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Lição 20 - Operacionalidade

objetivo

Olá, estudante, tudo bem com você? Hoje concluiremos nossa disciplina! Na lição anterior, entendemos a integração entre front-end e back-end, e abordamos as questões de operacionalidade dos sistemas. Agora, na lição de hoje, o objetivo é fornecer a você uma compreensão detalhada dos conceitos de operacionalidade no desenvolvimento de sistemas. Exploraremos como a operacionalidade impacta diretamente a eficácia e a eficiência de sistemas de software em ambientes de produção, e você aprenderá a identificar e implementar práticas que garantem a operacionalidade contínua de sistemas, incluindo monitoramento, logging, gerenciamento de falhas e automação de operações.

Serão abordados os princípios e as melhores práticas para desenvolver sistemas que não apenas atendam às necessidades funcionais, mas que também sejam robustos, escaláveis e fáceis de manter. Ao final desta lição, você estará apto(a) a integrar aspectos de operacionalidade no ciclo de desenvolvimento de software, assegurando que os sistemas sejam resilientes e preparados para operar, de forma eficiente, em cenários de produção real. Pronto(a) para aprender mais sobre esse assunto?

problematização

A falta de operacionalidade em sistemas de software pode gerar uma série de problemas que impactam negativamente a produtividade, a satisfação do cliente e a viabilidade do negócio. Um sistema que não é projetado com a operacionalidade em mente enfrenta dificuldades, como falhas frequentes, não identificação e resolução de problemas, incapacidade de escalar eficientemente para atender ao aumento da demanda. Como exemplo disso, podemos pensar em uma aplicação de e-commerce que enfrenta quedas de sistema durante picos de vendas. Concorda que, além de perder potenciais receitas, esse problema também prejudica a confiança do cliente e a reputação da marca?

Além disso, sem práticas adequadas de monitoramento e logging, as equipes de desenvolvimento e operações encontram dificuldades em diagnosticar e corrigir problemas rapidamente, levando a tempos de inatividade prolongados e custos elevados de manutenção. A operacionalidade aborda essas questões ao garantir que o sistema seja robusto, monitorável e escalável desde o início, portanto, implementar práticas de operacionalidade, como automação de processos de implantação e recuperação de falhas, permite que os sistemas sejam mantidos e atualizados de forma eficiente, minimizando o tempo de inatividade, além de melhorar a experiência do usuário.

Em última análise, a operacionalidade assegura que os sistemas suportem as demandas do mundo real, promovendo a resiliência e a continuidade dos negócios.

Agora, após entender o quanto esse assunto é relevante, vamos ver como ele pode ser aplicado na prática?

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Para entender como o conteúdo da lição de hoje está presente no dia a dia, você conhecerá a TechSolvers, uma empresa de desenvolvimento de software com sede em São Paulo, que enfrentava sérios desafios operacionais em sua plataforma de gerenciamento de inventário, usada por centenas de varejistas em todo o Brasil. A plataforma, essencial para o controle de estoque e operações de vendas, sofria frequentes quedas durante períodos de alta demanda, como promoções e feriados. Além disso, a falta de monitoramento adequado dificultava a identificação de problemas e atrasava a resolução de incidentes, resultando em clientes insatisfeitos e perda de receita.

Para resolver esses problemas, a empresa decidiu reformular a arquitetura de seu software, por meio do foco na operacionalidade. A TechSolvers implementou práticas e ferramentas modernas para garantir uma versão robusta e confiável da plataforma. Usando DevOps e práticas de SRE (Site Reliability Engineering), o processo de implantação foi automatizado, a fim de conseguir lançamentos rápidos e seguros. Também foram instalados sistemas de monitoramento e alertas em tempo real, permitindo a detecção e resolução de problemas antes que afetassem os usuários finais.

Após a implementação dessas melhorias, a plataforma atingiu melhor tempo de atividade, chegando a 99,9%, mesmo durante os picos de uso. Assim, a eficiência operacional melhorou significativamente, com incidentes sendo resolvidos em minutos ao invés de horas. Como consequência disso, a satisfação dos clientes aumentou, o que se refletiu em avaliações positivas e crescimento nas renovações de contrato. Com a nova abordagem centrada na operacionalidade, a empresa superou seus desafios anteriores, posicionando-se como líder no mercado, destacando-se pela confiabilidade e inovação de seus produtos.

No contexto de um curso de Técnico em Desenvolvimento de Sistemas, a operacionalidade de sistemas é um tema essencial, pois está diretamente relacionada à eficácia e à eficiência dos sistemas que você, estudante, aprenderá tanto a desenvolver quanto a manter. O exemplo da empresa TechSolvers, mesmo sendo fictício, ilustra bem a aplicação prática dos conceitos de operacionalidade, que são essenciais para garantir que um sistema funcione de forma confiável e eficiente, especialmente em ambientes de alta demanda.

Agora, após conhecer a importância desse assunto, vamos nos aprofundar!

Conceitualização

A operacionalidade no desenvolvimento de software refere-se ao conjunto de práticas e princípios destinados a garantir que os sistemas operem de forma eficiente, confiável e contínua, em ambientes de produção. Muniz, Oliveira e Muller (2023) explicam: a visibilidade do funcionamento e do comportamento das soluções é imperativo para o trabalho de operacionalidade que envolve a implementação de técnicas de monitoramento, logging, automação de operações, gerenciamento de falhas e outras abordagens que asseguram o funcionamento do software conforme o esperado, mesmo em condições adversas. A operacionalidade não é apenas uma preocupação técnica, ela também abrange aspectos organizacionais e processuais que ajudam a manter a estabilidade e a performance do sistema, facilitando sua manutenção e escalabilidade.

A importância da operacionalidade no contexto de desenvolvimento de software é enorme. Sem uma abordagem robusta para garantir a operacionalidade, os sistemas podem se tornar propensos a falhas, difíceis de manter bem como incapazes de escalar adequadamente, e problemas em produção podem resultar em tempo de inatividade, perda de dados, insatisfação do cliente e impactos financeiros negativos. Ao integrar práticas de operacionalidade desde as fases iniciais do ciclo de desenvolvimento, as equipes de software podem prever e mitigar problemas potenciais, garantindo que o sistema seja resiliente, confiável. Uma boa operacionalidade contribui para a agilidade do negócio, possibilitando que as empresas respondam rapidamente às mudanças no mercado e às demandas dos clientes.

O impacto da operacionalidade na eficácia e eficiência dos sistemas em produção é significativo, uma vez que sistemas bem operados são capazes de manter alto tempo de atividade, mesmo sob cargas pesadas e em cenários de falha. Com práticas de monitoramento eficazes, problemas podem ser identificados e resolvidos antes que afetem os usuários finais, minimizando o tempo de inatividade e melhorando a experiência do cliente.

A automação de operações, como implantação contínua e recuperação automática, reduz a carga de trabalho manual sobre as equipes de operações e desenvolvimento, o que aumenta a eficiência e possibilita que os profissionais se concentrem em tarefas mais estratégicas. Em última análise, a operacionalidade bem implementada assegura que os sistemas de software atendam às suas especificações funcionais ao mesmo tempo que operam de maneira sustentável e eficiente em um ambiente de produção real.

Monitoramento de sistemas

O monitoramento contínuo é o processo de observar, registrar e analisar o desempenho de sistemas de software em tempo real, para garantir que eles operem de maneira eficiente e conforme o esperado. Esse monitoramento é importante para detectar rapidamente quaisquer anomalias ou falhas, permitindo as equipes de desenvolvimento e operações tomarem medidas proativas para corrigir problemas antes que esses afetem os usuários finais.

O monitoramento contínuo, também chamado de observabilidade, inclui a coleta de dados sobre vários aspectos do sistema, como uso de CPU, memória, tempo de resposta e disponibilidade, a fim de fornecer uma visão abrangente da saúde do sistema.

Muniz, Oliveira e Muller (2023) complementam que o monitoramento é baseado no que “já aconteceu”: por exemplo, quando uma pessoa está dirigindo, e o carro passa por cima de um objeto, normalmente, a pessoa olha pelo retrovisor para monitorar o que aconteceu. Imediatamente, a tendência é, após o ocorrido, o motorista ficar mais atenta ao percurso, para que consiga desviar de outro objeto e, assim, não aconteça o mesmo problema novamente. Nesse sentido, a ideia do monitoramento contínuo em sistemas de softwares segue a mesma ideia: após detectado algo, ele é monitorado, por isso ficamos mais atentos para que algo semelhante não aconteça.

Nesse processo de monitoramento, a configuração e interpretação são etapas fundamentais. Primeiro, é necessário definir quais métricas são críticas para o sistema, como tempo de resposta, taxa de erros, uso de recursos (CPU, memória, disco) e throughput (medida de desempenho que indica a quantidade de dados ou tarefas processadas em determinado intervalo de tempo). Utilizando ferramentas como Prometheus, essas métricas são coletadas e armazenadas continuamente. Em seguida, usando Grafana, essas métricas podem ser configuradas em dashboards personalizados que oferecem visualizações claras e informativas.

Vale ressaltar que a interpretação dessas métricas requer uma análise cuidadosa para identificar padrões e anomalias, permitindo que as equipes diagnostiquem problemas, avaliem a eficiência do sistema e tomem decisões informadas para otimizar o desempenho e a escalabilidade.

No texto, foram mencionadas duas ferramentas, sendo elas: Prometheus e Grafana. Elas são as mais populares e eficazes para o monitoramento de sistemas modernos. Prometheus é uma ferramenta de monitoramento e alerta de código aberto que coleta e armazena métricas, como séries temporais, facilitando tanto a análise quanto a configuração de alertas automáticos. Grafana, por sua vez, é uma plataforma de visualização que se integra ao Prometheus (entre outras fontes de dados) para criar dashboards interativos e visuais que ajudam as equipes a compreender bem como interpretar, de forma intuitiva, os dados de monitoramento.

Juntas, essas ferramentas fornecem uma solução para monitorar, visualizar e alertar sobre o desempenho e a saúde dos sistemas.

Quer conhecer um pouco mais essas ferramentas? Acesse os links, a seguir!

Prometheus

Grafana

Logging e gerenciamento de logs

O logging é essencial para a rastreabilidade e solução de problemas em sistemas de software, pois ele registra eventos e informações detalhadas da execução do sistema. Esse processo de logging cria logs, que são os registros efetivos desses eventos. Assim, segundo Anderson (2024), os logs são mensagens detalhadas registradas pelo seu aplicativo. Eles podem fornecer informações valiosas sobre o fluxo de execução do código, erros e eventos importantes. Quando ocorrem problemas, os logs permitem que os desenvolvedores e engenheiros de operações rastreiem a origem dos erros, analisem as causas-raiz e implementem correções, de forma eficaz. Além disso, o logging é crucial em auditorias e para garantir a conformidade com requisitos de segurança e regulatórios, contribuindo para a manutenção de sistemas tão robustos quanto confiáveis.

Para uma gestão eficiente de eventos e erros, é recomendável adotar um formato consistente e estruturado para as mensagens de log, o que facilita a análise, assim como a correlação de eventos. É importante registrar informações detalhadas, como timestamps, níveis de severidade (INFO, WARN, ERROR), contextos específicos (como IDs de transação ou de usuário) e mensagens descritivas que expliquem o evento ou erro ocorrido. Utilizar ferramentas de centralização e análise de logs, como ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) ou Splunk, permite a agregação e monitoramento eficaz dos logs, facilitando a detecção de padrões bem como a resposta rápida a problemas. Também é essencial garantir que os logs sejam rotacionados e armazenados de forma segura, com objetivo de manter o desempenho do sistema e atender aos requisitos de conformidade e auditoria.

Gerenciamento de falhas e recuperação

Técnicas de tolerância a falhas e redundância são essenciais para garantir a continuidade e a confiabilidade dos sistemas de software em ambientes de produção. A tolerância a falhas envolve a implementação de estratégias que possibilitem um sistema continuar a operar corretamente, mesmo na presença de falhas ou erros, por exemplo, através do uso de back-ups, replicação de dados e mecanismos de failover.

Tanenbaum e Steen (2007) nos explicam que um sistema tolerante à falha é aquele que pode prover seus serviços mesmo na presença de erros. Em outras palavras, o sistema pode tolerar falhas e continuar a funcionar normalmente.

Além de implementar estratégias de tolerância a falhas e redundância, é crucial adotar práticas de documentação e análise de incidentes que garantam a continuidade do aprendizado, mas também a melhoria contínua dos processos operacionais. Para isso, há duas tecnologias: runbooks e post-mortems são ferramentas essenciais na resposta a incidentes.

Um runbook é um documento que descreve, passo a passo, como resolver um problema técnico ou falha, permitindo que a equipe siga procedimentos claros para restaurar o sistema rapidamente. Já o post-mortem ocorre após o incidente, quando a equipe analisa o que deu errado e identifica melhorias para evitar futuros problemas. Essas práticas garantem a resolução eficiente de erros e a continuidade do aprendizado, tornando os sistemas mais robustos ao longo do tempo.

Redundância, por sua vez, refere-se à duplicação de componentes críticos do sistema, como servidores e bancos de dados, pois, se um componente falhar, outro poderá assumir sua função imediatamente, sem interrupção do serviço. Tanenbaum e Steen (2007) nos explicam que a redundância é uma técnica bem conhecida para prover tolerância à falha. Juntas, essas técnicas aumentam a resiliência do sistema, minimizam o impacto das falhas e asseguram alto nível de disponibilidade e desempenho.

Automação de operações

A automação no ciclo de vida do desenvolvimento de software é crucial para aumentar a eficiência, a consistência e a velocidade do processo de entrega. Rodrigues et al. (2022) definem automação como toda operação controlada, de forma automática, de um conjunto de atividades, processos ou sistemas, através de dispositivos mecânicos ou eletrônicos, que são capazes de substituir, complementar ou aprimorar o trabalho humano. Ela reduz a possibilidade de erros humanos, garante que tarefas repetitivas sejam realizadas de forma consistente, bem como possibilita que os desenvolvedores se concentrem em atividades de maior valor, como o design e a implementação de funcionalidades. A automação também facilita a integração contínua (CI) e a entrega contínua (CD), permitindo que o código seja testado e implantado de maneira rápida e confiável, a fim de resultar em ciclos de desenvolvimento mais curtos e maior capacidade de resposta tanto às mudanças quanto aos feedbacks dos usuários.

As ferramentas e práticas para a automação de deploys, testes e operações desempenham um papel essencial na modernização do desenvolvimento de software. Uma popular ferramenta de automação é a Jenkins (clique aqui para acessar), a qual é amplamente utilizada para configurar pipelines de CI/CD que automatizam a construção, teste e implantação de código. A Ansible, outra ferramenta bastante conhecida, é utilizada na automação de operações de TI, como a configuração de servidores e a orquestração de deploys. Com a implementação de pipelines de CI/CD, os desenvolvedores podem garantir que cada alteração no código passe por uma série de testes automatizados e, se aprovada, seja implantada automaticamente em ambientes de produção.

Essas práticas não apenas aceleram o processo de desenvolvimento, mas também melhoram a qualidade e a confiabilidade do software, assegurando que as novas versões sejam lançadas de maneira consistente e sem interrupções.

Melhores práticas de operacionalidade

O Site Reliability Engineering (SRE) é uma disciplina que incorpora aspectos da engenharia de software e aplica-os a problemas de infraestrutura e operações, com o objetivo principal de criar sistemas escaláveis altamente confiáveis. Os autores Muniz, Oliveira e Muller (2023) definem o SRE como um conceito criado pelo Google, quando foi designado um time dedicado de engenheiros de software para olhar o ambiente de produção, com objetivo de fazer os sites da empresa funcionarem de maneira suave, eficiente e confiável.

Um dos princípios fundamentais do SRE é o equilíbrio entre novas funcionalidades e a confiabilidade do sistema. Em vez de simplesmente evitar falhas, os engenheiros de SRE trabalham para garantir que os sistemas se recuperem rapidamente de interrupções, minimizando o impacto para os usuários finais, o que é conseguido através de práticas como a automação de tarefas operacionais repetitivas, a implementação de testes rigorosos e a criação de sistemas de alerta eficazes, os quais notificam as equipes sobre possíveis problemas antes que esses se tornem críticos.

Outro princípio central do SRE é o conceito de “erro orçamentário”: ele define um nível aceitável de falhas e interrupções, permitindo que as equipes de desenvolvimento e operações trabalhem de forma colaborativa, para melhorar o sistema continuamente. Esse conceito incentiva uma abordagem proativa à gestão de riscos, cujas falhas são vistas como oportunidades de aprendizado e melhoria. Além disso, o SRE enfatiza a importância de métricas e monitoramento contínuos, a fim de garantir que todos os aspectos do sistema sejam observados em tempo real, para detectar e resolver problemas rapidamente.

Com uma combinação de automação, monitoramento e uma cultura de aprendizado contínuo, o SRE ajuda a construir e manter sistemas funcionais, resilientes, escaláveis.

saiba aplicar

Querido(a) aluno(a), a operacionalidade desempenha um papel fundamental no desenvolvimento de sistemas, afetando diretamente sua eficácia e eficiência em ambientes de produção. Portanto, esta lição é de extrema importância porque fornece a compreensão abrangente dos conceitos de operacionalidade, capacitando você a implementar práticas que garantam o funcionamento contínuo dos sistemas. Ao aprender monitoramento, logging, gerenciamento de falhas e automação de operações, você estará equipado(a) para identificar e resolver problemas de forma proativa, a fim de que os sistemas permaneçam disponíveis, confiáveis e escaláveis.

Ao abordar os princípios e as melhores práticas ao desenvolvimento de sistemas robustos, escaláveis e fáceis de manter, esta lição preparou você para enfrentar os desafios do mundo real, assegurando que seus sistemas atendam às necessidades funcionais, às expectativas de desempenho e de confiabilidade dos usuários finais.

Agora, é a sua vez de aplicar a operacionalidade! Para isso, implemente, na IDE Java de sua preferência, o código da Figura 1, a seguir:

Figura 1 - Exemplo de logging em Java
Fonte: o autor.

#PraCegoVer: a figuratem em sua linha 1 import java.util.logging.Logger; na linha 3 public class ExemploOperacionalidade { na linha 5 private static final Logger logger = Logger.getLogger(ExemploOperacionalidade.class.getName()); na linha 7 public static void main(String[] args) { na linha 8 try { na linha 9 // Simulação de uma operação de leitura de arquivo na linha 10 lerArquivo("arquivo.txt"); na linha 11 // Simulação de uma operação de escrita em banco de dados na linha 12 escreverBancoDados("dados"); na linha 13 // Simulação de uma operação de cálculo na linha 14 calcular(5, 3); na linha 15 } catch (Exception e) { na linha 16 logger.severe("Ocorreu uma exceção: " + e.getMessage()); na linha 17 } na linha 18 } na linha 20 private static void lerArquivo(String nomeArquivo) throws Exception { na linha 21 logger.info("Iniciando leitura do arquivo: " + nomeArquivo); na linha 22 // Lógica para ler o arquivo… na linha 23 throw new Exception("Erro ao ler o arquivo " + nomeArquivo); na linha 24 } na linha 26 private static void escreverBancoDados(String dados) throws Exception { na linha 27 logger.info("Iniciando escrita no banco de dados: " + dados); na linha 28 // Lógica para escrever no banco de dados… na linha 29 throw new Exception("Erro ao escrever no banco de dados"); na linha 30 } na linha 32 private static int calcular(int a, int b) { na linha 33 logger.info("Iniciando cálculo: " + a + " + " + b); na linha 34 int resultado = a + b; na linha 35 logger.info("Resultado do cálculo: " + resultado); na linha 36 return resultado; na linha 37 } e na linha 38 }. Nas linhas 2, 4, 6, 19, 25 e 31 não há conteúdo escrito.

O código mostrado na Figura 1 utiliza a classe logger para registrar tanto os eventos bem-sucedidos quanto os com falhas, seguindo o princípio de operacionalidade que facilita o rastreamento de erros no sistema. Agora, é sua vez de aplicar esse conceito: desafie seus colegas e professores a implementar a criação de logs em outros projetos e atividades, tanto nesta disciplina quanto em outras áreas de estudo!

Claro, como este é nosso último encontro na disciplina, quero desejar a você muito sucesso na aplicação dos conhecimentos adquiridos ao longo de todo esse tempo. Lembre-se que a prática constante e a busca por novos desafios são fundamentais para o crescimento profissional. Boa sorte em suas futuras atividades e projetos, e que sua jornada na área de tecnologia seja repleta de conquistas bem como aprendizados!

Obrigado por sua participação e pelo privilégio de termos feito parte de sua jornada de aprendizado!

REFERÊNCIAS

ANDERSON, R. OpenTelemetry na prática: Observando sistemas distribuídos. [S. l.: s. n.]: 2024.

MUNIZ, A.; OLIVEIRA, T.; MULLER, M. Jornada SRE no Brasil. 1 ed. Rio de Janeiro: Brasport, 2023.

RODRIGUES, A. et al. Jornada RPA e hiperautomação: Como acelerar a transformação digital somando tecnologia e processos inteligentes. Rio de Janeiro: Brasport, 2022.

TANENBAUM, A.; STEEN, M. Sistemas distribuídos: Princípios e paradigmas. 2. ed. São Paulo: Pearson, 2007.

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