Sentry: o detetive que encontra os erros que seus usuários nem te contaram
Sentry captura cada exception em produção, agrupa os similares, mostra o stack trace e até o que o usuário clicou antes do erro. Você vê antes do cliente reclamar.
Grafana: os dashboards lindos de monitoramento que você viu e quer fazer também
Grafana transforma métricas e logs em painéis visuais incríveis. Funciona com Prometheus, InfluxDB, Loki e muito mais. Aprenda a criar o seu dashboard aqui.
Métricas que importam: o que monitorar no seu sistema antes que exploda
Latência, taxa de erro, uso de CPU e fila de processamento. Saber o que medir e o que ignorar é o que separa um sistema que aguenta da pipoca que estoura no pior momento.
OpenTelemetry: um padrão só pra logs, métricas e traces — finalmente
Chega de biblioteca diferente pra cada ferramenta de observabilidade. OpenTelemetry unifica tudo num SDK só compatível com qualquer backend. Guia de adoção aqui.
Distributed Tracing: rastreando onde sua requisição se perdeu entre os serviços
Microsserviços têm um problema: quando dá errado, você não sabe onde. Distributed tracing resolve isso mostrando o caminho completo da requisição. Como funciona aqui.
SLO: a meta de confiabilidade que define quanto erro é aceitável no seu sistema
Quanto do tempo seu sistema pode ficar fora do ar? 99.9%? 99.99%? SLO é essa meta. Error budget é o saldo que resta. Quando acaba, você para de lançar feature. Faz sentido!
SLI: as métricas que mostram se seu sistema está de boa ou bombando
SLI é a medição técnica do que importa pro usuário: latência, erro, disponibilidade. Antes de definir meta, você precisa medir. Aqui explico quais medir e por quê.
Throughput: quantas requisições seu sistema aguenta antes de engasgar
Throughput é a capacidade do sistema — quantas coisas ele processa por segundo. Medir errado leva a surpresa em produção. Aprenda a medir, interpretar e melhorar.
Observabilidade: ou você ve o que acontece na aplicação ou ela te surpreende na pior hora
Aplicação quebrando sem você saber por que e um pesadelo. Observabilidade e ter olhos dentro do sistema — logs, metricas e traces trabalhando juntos para te contar o que realmente esta acontecendo.
Logs estruturados: pare de jogar texto aleatorio no terminal e organize de verdade
Log e so uma linha de texto? Não quando você precisa debugar produção as 3 da manhã. Log estruturado em JSON com campos padronizados torna a busca por problemas infinitamente mais rápida.
Observabilidade: ver o que esta acontecendo dentro da aplicação em tempo real
Aplicação lenta, usuário reclamando e você sem ideia de onde esta o problema. Observabilidade e ter instrumentação suficiente para responder isso rápido. Entenda metricas, logs e traces trabalhando juntos.