Às vezes, tenho a sensação de que trabalhar com nuvem é como pilotar um avião: quando tudo funciona, é quase mágico. Mas basta uma luz de alerta piscar, CPU alta, latência disparando, invocações de função falhando, e todo mundo corre para entender o que está acontecendo. No ecossistema AWS, acompanho de perto métricas de observabilidade para evitar surpresas e garantir que a viagem não só decole como também chegue ao destino.
Neste artigo, quero compartilhar um pouco da minha experiência de quase 20 anos na área, mostrando quais métricas de observabilidade considero indispensáveis de serem acompanhadas na AWS. Ao longo do texto, conto como o AprendaAWS serve como ponte entre teoria e prática ao tratar desse tema, sempre com o olhar de quem vivencia essas situações no dia a dia, principalmente apoiando startups e pequenas empresas na Ninja da Cloud.
Por que a observabilidade é tão valiosa?
É curioso como, muitas vezes, damos valor à observabilidade só quando sentimos falta dela. Me lembro bem de um projeto, anos atrás, em que uma API crítica ficou lenta de repente. Sem métricas nem logs estruturados, cada tentativa de correção era um tiro no escuro. Foi uma lição para a vida. Observar é criar visibilidade sobre tudo o que acontece em seu ambiente para agir antes que pequenos problemas virem grandes dores de cabeça.
Ver é poder corrigir antes que o usuário perceba.
No contexto da AWS, a observabilidade vai além do clássico monitoramento. Engloba métricas, logs estruturados, traces, alarmes e dashboards que revelam comportamentos escondidos – aqueles detalhes que só aparecem se você está atento.
Tipos de métricas de observabilidade na AWS
Quando penso em observabilidade, divido as métricas em três grandes grupos principais, cada um oferecendo uma janela diferente do ambiente:
- Métricas de desempenho: mostram uso de recursos e performance dos serviços.
- Métricas de disponibilidade: focam no funcionamento ou falha dos componentes.
- Métricas de segurança e operação: apontam tentativas de acesso, erros, configurações e alterações.
Ao cruzar essas perspectivas, acredito que qualquer empresa potencializa sua capacidade de diagnóstico e prevenção.
Principais métricas para acompanhar nas workloads AWS
Talvez você já tenha ouvido falar de “the famous four”: CPU, memória, disco e rede. Eu vejo elas como o ponto de partida. Porém, as verdadeiras dores e oportunidades aparecem mesmo quando olhamos além desses clássicos. Veja minha seleção dos indicadores mais relevantes por serviço:
EC2: além da CPU
- CPUUtilization: ocupado? Ocioso? Métrica-base.
- NetworkIn/Out: avalia transferências, possíveis gargalos ou vazamentos.
- EBS Read/Write Ops: performance de disco quase nunca é notada até travar.
- StatusCheckFailed: é a primeira sirene de problemas práticos.
- MemoryUtilization (via custom metric): monitorar memória é tão importante quanto CPU.
RDS: saúde do banco de dados
- CPUUtilization/FreeableMemory: performance e capacidade de processamento.
- Read/Write Latency: responde rápido? Ou está demorando?
- DatabaseConnections: muitos conectando ou fila aumentando?
- DiskQueueDepth: fila do disco é bola de neve de lentidão.
- ReplicaLag: atraso das réplicas pode afetar disponibilidade e consistência.
Lambda: visibilidade de aplicações serverless
- Invocations: frequência das execuções.
- Duration: tempo de execução médio e máximo.
- Errors/Throttles: falhas e funções rejeitadas por limite.
- IteratorAge (em streams): atraso no processamento de eventos.
Elastic Load Balancer: monitoramento da camada de acesso
- RequestCount: tráfego real recebido.
- TargetResponseTime: tempo de resposta dos serviços atendidos.
- HTTP 4XX e 5XX: quantidade de erros do cliente e do servidor.
- Healthy/UnhealthyHostCount: quantidade de instâncias disponíveis vs. problemáticas.
Obviamente, cada projeto pode ter necessidades específicas, mas o AprendaAWS sempre incentiva a monitorar este conjunto base para EC2, RDS, Lambda e ELB. Essa é só a superfície, ainda há métricas valiosas em S3, ECS, DynamoDB, Step Functions, entre tantos outros.
Como configurar e acompanhar métricas na prática
Na AWS, o serviço central para monitorar métricas é o CloudWatch. Eu, pessoalmente, gosto dele pela flexibilidade: é possível criar métricas personalizadas, configurar alarmes, gerar logs detalhados e visualizar tudo em dashboards intuitivos. Em várias equipes que acompanhei (e inclusive aqui, no Ninja da Cloud), adotar rotinas de revisão dessas métricas foi um divisor de águas.
Para quem está começando e quer entender de automação e infraestrutura, recomendo dar uma olhada também em práticas de Infrastructure as Code, como com CloudFormation ou Terraform. Elas tornam o monitoramento parte do próprio ciclo de vida da infraestrutura, reduzindo ruídos e erros operacionais.
Dicas rápidas para monitorar melhor
- Centralize o maior número possível de logs no CloudWatch Log Group.
- Configure alarmes para métricas críticas, não basta só conferir dashboards, avise o time por e-mail, SMS, Slack, etc.
- Use CloudWatch Insights para investigar comportamentos estranhos nos logs.
- Implemente métricas customizadas quando um evento específico do negócio for necessário, por exemplo, tentativas de login ou vendas realizadas.
Em alguns casos, já automatizei a abertura de chamados ou execuções de scripts corretivos ao disparar um alarme crítico. Isso ajuda absurdamente a evitar incidentes maiores. Se quiser saber mais sobre esse tipo de automação e infraestrutura como código, recomendo conferir nosso artigo sobre otimização de custos na AWS, pois ali mostro como automação e observabilidade andam de mãos dadas.
O papel dos logs e traces na observabilidade
Observar vai muito além de números. Em muitos cenários de erro, só consegui entender o que estava se passando ao olhar os logs detalhados ou os traces de chamadas, principalmente em arquiteturas mais distribuídas. Na AWS, uso bastante o X-Ray para rastrear requisições e identificar onde estão os gargalos ou falhas ocultas, principalmente em aplicações modernas baseadas em microserviços.
Cada log conta uma história. Os traces mostram quem são os personagens.
Eu costumo recomendar, inclusive para clientes do Ninja da Cloud, o fortalecimento de políticas de log: defina um padrão, capture logs estruturados (JSON é ótimo para machine learning e integrações futuras), e nunca esqueça de revisar políticas de retenção. Menos é mais, exceto quando você só percebe que precisa daquele log antigo no pior momento.
Como tornar a observabilidade cultura, não só ferramenta
Com o tempo, percebi que investir apenas em dashboards ou alarmes não basta. É preciso criar uma cultura em que o time sente prazer em entender o ambiente e buscar melhorias. Incentivo revisões periódicas, simulações de incidentes e troca constante de conhecimento, práticas, por sinal, amplamente debatidas no AprendaAWS.
Outra coisa que faz a diferença é integrar monitoramento com automações inteligentes. Por exemplo, scripts que, ao detectar um pico de uso, já redimensionam instâncias ou programam backup. Isso aumenta a maturidade do ambiente, temas abordados inclusive quando falo sobre automações com IA e ferramentas inteligentes, algo presente no nosso conteúdo sobre assistentes de código com o Amazon Bedrock.
Métricas de negócio: o elo perdido
Nem só de “tecnicês” vive a observabilidade. Alguns dos melhores insights vieram quando passei a observar também métricas de negócio diretamente conectadas à infraestrutura: número de cadastros, vendas, conversão em funis, páginas visitadas. Integrar essas métricas diretamente ao monitoramento AWS amplia a visão e aproxima tecnologia da estratégia.
E se estiver começando na área, não deixe de se preparar. No guia sobre certificações AWS, trago dicas que tornam a observabilidade parte do seu repertório antes mesmo da primeira implantação em produção.
Conclusão
Cada métrica de observabilidade na AWS é uma peça do quebra-cabeça que revela o “presente” e antecipa o “futuro” do ambiente. Aprendi, testando em diferentes projetos junto à Ninja da Cloud, que um olhar atento a esses indicadores transforma reações em prevenção. Monitorar é cuidar. Medir é a base para tomar boas decisões e crescer de maneira sustentável na nuvem.
Se você busca transformar esse conhecimento em prática ou deseja uma arquitetura mais segura e inteligente, convido a conhecer mais o AprendaAWS e o nosso trabalho na Ninja da Cloud. Nossa missão é te ajudar a enxergar longe e voar mais alto na AWS. Entre em contato e trilhe uma jornada de inovação com quem vive a nuvem todos os dias!
Perguntas frequentes sobre métricas de observabilidade na AWS
O que são métricas de observabilidade na AWS?
Métricas de observabilidade na AWS são indicadores coletados dos serviços em nuvem para mostrar saúde, performance e segurança do ambiente. Elas ajudam a entender comportamentos inesperados, identificar gargalos e corrigir falhas antes que causem impactos ao negócio.
Quais as principais métricas para monitorar?
Entre as mais importantes, destaco: CPUUtilization, MemoryUtilization (geralmente customizada), NetworkIn/Out, uso de disco, latency e erro em bancos de dados, invocações e erros em Lambda e quantidade de requisições nos Load Balancers. Cada serviço tem um conjunto específico, mas estas são as que quase nunca podem faltar.
Como acompanhar métricas pelo CloudWatch?
O CloudWatch permite visualizar gráficos, criar dashboards, configurar alarmes automáticos e consultar logs. É possível também exportar métricas, gerar alertas por e-mail, SMS ou integrações e usar recursos avançados como logs insights e traces com o X-Ray.
Por que acompanhar logs e métricas na AWS?
Monitorar logs e métricas é o caminho para detectar incidentes rapidamente e ajustar o ambiente visando desempenho, segurança e custos controlados. Além disso, essas informações servem para auditorias, compliance e planejamento de novas soluções.
Como identificar problemas usando observabilidade?
Ao cruzar métricas e logs, é possível analisar padrões, comparar períodos e agir preventivamente. Por exemplo, um pico na latência do banco junto com erros de aplicação indica onde atacar. Ferramentas como dashboards, alarmes e integração de logs ajudam muito nesse processo.