Pontos principais
- As iniciativas de observabilidade fracassam por excesso de dados, fragmentação de ferramentas e falta de contexto.
- Muitas empresas operam duas ou mais plataformas de monitoramento desconectadas, o que cria lacunas de visibilidade difíceis de fechar.
- Alertas mal configurados levam os engenheiros a ignorar todas as notificações, inclusive as que realmente importam.
- Práticas antigas de monitoramento já não dão conta de sistemas distribuídos e ambientes de TI nativos da nuvem.
- Corrigir a observabilidade começa pela consolidação e pela priorização, não por acrescentar mais ferramentas a um conjunto já fragmentado.
Na TI, ouvimos sempre que “visibilidade é tudo”. Afinal, não dá para corrigir o que não se conhece — e, à primeira vista, a frase faz todo o sentido.
Mas ela não explica a filosofia por trás. Visibilidade é tudo, desde que se entenda o que está sendo visto. Pense assim: imagine estar numa sala de crise vendo os painéis acenderem como árvore de Natal. Claro, você sabe que algo está errado — dá para ver —, mas de repente a equipe inteira corre atrás de descobrir o que quebrou e por quê.
É aqui que aparecem os desafios de observabilidade. E, infelizmente, eles só cresceram nos últimos anos. Isso talvez explique por que um estudo recente da Gartner apontou que, em 2026, 50% das empresas tentam adotar ferramentas de observabilidade de dados mais robustas, contra menos de 20% em 2024. A tendência deve se intensificar em breve.
Neste artigo, destrinchamos os motivos mais comuns do fracasso da observabilidade, explicamos por que acontecem em linguagem simples e mostramos caminhos práticos para virar o jogo.
O que é observabilidade, de fato
Já explicamos a observabilidade neste guia, mas em poucas palavras: ela diz por que algo está errado e ajuda a traçar o caminho do sintoma até a causa raiz.
Muita gente confunde com “monitoramento”, que acompanha métricas predefinidas e avisa a equipe quando algo ultrapassa um limite. Como fica claro, o monitoramento é reativo por natureza, enquanto a observabilidade vai um passo além.
Vale conhecer também os três pilares da observabilidade:
- Logs: funcionam como um diário detalhado do ambiente de TI, já que trazem registros com data e hora dos eventos ocorridos no sistema.
- Métricas: são medições numéricas do desempenho do sistema ao longo do tempo, como uso de CPU ou taxas de erro.
- Traces: acompanham uma requisição enquanto ela passa por diferentes serviços em um sistema distribuído e mostram exatamente onde houve lentidão e falha.
- Experiência do usuário*: algumas equipes de TI incluem este pilar para medir como os usuários reais interagem com o sistema, mas ele não é considerado padrão.
A observabilidade real acontece quando os três pilares (ou quatro, dependendo da empresa) funcionam em conjunto, sem atritos, e estão ligados a resultados concretos do negócio. Se um desses elementos falta ou falha, o sistema inteiro sofre.
Com essa base, fica mais fácil enxergar quais desafios podem surgir e por que as coisas dão errado. Listamos 7 dos mais comuns nas seções abaixo.
Visão geral: 7 desafios da observabilidade
| Desafio | O que é | Por que acontece | Como resolver | Impacto |
| Excesso de dados | Telemetria demais abafa os sinais que realmente importam | Todo sistema emite dados por padrão | Coletar com propósito | Alto |
| Fragmentação de ferramentas | Ferramentas desconectadas criam silos de dados e impedem uma visão unificada | As ferramentas são adotadas uma a uma ao longo do tempo | Consolidar em uma plataforma unificada ou integrar as ferramentas existentes | Alto |
| Falta de contexto | Os dados brutos existem, mas não estão conectados | Logs, métricas e traces são coletados separadamente, sem regras de correlação | Criar mapas de serviços, documentação de dependências e padrões de marcação | Alto |
| Complexidade dos sistemas distribuídos | Microsserviços modernos e ambientes multinuvem ultrapassam o monitoramento legado | A infraestrutura cresce mais rápido do que as práticas de observabilidade evoluem | Adotar frameworks de observabilidade nativos da nuvem | Alto |
| Fadiga de alertas | Alertas demais e de baixa qualidade levam as equipes a ignorar todas as notificações | As regras de alerta são amplas e estáticas | Linhas de base dinâmicas, agrupamento de alertas e notificações ricas em contexto | Alto |
| Lacunas organizacionais ou de competências | Falta treinamento, processos comuns ou alinhamento entre equipes para agir sobre os dados | A observabilidade é tratada como compra de ferramenta, não como prática organizacional | Investir em treinamento e criar SLOs compartilhados | Médio |
| Custo e escalabilidade | Os custos de armazenar e processar telemetria disparam conforme o ambiente cresce | Não há governança sobre o que se coleta nem sobre o tempo de retenção | Implantação gradual, automação e políticas de governança de dados | Médio |
7 desafios de observabilidade
Desafio 1: excesso de dados
Vamos começar pelo mais óbvio: coisa boa demais também atrapalha. As ferramentas de observabilidade existem para trazer clareza, mas ambientes modernos geram volumes enormes de dados de telemetria. Sem uma estratégia deliberada, tudo isso vira ruído e soterra os sinais de que você realmente precisa.
Como resolver: a meta não é coletar menos dados, e sim coletar com mais inteligência. Vale priorizar a detecção de anomalias em vez de alertas baseados em limites estáticos. O machine learning no RMM ajuda a revelar padrões incomuns e ligá-los a resultados reais do negócio. Quando as boas práticas de observabilidade incluem objetivos claros, você sabe exatamente o que procurar, o que leva a coletar dados mais relevantes.
Um ponto de partida prático: audite as fontes de telemetria atuais e pergunte, para cada uma, “se esse dado apontasse um problema, saberíamos o que fazer com ele?”. Se a resposta for não, ele provavelmente gera ruído, não insight.
Desafio 2: fragmentação de ferramentas
Esse desafio é comum em empresas em expansão. Ao longo dos anos, sua equipe pode ter adotado várias ferramentas de observabilidade conforme a necessidade, o que inevitavelmente levou ao excesso de ferramentas. Infelizmente, dados (e equipes) em silos atrapalham a observabilidade real, porque falta justamente… visibilidade. Ninguém sabe ao certo quem faz o quê, e o resultado são respostas lentas e problemas de desempenho sem solução.
Como resolver: caminhe para uma plataforma centralizada de gerenciamento de TI, como NinjaOne. Uma solução robusta integra as ferramentas existentes e garante o compartilhamento de dados entre sistemas. Essa abordagem de painel único melhora a observabilidade, já que os dados circulam por toda a arquitetura de TI.
Veja como NinjaOne transforma o excesso de ferramentas em um conjunto de ferramentas unificado.
Desafio 3: falta de contexto
É o que chamamos de “dado sem significado”. Dado bruto, mesmo em grande quantidade, não se transforma automaticamente em entendimento. Os dados de observabilidade precisam estar conectados: logs ligados às transações específicas que os geraram, métricas correlacionadas com os traces que as explicam, eventos mapeados às dependências de serviço que os conectam. Sem esses vínculos, a equipe interpreta pontos isolados em vez de ler uma história coerente.
Falta de contexto significa que o time de TI não consegue rastrear a sequência de eventos que levou ao problema. Sem um sistema centralizado (com bons relatórios), fica quase impossível identificar o raio de impacto de uma falha, ainda mais durante um incidente sob pressão.
Como resolver: crie mapas de dependência de serviços para que a equipe tenha representações visuais de como os componentes interagem entre si e consiga antecipar os efeitos das mudanças. Isso também ajuda a direcionar qualquer esforço de diagnóstico.
Desafio 4: complexidade dos sistemas distribuídos
Em empresas em crescimento, os desafios de observabilidade aumentam naturalmente. É um resultado esperado, mas fácil de evitar. Ao escalar, considere como as redes e as aplicações deixam de ser ambientes estáticos e locais para se tornar sistemas dinâmicos e distribuídos.
Como resolver: ambientes de TI heterogêneos exigem uma abordagem holística, que combine nuvem, infraestrutura local e edge. Ou seja, adquirir e implementar ferramentas capazes de ingerir telemetria de diferentes fontes, como NetFlow, syslog ou SNMP, em um modelo único e correlacionado. Também vale procurar ferramentas com descoberta automática, para que detectem novos serviços e infraestruturas assim que surgirem.
Desafio 5: fadiga de alertas
A fadiga de alertas aparece quando os sistemas de monitoramento estão configurados de forma agressiva demais e a equipe passa a ignorar os alertas, porque aprendeu que a maioria não exige ação imediata (pense na história do menino que gritou “lobo”, só que a floresta é o seu ambiente de TI). É um dos modos de falha mais perigosos da observabilidade: quando um alerta de fato crítico dispara, ele recebe o mesmo tratamento das dezenas de alertas de ruído que vieram antes.
A fadiga de alertas também anda de mãos dadas com o desafio 3. Até alertas bem-intencionados falham se não trazem contexto suficiente. Por exemplo, um alerta de “uso alto de CPU no servidor X” não diz qual aplicação foi afetada, o que mudou recentemente nem qual é a linha de base normal. Isso obriga os administradores de TI a um extenso trabalho investigativo e aumenta o risco de erro humano.
Como resolver: primeiro, os alertas devem se apoiar em detecção de anomalias e linhas de base dinâmicas, não em limites estáticos. Assim, dá para identificar problemas sutis que as regras estáticas deixam passar — sem inundar a equipe de falsos positivos. Segundo, recomendamos que cada alerta carregue contexto suficiente para a triagem imediata: o que foi afetado, por que isso importa, o que mudou e quais são os prováveis próximos passos.
Desafio 6: lacunas organizacionais ou de competências
Os dois próximos desafios não são tão “críticos” quanto os anteriores, mas nem por isso são menos importantes. Aliás, dá para argumentar que são os mais traiçoeiros, justamente porque costumam ser subestimados.
A lacuna de competências, em especial, é um obstáculo pouco valorizado. Engenheiros de observabilidade precisam dominar análise de dados, arquitetura de sistemas distribuídos e configuração de ferramentas. Ou seja, pode-se esperar que os membros atuais da equipe executem certas tarefas sem o treinamento necessário, o que resulta em sistemas mal configurados, métricas mal definidas e implantações de observabilidade que não entregam o valor esperado.
Como resolver: crie uma cultura de aprendizado em TI na sua empresa, com um programa interno em que alguns integrantes da equipe (que entendam bem tanto a tecnologia quanto o contexto organizacional) ajudem os colegas a adotar práticas melhores. Também é ótima ideia estabelecer terminologia, SLOs e processos de resposta a incidentes comuns a todo o time, para que a observabilidade vire uma prática da qual a organização inteira participa.
Desafio 7: custo e escalabilidade
A observabilidade pode ficar cara rápido. É preciso montar um sistema capaz de acompanhar os custos conforme a empresa cresce; caso contrário, você corre o risco de chegar a um ponto em que a estrutura de observabilidade deixa de ser sustentável ou só cabe no orçamento com improvisos.
Como resolver: aqui, saber quais dados apresentar aos investidores é crucial. O investimento inicial em ferramentas de observabilidade pode ser alto, mas se justifica com um bom ROI. Conseguir o orçamento de TI com a alta liderança exige tratar a observabilidade como uma capacidade de negócio, não como mais uma despesa de tecnologia. Pergunte-se: “de que visibilidade precisamos para atingir nossas metas de confiabilidade de serviço?” e trabalhe de trás para frente até chegar à infraestrutura necessária. Esse enquadramento tende a gerar resultados melhores, porque liga os investimentos em observabilidade a resultados que importam para o negócio.
Como é uma boa observabilidade
Agora que conhecemos os desafios mais comuns de observabilidade, vale esboçar como uma boa observabilidade se parece na prática.
- Começa com coleta de dados com propósito. A telemetria é reunida porque serve a um objetivo específico de monitoramento ou diagnóstico, não porque está disponível.
- Tem alertas inteligentes. Os alertas disparam quando algo realmente exige atenção e trazem contexto suficiente para uma triagem rápida. Esses alertas usam linhas de base dinâmicas e detecção de anomalias, em vez de depender apenas de limites estáticos.
- Opera a partir de uma plataforma unificada. Sua empresa não precisa necessariamente de uma ferramenta única (ainda mais se já trabalhou bem com várias no passado). Mas é boa prática manter um ecossistema integrado, em que os dados fluem entre fronteiras e as equipes enxergam o mesmo quadro.
- Está alinhada aos resultados do negócio. As métricas mais relevantes se conectam a objetivos de nível de serviço que refletem o que os usuários de fato vivenciam e o que o negócio precisa para prosperar.
- Tem apoio organizacional. Observabilidade não é algo que se resolve de uma vez. É preciso treinar as equipes, documentar os processos e garantir colaboração real entre áreas para que tudo funcione da forma mais fluida possível.
Um Roadmap prático: por onde começar
Se a sua organização enfrenta desafios de observabilidade ou não sabe como aplicar as boas práticas, a sequência a seguir é um ponto de partida razoável. Lembre-se, claro, de que não são regras fixas; ajuste conforme a sua realidade.
- Comece por uma auditoria honesta: antes de somar ferramentas, entenda o que já existe. Quais sistemas estão instrumentados? Quais dados você realmente usa, em vez de apenas coletar? Onde estão as lacunas de visibilidade que já causaram problemas reais? Essa auditoria mostra por onde começar.
- Consolide antes de expandir: queremos evitar o excesso de ferramentas a todo custo. Pode parecer tentador, mas se você já tem várias ferramentas cumprindo funções diversas, integrar algumas delas costuma ser mais eficaz do que acrescentar mais uma à lista.
- Defina o que é “bom”: trabalhe com donos de aplicações, áreas de negócio e equipes de operações para definir SLOs que descrevam um desempenho aceitável do ponto de vista do usuário. Use esses SLOs para orientar o que observar e como alertar.
- Acerte os alertas antes de adicionar telemetria: dá para evitar o desafio 5 com facilidade, basta reduzir o ruído primeiro.
- Invista em competências junto com as ferramentas: comprar uma plataforma de observabilidade de ponta e entregá-la a uma equipe sem treinamento é jogar dinheiro fora. Inclua treinamento no orçamento de toda iniciativa de observabilidade, não como algo secundário.
- Meça e repita: acompanhe o tempo médio de detecção (MTTD) e o tempo médio de resolução (MTTR) como métricas de referência da eficácia da observabilidade e revise a configuração com regularidade, conforme o ambiente evolui.
Superando os desafios da observabilidade
Os desafios de observabilidade podem ser amplos e custosos, mas, felizmente, não exigem uma reformulação completa. Dá para melhorar os sete desafios mais comuns com clareza sobre o que se quer alcançar, disciplina sobre o que se coleta e como se alerta, integração entre os sistemas que já existem, investimento nas pessoas que precisam usá-los e o compromisso de tratar a observabilidade como prática contínua, não como implantação pontual.
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