Observabilidade 1 — Conceitos e o que medir

1. Os três pilares

• Métricas — números agregados no tempo (CPU, latência p99, taxa de erro).
• Logs — eventos discretos com contexto (request_id, user, erro).
• Traces — caminho de uma requisição através de vários serviços.

Você não precisa dos três no dia 1. Comece por métricas + logs bons.

2. Métricas (o que e como)

Tipos clássicos: counter (só sobe), gauge (sobe e desce), histogram (distribuição de latências).

# Exemplos úteis
http_requests_total{method="GET",status="200"}
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1"}
process_resident_memory_bytes
node_filesystem_avail_bytes

3. Logs estruturados

{"ts":"2026-09-22T12:00:00Z","level":"error","msg":"payment failed","request_id":"abc","user_id":42,"err":"timeout"}

Evite logs só texto livre. JSON (ou logfmt) permite filtrar e correlacionar.

4. Traces e correlação

Um trace_id percorre API → worker → banco. Ferramentas: OpenTelemetry, Jaeger, Tempo. Só vale a pena quando há vários serviços e a latência está “sumida”.

5. Mínimo viável por serviço

• Healthcheck HTTP
• Contador de requests e erros
• Histograma de latência
• Logs com request_id
• Métricas de processo (CPU/memória)

6. Exercício

Liste 5 métricas e 3 campos de log que você colocaria no próximo serviço que for deployar. No próximo módulo montamos Prometheus + Grafana.