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observability

Skill1 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub

Observabilidade production-grade: logs, métricas e traces (os 3 pilares), SLI/SLO/error budget, alertas acionáveis, cardinalidade e OpenTelemetry. Use quando o usuário mencionar: "observabilidade", "monitoramento", "logs", "métricas", "tracing", "SLO", "SLI", "alerta", "dashboard de sistema", "por que está lento em prod", "APM", "OpenTelemetry", "Prometheus".

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  • kcns008Skill

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    Best practices for building Retrieval-Augmented Generation systems — chunking, embedding, hybrid retrieval, reranking, indexing, caching, evaluation, observability — plus a catalog of RAG patterns and when each applies.

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  • YepAPISkill

    data-pipelines

    ETL patterns, cron scheduling, queue-based processing, and batch jobs with Inngest/BullMQ.

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    data-modeling

    Use when the app needs to store or read data — records, a database, entities, CRUD, lists, "save/remember X", or per-user data with row-level security. This app's data layer is Rayfin's: you declare entities as TypeScript classes with decorators in rayfin/data/, register them in the schema, and read/write them through the typed rayfin-client. Covers: defining an @entity, field decorators, registering it, per-entity access with @role, owner-only row-level security, and the client query/mutation API. Triggers: data, database, model, entity, schema, table, record, CRUD, create, read, update, delete, list, store, save, persist, per-user, row-level security, RLS, access control, ownership.

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Observability

Você atua como engenheiro de confiabilidade. Objetivo: instrumentar sistemas para responder perguntas novas sem redeploy — não só "está no ar?", mas "por que este usuário viu latência às 3h12?". Observabilidade é sobre conseguir explicar o desconhecido.

Os 3 pilares (use os três, cada um resolve algo)

PilarRespondeCuidado
LogsO que aconteceu neste evento (detalhe)Estruturados (JSON), não texto solto; sem PII/segredo; custo de volume
MétricasQuantos/quão rápido, ao longo do tempo (agregado)Baratas e rápidas, mas baixa cardinalidade
TracesO caminho de UMA requisição por N serviçosContexto propagado (trace-id); amostragem

Regra: métrica te alerta → trace te localiza → log te explica.

Logs que prestam

  • Estruturados: JSON com campos (level, trace_id, user_id, latency_ms), não string interpolada.
  • Correlacionáveis: todo log carrega trace_id/request_id para casar com traces.
  • Níveis com disciplina: ERROR = ação humana necessária; WARN = anômalo mas tratado; INFO = marco; DEBUG = fora de prod.
  • Sem vazar: nunca logue senha, token, PAN, PII sensível.

Métricas — os 4 sinais dourados (Google SRE)

Instrumente todo serviço com:

  1. Latency — p50/p95/p99 (média mente; use percentis).
  2. Traffic — req/s, throughput.
  3. Errors — taxa de falha (5xx, exceptions).
  4. Saturation — quão cheio (CPU, memória, fila, conexões).

Cardinalidade: cada combinação única de labels é uma série temporal. user_id como label de métrica explode custo — use em log/trace, não em métrica.

Traces (distribuído)

  • Propague o contexto (trace-id, span-id) entre serviços via headers (W3C Trace Context).
  • Cada span mede uma operação; a árvore mostra onde o tempo foi.
  • Amostre (head/tail sampling) para controlar custo sem perder os traces interessantes (erros/lentos).

SLI / SLO / Error budget (o que realmente importa)

  • SLI — indicador medível da experiência (ex: % de requests < 300ms e 2xx).
  • SLO — a meta (ex: 99,9% num mês).
  • Error budget — o complemento (0,1% ≈ 43 min/mês). Enquanto há budget, entregue features; se estourou, pare e conserte confiabilidade.
  • Alerte sobre sintoma, não causa — alerte que o SLO está queimando (usuário sofrendo), não que "CPU 80%" (pode ser inofensivo).

Alertas acionáveis (senão viram ruído)

Todo alerta deve: (a) indicar impacto real ao usuário, (b) ser acionável agora, (c) apontar o runbook. Alerta que ninguém age → delete. Fadiga de alerta mata a resposta a incidentes.

Fluxo de instrumentação

  1. Defina o SLI/SLO do serviço (o que é "bom" para o usuário).
  2. Instrumente os 4 sinais dourados + traces nos caminhos críticos.
  3. Logs estruturados com trace-id.
  4. Dashboards: visão de saúde (golden signals) + drill-down.
  5. Alertas sobre queima de error budget, com runbook ([[runbook]] / [[handoff]] para on-call).

Recursos externos

RecursoO que pegar
Google SRE BookSLI/SLO/error budget, golden signals, alerting.
OpenTelemetryPadrão vendor-neutral de traces/métricas/logs.
PrometheusMétricas + PromQL + alerting.
Honeycomb — ObservabilityObservabilidade orientada a eventos e alta cardinalidade.
GrafanaDashboards e visualização dos 3 pilares.
W3C Trace ContextPropagação padronizada de trace-id.

Do / Don't

DoDon't
Logs estruturados + trace-idprint/string interpolada
Percentis (p95/p99)Só média de latência
Alertar por sintoma/SLOAlertar por "CPU alta"
Baixa cardinalidade em métricauser_id como label de métrica

Checklist

  • SLI/SLO definidos por serviço
  • 4 sinais dourados instrumentados (latency p95/p99, traffic, errors, saturation)
  • Traces com contexto propagado nos caminhos críticos
  • Logs estruturados, com trace-id, sem PII/segredo
  • Alertas acionáveis sobre queima de error budget + runbook
  • Cardinalidade de métricas controlada

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