A observabilidade não se trata mais apenas de detectar erros ou verificar se um servidor está ativo. Nos sistemas distribuídos modernos, trata-se de entender o comportamento de dezenas, se não milhares, de serviços, todos executados em ambientes diferentes e que geram grandes quantidades de dados.
Esse nível de complexidade é exatamente o motivo pelo qual a escolha da ferramenta de observabilidade correta é tão importante. A decisão errada não apenas o deixará mais lento. Ela pode drenar o seu orçamento, afetar o seu desempenho em escala e prendê-lo a um sistema que não será mais adequado quando o seu produto decolar.
Qualquer bom arquiteto lhe dirá que a criação de uma excelente observabilidade em um produto exige facilidade de integração, alto desempenho (mesmo em escala) e um sistema que a mantenha independente do próprio aplicativo. Trocar de ferramentas de observabilidade posteriormente é doloroso e caro. É melhor evitar a dependência do fornecedor desde o início e escolher algo que possa crescer com você.
O problema de escala do Estágio 3
Mas isso é mais fácil de dizer do que fazer. A maioria das equipes não pensa nas necessidades de observabilidade de longo prazo até que seja tarde demais. Com base no que ouvimos de nossos clientes aqui na Akamai, o problema real começa durante os estágios iniciais do crescimento de uma empresa, quando as equipes escolhem ferramentas que parecem fáceis agora, mas que se tornam caras e rígidas no futuro.
Estágio 1 - Código aberto
É aqui que você se concentra na velocidade e no baixo custo. Você precisa validar sua ideia e fazer algo funcionar. As ferramentas de código aberto, como a pilha ELK, brilham aqui: flexíveis, baratas (pelo menos no início) e ótimas para montar um MVP.
Estágio 2 - Blackbox
Agora que o produto está crescendo, você precisa manter o sistema ativo e estável. A observabilidade torna-se fundamental, e muitas equipes optam por ferramentas de caixa preta fáceis de gerenciar, como o Snowflake, que são rápidas e fáceis de usar. Infelizmente, elas também são muito caras, especialmente quando o uso aumenta.
Estágio 3 - Escalonável
À medida que o tráfego e os volumes de dados aumentam, as decisões de ferramentas tomadas no Estágio 2 começam a se tornar um tiro pela culatra. O Estágio 3 é quando as contas de observabilidade das soluções de caixa preta se tornam proibitivamente caras. As empresas ficam presas entre duas opções ruins. Continuar pagando custos exorbitantes para permanecer com a conveniente ferramenta blackbox ou substituí-la por algo mais barato, o que leva tempo, introduz riscos e, muitas vezes, atrasa o trabalho principal do produto.
Acreditamos que esse problema do estágio 3, na verdade, tem origem no estágio 2, quando as empresas tomam a decisão errada de migrar para uma solução de caixa preta. Em vez disso, e se houvesse uma solução para a qual as empresas pudessem fazer a transição a partir do código aberto e que durasse toda a vida útil do produto?
A melhor solução de observabilidade
Portanto, a verdadeira questão aqui deveria ser qual solução é capaz de atender melhor a uma empresa no longo prazo? Aqui na Akamai, ouvimos muitos clientes que tiveram o problema do estágio 3, a consequência da transição para uma solução blackbox no estágio 2. Em resposta, fizemos uma parceria com a Hydrolix para criar uma solução que fica no meio dessas duas opções: TrafficPeak. O TrafficPeak é uma solução nativa da nuvem com dimensionamento automático e observabilidade de tráfego integrada. Embora permaneça simples de usar e ofereça aos usuários um grau significativo de controle, ele foi projetado para ambientes de alto volume, como microsserviços, CDNs ou redes de borda. O TrafficPeak oferece o controle do código aberto com a simplicidade do SaaS, mas sem os choques de custo das ferramentas blackbox.
Vamos analisar como a pilha ELK (código aberto), o Snowflake (blackbox) e o TrafficPeak (escalável) se comportam em termos de complexidade de configuração e infraestrutura, desempenho em escala, gerenciamento de custos, personalização, segurança e manutenção.
Frente a frente: ELK Stack vs. Snowflake vs. TrafficPeak
1. Complexidade da instalação e da infraestrutura
O ELK Stack oferece às equipes um alto grau de controle, mas vem com uma complexidade operacional significativa. A criação de um pipeline ELK completo (Elasticsearch, Logstash, Beats ou Agents e Kibana) exige configuração cuidadosa, gerenciamento de dependências e profunda familiaridade com a forma como cada componente se encaixa. O dimensionamento durante o estágio 3 apresenta outros desafios, como o gerenciamento de fragmentação, indexação e disponibilidade entre os nós. Para organizações que se movem rapidamente, esses requisitos de infraestrutura podem se tornar um gargalo.
O Snowflake, por outro lado, é totalmente gerenciado e nativo da nuvem. Ele abstrai a infraestrutura, permitindo que as equipes se concentrem nos dados e não nos servidores. No entanto, os casos de uso de observabilidade exigem a criação de pipelines de ingestão que alimentam os registros e as métricas no Snowflake, geralmente por meio de estruturas Snowpipe, Kafka ou ETL. Embora a configuração inicial possa parecer simples, o esforço de engenharia para tornar os dados de observabilidade consultáveis e acionáveis em um modelo de data warehouse introduz latência e complexidade. Ele é poderoso, mas não foi criado para a visibilidade de operações em tempo real.
O TrafficPeak foi criado tendo em mente a simplicidade da implantação. Como uma solução nativa da nuvem, ele se integra perfeitamente aos ambientes Kubernetes e pode ser implantado como uma plataforma SaaS ou em contêineres. Não há necessidade de sistemas de enfileiramento complexos ou camadas de ingestão personalizadas. A coleta, o processamento e a visualização de dados são incorporados ao mesmo pipeline. Ele foi projetado para entrar em operação em horas, não em semanas, tornando-o acessível a equipes sem operações dedicadas ou recursos de engenharia de dados.
2. Ingestão de dados e desempenho em escala
No ELK, a ingestão de alta taxa de transferência em escala exige uma arquitetura cuidadosa. É comum introduzir o Kafka ou outros sistemas de enfileiramento para lidar com as explosões, e os pipelines de ingestão devem ser ajustados para evitar logs descartados ou atualizações de índice com falha. O próprio Elasticsearch pode se tornar um gargalo sob carga pesada se não for fragmentado e dimensionado corretamente. Esses problemas podem ser resolvidos, mas isso requer tempo, habilidade e atenção constante.
O Snowflake é excelente em escala, o que é um de seus principais pontos fortes. Ele pode ingerir e processar petabytes de dados, e sua separação de armazenamento e computação permite um dimensionamento flexível. Mas a ingestão não é instantânea. Os pipelines de observabilidade geralmente envolvem buffering, carregamento em lote ou transformações antes que os dados estejam disponíveis para consulta. Isso torna o Snowflake menos adequado para alertas ou depuração em tempo real, em que a latência de menos de um minuto é fundamental.
O TrafficPeak foi projetado para ambientes de alto volume e em tempo real. Ele apresenta pipelines de ingestão de dimensionamento automático e mecanismos integrados de buffer e redução de carga, que permitem que ele se adapte dinamicamente às mudanças no tráfego. Independentemente de você estar executando uma frota de microsserviços, uma CDN global ou transmitindo dados de dispositivos de borda, o TrafficPeak foi projetado para lidar com cargas de trabalho de alto rendimento e obter insights rapidamente.
3. Gerenciamento de custos
Embora o ELK seja econômico no início, especialmente para equipes que tentam evitar contas de SaaS, o custo total de propriedade pode aumentar rapidamente. Os custos de infraestrutura aumentam à medida que você amplia horizontalmente, especialmente quando os logs, as métricas e os rastreamentos são centralizados no Elasticsearch. A manutenção, o ajuste e a resposta a incidentes podem consumir um tempo valioso da engenharia. O que começa como uma pilha gratuita muitas vezes se torna um centro de custo oculto.
O Snowflake apresenta um tipo diferente de desafio de custo. Embora seu modelo de pagamento por uso permita um controle preciso sobre a computação e o armazenamento, os dados de observabilidade são notoriamente de alto volume e irregulares. Os custos de consulta podem aumentar rapidamente, especialmente quando os dados são mantidos por um longo período ou consultados com frequência. Sem governança e otimização rigorosas, os custos podem aumentar inesperadamente, principalmente quando os dados de observabilidade são misturados com cargas de trabalho de análise.
O TrafficPeak foi desenvolvido desde o início com a eficiência de custos em mente. Seu modelo de preços é sensível ao uso e foi projetado para evitar custos excessivos. Recursos como compactação de dados, retenção em camadas e amostragem inteligente ajudam a controlar o volume e os gastos, enquanto o dimensionamento automático garante que você pague apenas pelos recursos que realmente usa. O TrafficPeak lhe dá visibilidade da integridade e dos custos do sistema antes que qualquer um deles se torne um problema.
4. Personalização e extensibilidade
Um dos maiores pontos fortes do ELK é sua flexibilidade. Você pode criar pipelines personalizados, aplicar filtros, definir esquemas e criar painéis altamente personalizados para casos de uso específicos. Isso o torna poderoso, mas também complexo. A personalização exige um conhecimento das consultas Lucene, da sintaxe do pipeline e do mapeamento de índices. Para as equipes que precisam de um controle minucioso, ele é incomparável. Para outras, pode se tornar um fardo de manutenção.
O Snowflake prioriza o esquema e foi desenvolvido em torno do SQL, o que o torna altamente extensível para analistas de dados e equipes que desejam unir a observabilidade aos dados comerciais. No entanto, ele não foi desenvolvido com suporte nativo para análise de logs, trace stitching ou alertas. Isso limita seu uso em fluxos de trabalho de observabilidade ao vivo. Muitas vezes, é necessário usar ferramentas adicionais para obter dashboards ou visualizações operacionais.
O TrafficPeak adota uma abordagem "apenas o suficiente" para a personalização. Ele vem com painéis e fluxos de trabalho prontos para uso, mas também fornece APIs, rotulagem e ferramentas de filtragem para as equipes que desejam adaptar os insights ao seu ambiente. Ele foi projetado para minimizar o tempo de obtenção de valor e, ao mesmo tempo, oferecer extensibilidade onde for necessário, como enriquecimento de registros, marcação e correlação de dados.
5. Segurança e conformidade
A pilha ELK oferece segurança, mas não é pronta para uso. O controle de acesso baseado em função (RBAC), o TLS e o registro de auditoria podem ser implementados por meio de plug-ins ou configuração, mas exigem manutenção contínua. Para os setores regulamentados, alcançar a conformidade total com uma implementação do ELK exige diligência e disciplina.
O Snowflake oferece segurança de nível empresarial pronta para uso, incluindo RBAC, segurança em nível de linha, criptografia em repouso e em trânsito e suporte a vários padrões de conformidade. Ele é adequado para equipes que precisam atender a requisitos rigorosos e desejam que esses recursos sejam gerenciados por um fornecedor.
O TrafficPeak tem segurança incorporada desde o início. Recursos como RBAC, auditoria e controles de residência de dados são nativos da plataforma, e não complementos. Independentemente de sua área de finanças, saúde ou governo, o TrafficPeak facilita o atendimento aos requisitos modernos de conformidade sem a necessidade de juntar ferramentas diferentes.
6. Manutenção e suporte
O ELK é totalmente autogerenciado, a menos que você pague pelo Elastic Cloud ou por um provedor terceirizado. Isso significa que sua equipe é responsável pela ampliação, aplicação de patches, ajuste de desempenho e solução de problemas. Para muitas equipes, esse fardo se torna insustentável para equipes sem profundo conhecimento de infraestrutura, especialmente à medida que o ambiente cresce.
O Snowflake, por ser totalmente gerenciado, elimina totalmente a carga de manutenção. Ele lida com atualizações, aplicação de patches e dimensionamento nos bastidores. Porém, como o suporte à observabilidade não é seu principal caso de uso, os tíquetes de suporte podem ser encaminhados por meio de fluxos de trabalho que não são otimizados para a depuração de sistemas ativos.
O TrafficPeak oferece observabilidade gerenciada pelo fornecedor com suporte em tempo real e SLAs opcionais. Ele foi projetado para minimizar a elevação operacional e, ao mesmo tempo, fornecer acesso a engenheiros que entendem de problemas específicos de observabilidade. O resultado é uma plataforma que ajuda você a enviar e dimensionar sem se preocupar constantemente com a pilha de telemetria.
Então, qual é a melhor opção?
Com todos esses pontos fortes e fracos em mente, para uma empresa em seu primeiro estágio de crescimento, quando a flexibilidade e os baixos custos são importantes, concordamos que o status quo de uma solução de código aberto é a melhor opção. Quando se trata de uma empresa no estágio 1, de ambientes locais ou híbridos ou de equipes com muita experiência em infraestrutura, a pilha ELK é uma excelente opção.
Mas, para a maioria das empresas durante o estágio 2, em vez de adotar imediatamente uma solução de caixa preta como o Snowflake para lidar com a complexidade repentina das tarefas diárias de observabilidade, acreditamos que a escolha de uma solução que seja fácil, ajustável e escalonável ao mesmo tempo mostrará maior longevidade.
Criamos o TrafficPeak exatamente para essa situação e gostaríamos de receber seu feedback sobre se, com ele, conseguimos resolver o problema do estágio 3.
Para ver o TrafficPeak em ação, confira nosso estudo de caso da Navy Federal Credit Union!
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