Apache Arrow e OpenTelemetry: Como o código aberto alimenta a observabilidade

Padronizar a telemetria é fundamental porque a observabilidade depende de pontos de dados de toda a pilha de TI. Isso significa métricas de rede, logs de servidor e rastreamentos — tudo isso vem de tipos muito diferentes de infraestrutura e sistemas. Não há uma única fonte de verdade porque há muitas partes móveis até mesmo em um aplicativo simples para garantir que você possa reunir todos os dados necessários para observar o estado do aplicativo em um determinado momento. Padronizar a maneira como a telemetria é gerada é uma maneira de normalizar sinais digitais e garantir que a análise possa aproveitar todos os pontos de dados apropriados para fornecer insights precisos e acionáveis.

Mas mesmo a padronização da telemetria não resolve todos os desafios associados à obtenção do Santo Graal da observabilidade full-stack.

Um dos grandes problemas de lidar com dados operacionais é seu volume. Os sinais digitais nos quais as organizações confiam para se manterem a par de possíveis problemas de desempenho ou tentativas de ataques são gerados de forma mais rápida e furiosa do que qualquer outro tipo de dado. Sabemos disso em um nível próximo e pessoal porque na F5 adotamos o OpenTelemetry como padrão em todo o nosso portfólio. A natureza e a função de nossos produtos, como BIG-IP e NGINX, na entrega e proteção de aplicativos e serviços digitais significa que volumes significativos de dados, como métricas e logs, são gerados por vários motivos. Transportar e processar esses dados é uma parcela significativa do custo associado aos pipelines de telemetria.