Uma operação de tecnologia pode receber milhares de alertas e, ainda assim, demorar para entender o que está acontecendo. Rolando Bonaccorsi, Diretor de Operações da Vert Analytics, acompanha esse desafio a partir da fronteira entre dados técnicos e decisões de negócio. O problema não está apenas na quantidade de sinais. Está na dificuldade de relacioná-los com a experiência real do usuário, com os processos de negócio e com a capacidade de resposta da equipe. É nesse espaço que a observabilidade ganhou importância: ela transforma dados dispersos em uma leitura mais completa do comportamento dos serviços.
Na prática, observabilidade em TI não significa simplesmente monitorar mais telas. Significa conseguir formular perguntas sobre um sistema e encontrar evidências para respondê-las. O conceito costuma reunir métricas, logs, rastreamentos e eventos, mas sua utilidade depende de contexto. Um aumento de latência, isoladamente, é um sinal. Quando associada a uma mudança recente, a uma região específica e a uma queda no volume de transações, torna-se uma hipótese operacional muito mais forte.
Monitorar não é o mesmo que compreender
O monitoramento tradicional costuma partir de limites predefinidos. Se o uso de CPU ultrapassa determinado patamar, um alerta é aberto. Se a fila cresce, outro aviso aparece. Esses mecanismos continuam úteis, mas podem produzir ruído quando não distinguem uma oscilação normal de uma degradação com impacto. A observabilidade avança ao conectar diferentes camadas e ao mostrar como uma alteração em um componente repercute no serviço inteiro.
Essa diferença muda a rotina da central de operações, retrata Rolando Bonaccorsi. Em vez de investigar cada alerta como um caso isolado, a equipe procura padrões. Um erro em uma API, uma consulta lenta no banco e um aumento de chamados podem ser manifestações de uma mesma causa. O ganho não está apenas em encontrar o defeito. Está em reduzir o tempo gasto na triagem e preservar a atenção dos profissionais para as decisões que exigem julgamento.
O papel do contexto de negócio
Nenhum indicador técnico deveria ser interpretado sem uma noção mínima do serviço que ele sustenta. Uma indisponibilidade em um ambiente de testes não tem o mesmo peso que uma falha no checkout, na autenticação ou no processamento de uma folha de pagamentos. Por isso, a observabilidade precisa conversar com catálogos de serviços, dependências, horários críticos e acordos de nível de serviço.
Esse é um ponto recorrente na experiência de gestores que trabalham entre tecnologia e negócio. Para Rolando Bonaccorsi, Diretor de Operações da Vert Analytics, a maturidade operacional aparece quando a equipe deixa de perguntar apenas “qual servidor falhou?” e passa a perguntar: “qual capacidade do negócio está ameaçada?”. A primeira pergunta ajuda na manutenção. A segunda orienta prioridade, comunicação e decisão.
Onde a inteligência artificial ajuda?
Ferramentas de AIOps podem correlacionar grandes volumes de eventos, identificar padrões recorrentes e sugerir relações entre incidentes. Isso é especialmente útil em ambientes distribuídos, nos quais uma mesma transação atravessa nuvem, rede, aplicações, bancos de dados e serviços de terceiros.
Ainda assim, a inteligência artificial não substitui a governança da operação. Uma recomendação só é segura quando há dados confiáveis, critérios claros de escalonamento e registro das decisões tomadas. O melhor uso da IA começa por tarefas bem delimitadas. Ela pode agrupar alertas semelhantes, resumir o histórico de um incidente, indicar mudanças recentes e recuperar procedimentos já testados. A automação deve ampliar a capacidade da equipe, não esconder a incerteza. Em situações críticas, é preferível uma sugestão explicável a uma ação automática impossível de auditar.
Como transformar sinais em aprendizado?
Uma operação madura não encerra o incidente quando o serviço volta a funcionar. Depois da estabilização, é preciso reconstruir a linha do tempo, avaliar quais sinais estavam disponíveis e identificar onde o processo falhou. O objetivo não é procurar culpados, mas transformar a ocorrência em melhoria concreta. Talvez faltasse uma métrica de negócio. Talvez o alerta chegasse tarde. Talvez o procedimento dependesse de uma única pessoa.
Quando esse ciclo se repete, a observabilidade deixa de ser uma camada de ferramentas e passa a ser uma disciplina de gestão. Rolando Bonaccorsi acredita que esse aprendizado contínuo também fortalece a liderança operacional. O resultado aparece em respostas mais coordenadas, comunicação mais honesta e investimentos melhor priorizados. A tecnologia oferece os sinais; a excelência operacional nasce da capacidade de interpretá-los e agir antes que o ruído se transforme em crise.