Telemetria: Um Tipo Diferente de Dados
Como indústria, estamos dispostos a debater praticamente qualquer aspecto da tecnologia. Nosso ponto forte, no entanto, parece estar na discussão sobre terminologia. Jargão. Palavras.
Nuvem. Desenvolvimento e operações. SDN. Abrir. Ainda há controvérsias sobre a definição desses termos, como pelos de cachorro em um sofá preto.
Use suas comparações e eu usarei as minhas, muito obrigado.
Hoje estamos aqui para falar sobre um termo que certamente dará origem a discussões por mais uma década: telemetria. Afinal, não são apenas dados? Estamos usando telemetria apenas porque parece mais atraente do que dados?
Não. De jeito nenhum.
Em última análise, tanto os dados quanto a telemetria são pedaços organizados de informação. Usá-los de forma intercambiável não é crime. Mas a realidade é que, se você quiser ser preciso, há uma diferença. E essa diferença se tornará cada vez mais importante à medida que as organizações avançam para a economia de dados .
Telemetria é derivada de duas palavras gregas: "tele" e "metron", que significam "remoto" e "medir". Segundo a Wikipédia , "telemetria é a coleta de medições ou outros dados em pontos remotos ou inacessíveis e sua transmissão automática para equipamentos receptores para monitoramento".
É por isso que vemos tantos dados operacionais chamados de telemetria — porque eles estão sendo coletados (remotamente) e transmitidos para um sistema diferente. A existência de dados de telemetria não é nova. É um subproduto inato de todos os serviços de rede e aplicativo desde que eles existem. O monitoramento de redes e aplicativos usa agentes e protocolos para coletar telemetria há décadas. Seu valor tem sido principalmente na solução de problemas no caminho de dados.
Mas, à medida que os negócios progridem por meio da transformação digital e a linha entre o processo de negócios e a tecnologia continua a se confundir, a telemetria em todo o caminho de dados fornecerá insights sobre problemas técnicos e comerciais . À medida que as organizações dependem cada vez mais de aplicativos para executar negócios — interna e externamente, com clientes e parceiros — a telemetria que terá maior valor é aquela gerada pelos serviços de aplicativos que compõem o caminho dos dados.
Se você observar esse caminho, há pelo menos um — certamente perto de dez — serviços de aplicação que fornecem escala e segurança.
Cada serviço de aplicativo — e as plataformas nas quais eles são implantados — tem informações valiosas sobre o estado de uma determinada experiência do cliente. Tudo, desde características sobre a plataforma do usuário (tipo de dispositivo, localização, rede) até o tempo gasto em cada "salto" individual ao longo do caminho de dados, pode ser usado para solucionar incidentes, identificar agentes mal-intencionados e detalhar problemas de desempenho. Não são dados de "clientes" ou dados "corporativos"; são dados operacionais. É telemetria.
No entanto, para realmente aproveitar esses dados, é necessário encontrar uma maneira de capturar e analisar o enorme volume que pode vir dos serviços de aplicativos no caminho dos dados. É aí que entra a nuvem.
Por que a nuvem é essencial para alavancar a telemetria
Hoje, apenas parte da telemetria é capturada porque mantê-la toda exigiria mais espaço de armazenamento do que o disponível.
A quantidade de telemetria que é — e poderia ser — emitida é impressionante. A maioria dos sistemas não consegue armazenar mais do que algumas semanas — ou dias — de telemetria. Muitas vezes, ele é dividido em séries temporais para economizar espaço. Mas mesmo isso não pode impedir a incrível carga de armazenamento. Por fim, ele deve ser excluído para abrir espaço para dados de telemetria mais novos e relevantes.
É por isso que você tende a encontrar serviços de análise avançada hospedados em uma nuvem pública. A capacidade de computação e armazenamento em nuvem, juntamente com o aprendizado de máquina, fornece as bases tecnológicas necessárias para coletar, armazenar e processar grandes quantidades de telemetria. Com um conjunto de telemetria suficientemente robusto, análises avançadas poderão fornecer insights acionáveis às organizações, descobrindo padrões e relacionamentos entre pontos de dados aparentemente díspares.
Mas para chegar lá, os serviços de aplicativos precisam emitir o máximo de telemetria que um repositório baseado em nuvem pode ingerir. E precisa vir do maior número possível de pontos no caminho dos dados . Quanto mais informações puderem ser coletadas na experiência do cliente (o caminho dos dados), mais valiosas elas serão para o sistema que busca padrões e relacionamentos que revelam insights acionáveis que melhoram tanto a experiência do cliente quanto o desempenho do negócio.