação avança. Ashwin Rajeeva, cofundador e CTO do provedor de observabilidade de dados Acceldatavê plataformas unificadas de observabilidade de dados emergindo para atender a uma variedade de necessidades à medida que a categoria se solidifica.
“Em 2025, as plataformas unificadas de observabilidade de dados surgirão como ferramentas essenciais para grandes empresas, permitindo uma visibilidade abrangente da qualidade dos dados, do estado do pipeline, do desempenho da infraestrutura, da gestão de custos e do comportamento dos utilizadores para enfrentar desafios complexos de governação e integração”, afirma. “Ao automatizar a detecção de anomalias e permitir insights em tempo actual, essas plataformas darão suporte à confiabilidade dos dados e agilizarão os esforços de conformidade em todos os setores.”
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