Conectando métricas técnicas às metas de negócios
Não é mais suficiente se preocupar se algo está “instalado e funcionando”. Precisamos entender se ele está funcionando com desempenho suficiente para atender aos requisitos do negócio. As ferramentas tradicionais de observabilidade que rastreiam a latência e a taxa de transferência são apostas importantes. Eles não informam se seus dados estão atualizados ou se os dados de streaming estão chegando a tempo de alimentar um modelo de IA que toma decisões em tempo actual. A verdadeira visibilidade requer o acompanhamento do fluxo de dados através do sistema, garantindo que os eventos sejam processados em ordem, que os consumidores acompanhem os produtores e que a qualidade dos dados seja mantida de forma consistente em todo o pipeline.
As plataformas de streaming devem desempenhar um papel central nas arquiteturas de observabilidade. Ao processar milhões de eventos por segundo, você precisa de instrumentação profunda na própria camada de processamento de fluxo. O intervalo entre o momento em que os dados são produzidos e o momento em que são consumidos deve ser tratado como uma métrica comercial crítica e não apenas operacional. Se seus consumidores ficarem para trás, seus modelos de IA tomarão decisões com base em dados antigos.
O problema de gerenciamento de esquema
Outro erro comum é tratar o gerenciamento de esquemas como uma reflexão tardia. As equipes codificam esquemas de dados em produtores e consumidores, o que funciona bem inicialmente, mas falha assim que você adiciona um novo campo. Se os produtores emitirem eventos com um novo esquema e os consumidores não estiverem prontos, tudo parará.