Práticas recomendadas de APM: guia de acertos e erros para profissionais

3 de julho de 2025

Monitoramento de performance de aplicação (APM) é a prática de rastrear, medir e analisar regularmente o desempenho e a disponibilidade de aplicações de software. O APM ajuda você a obter visibilidade em ambientes complexos de microsserviços, que podem sobrecarregar as equipes de engenharia de confiabilidade do site (SRE). Os insights gerados criam uma experiência de usuário ideal e alcançam os resultados de negócios desejados. É um processo complexo, mas o objetivo é simples: garantir que uma aplicação execute sem problemas e atenda às expectativas de usuários e empresas.

Uma compreensão clara da operação de uma aplicação e uma prática proativa de APM são cruciais para manter aplicações de software de alto desempenho. O APM não deve ser secundário. Ele deve ser considerado desde o início. Quando implementado de forma proativa, pode ser incorporado à execução do software, incluindo componentes de monitoramento diretamente na aplicação.

O que é gerenciamento de performance de aplicação?

O gerenciamento de desempenho de aplicações incorpora o monitoramento, a análise e o gerenciamento contínuos do desempenho de backend e frontend de uma aplicação. O monitoramento de aplicações está se expandindo e evoluindo, mas a estratégia de APM não deve ser criada em silos. É essencial envolver várias partes interessadas, especialistas em negócios, desenvolvedores de aplicações e equipes de operações. Uma estratégia de APM bem-sucedida vai além do tempo de funcionamento ou da integridade do servidor e se concentra nos objetivos de nível de serviço (SLOs) da aplicação antes que se tornem um problema para os usuários.

A implementação moderna de APM envolve a instrumentação das suas aplicações para coletar três tipos de dados de telemetria: rastreamentos (fluxos de solicitações), métricas (medições agregadas) e logs (eventos discretos). O desafio não é apenas coletar dados — é coletar os dados certos sem afetar o desempenho.

Saiba mais sobre as métricas de observabilidade.

Existem inúmeras abordagens de instrumentação, mas a estratégia mais eficaz combina instrumentação automática (para frameworks e bibliotecas) com instrumentação manual (para lógica de negócios). A instrumentação automática usando OpenTelemetry pode capturar 80% de suas necessidades de observabilidade com alterações mínimas de código:

# Auto-instrumentation handles this automatically
@app.route('/api/orders')
def create_order():
    # Add manual span only for critical business logic
    with tracer.start_as_current_span("order.validation") as span:
        span.set_attribute("order.value", order_total)
        if not validate_order(order_data):
            span.set_status(Status(StatusCode.ERROR))
            return 400

O que fazer: comece com autoinstrumentação, depois adicione spans manuais para operações críticas de negócios.
O que não fazer: instrumentar manualmente cada chamada de função — você criará sobrecarga de desempenho e ruído.
Armadilha: a instrumentação excessiva pode adicionar 15%–20% de latência. Monitore o seu monitoramento com comparações de desempenho de linha de base.

Alguns componentes a considerar por uma organização ou empresa ao desenvolver uma estratégia de APM são:

Monitoramento de desempenho, incluindo avaliação de latência, objetivos de nível de serviço, tempo de resposta, taxa de transferência e volumes de solicitações
Rastreamento de erros, incluindo exceções, falhas e chamadas de API com falha
Monitoramento de infraestrutura, incluindo a integridade e o uso de recursos de servidores, contêineres e ambientes de nuvem que aceitam a aplicação
Métricas de experiência do usuário, incluindo tempos de carregamento, desempenho da sessão, caminhos de cliques e detalhes do navegador ou do aparelho (É importante ter em mente que, mesmo que as métricas do sistema pareçam boas, os usuários ainda podem encontrar problemas no desempenho.)

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Práticas recomendadas para gerenciar logs, métricas e APM com o Elastic Cloud

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Princípios-chave de APM eficaz

Os princípios fundamentais do gerenciamento eficaz de desempenho de aplicações são visibilidade de ponta a ponta (do navegador do usuário ao banco de dados), monitoramento e insights em tempo real, e insights contextuais, com foco nos objetivos do usuário e do negócio. O APM pode melhorar a escalabilidade das aplicações, permitindo melhorias contínuas e aumentando o desempenho ao longo do tempo.

O que fazer: implementar dashboards em tempo real com alertas baseados em SLOs em vez de limites arbitrários.
O que não fazer: confiar apenas em avaliações periódicas de desempenho ou alertas de CPU/memória — instrumentar métricas de experiência do usuário.
Armadilha: fadiga de alertas devido a métricas de sistema de baixo nível. Concentre-se em SLOs voltados para o usuário que indiquem problemas reais.

Ao criar uma estratégia de APM, os princípios a considerar são:

1. Monitoramento proativo: previna problemas antes que afetem os usuários configurando alertas e respondendo rapidamente a quaisquer anomalias. Mas tente evitar a fadiga de alertas. Equilibre alertas automatizados com supervisão humana para que problemas importantes não passem despercebidos, priorizando os resultados em vez das métricas do sistema.

2. Insights em tempo real: vá além dos problemas de logging e permita uma tomada de decisão rápida com base em dados ao vivo e dashboards em tempo real que priorizam as transações de negócios mais críticas. Utilize dados de telemetria (logs, métricas e rastreamentos) para analisar seus insights de desempenho.

3. Visibilidade de ponta a ponta: monitore a aplicação em todo o ambiente, todo o fluxo de usuários e todas as camadas, do frontend ao backend.

4. Abordagem centrada no usuário: priorize o desempenho e a experiência do ponto de vista do usuário final, enquanto considera os principais objetivos de negócios.

5. Monitoramento de usuário real: o trabalho não para quando está nas mãos do usuário. Ao monitorar a experiência dele, você pode iterar e melhorar com base no feedback recebido.

6. Melhoria contínua: use os insights para aprimorar processos constantemente e descubra e resolva regularmente problemas não relatados. Os problemas devem ser tratados de forma dinâmica, e não apenas quando identificados em avaliações de desempenho periódicas.

7. Propagação do contexto: garanta que o contexto de rastreamento flua por todo o caminho da solicitação, especialmente entre os limites dos serviço:

# Outgoing request - inject context
headers = {}
propagate.inject(headers)
response = requests.post('http://service-b/process', headers=headers)

8. Estratégia de amostragem: use amostragem inteligente para equilibrar visibilidade e desempenho:

1%–10% Amostragem head-based para serviços de alto tráfego
Amostragem de 100% para erros e solicitações lentas usando amostragem tail-based
Monitore a sobrecarga de instrumentação — busque um impacto <5% no desempenho

Práticas recomendadas para a implementação de APM

A solução APM correta deve dar suporte à sua pilha de tecnologia com o mínimo de esforço de instrumentação. OpenTelemetry tornou-se o padrão da indústria, oferecendo instrumentação independente de fornecedores que funciona em várias linguagens:

@RestController
public class OrderController {
    
    @PostMapping("/orders")
    public ResponseEntity<Order> createOrder(@RequestBody OrderRequest request) {
        // Auto-instrumentation captures this endpoint automatically
        // Add custom business context
        Span.current().setAttributes(Attributes.of(
            stringKey("order.value"), String.valueOf(request.getTotal()),
            stringKey("user.tier"), request.getUserTier()
        ));
        
        return ResponseEntity.ok(processOrder(request));
    }
}

O que fazer: implemente estratégias de amostragem e monitore a sobrecarga de instrumentação em produção.
O que não fazer: usar amostragem de 100% para serviços de alto tráfego — você vai impactar o desempenho e explodir os custos de armazenamento.
Armadilha: a amostragem head-based pode perder rastros de erro crítico. Use a amostragem tail-based para capturar todos os erros enquanto reduz o volume.

Veja como fazer:

Selecione a solução de APM correta: a ferramenta de APM correta deve estar alinhada à arquitetura da aplicação e às necessidades da organização. A solução deve fornecer à organização as ferramentas e capacidades necessárias para monitorar, rastrear, medir e analisar suas aplicações de software. Uma empresa pode usar o OpenTelemetry, um framework de observabilidade open source, para instrumentar e coletar dados de telemetria (rastreamento, métricas e logs) de aplicações.
Gerencie a cardinalidade para controlar os custos: atributos de alta cardinalidade podem tornar as métricas inutilizáveis e dispendiosas:

# Good - bounded cardinality
span.set_attribute("user.tier", user.subscription_tier)  # 3-5 values
span.set_attribute("http.status_code", response.status_code)  # ~10 values

# Bad - unbounded cardinality  
span.set_attribute("user.id", user.id)  # Millions of values
span.set_attribute("request.timestamp", now())  # Infinite values

Configure alertas inteligentes com base em SLOs em vez de limites arbitrários. Use orçamentos de erro para determinar quando acionar alguém:

slos:
  - name: checkout_availability
    target: 99.9%
    window: 7d
  - name: checkout_latency  
    target: 95%  # 95% of requests under 500ms
    window: 7d

Treine equipes e promova a colaboração. Uma estratégia de APM impacta uma ampla gama de partes interessadas, não apenas desenvolvedores. Certifique-se de envolver as equipes de TI e outras partes interessadas da empresa na colaboração entre departamentos. Trabalhem juntos implementando o APM na sua configuração organizacional. Certifique-se de estabelecer metas e KPIs claros que se alinhem com as necessidades de negócios e considerem a experiência do usuário.
Revise e avalie. Uma estratégia de APM continua a evoluir e mudar junto com as necessidades de aplicações e negócios.

Estratégias de monitoramento no APM

Um aspecto chave de uma estratégia bem-sucedida de gerenciamento de desempenho de aplicações é considerar como e quando utilizar diferentes abordagens no monitoramento. Considerar uma combinação de estratégias de monitoramento é vital porque diferentes componentes de uma aplicação, como a experiência do usuário ou a infraestrutura, exigem abordagens personalizadas para detectar e resolver problemas de forma eficaz. Uma estratégia diversificada garante cobertura abrangente, análises mais rápidas, desempenho mais contínuo dos aplicações e usuários finais mais satisfeitos.

Existem várias abordagens de monitoramento a considerar:

Monitoramento em tempo real: acompanha continuamente o desempenho do sistema ao vivo com granularidade inferior a um segundo. Implemente métricas personalizadas para lógica de negócios junto com métricas técnicas:

order_processing_duration = Histogram(
    "order_processing_seconds",
    "Time to process orders", 
    ["payment_method", "order_size"]
)

with order_processing_duration.labels(
    payment_method=payment.method,
    order_size=get_size_bucket(order.total)
).time():
    process_order(order)

Monitoramento sintético: simula interações de usuários para detectar problemas antes que usuários reais sejam afetados. Crítico para dependências externas:

// Synthetic check for critical user flow
const syntheticCheck = async () => {
    const span = tracer.startSpan('synthetic.checkout_flow');
    try {
        await loginUser();
        await addItemToCart();
        await completePurchase();
        span.setStatus({code: SpanStatusCode.OK});
    } catch (error) {
        span.recordException(error);
        span.setStatus({code: SpanStatusCode.ERROR});
        throw error;
    } finally {
        span.end();
    }
};

Diagnóstico e criação de perfil aprofundados: ajuda a solucionar gargalos complexos de desempenho, que podem incluir plugins ou ferramentas de terceiros. Por meio da criação de perfil de aplicações, você pode se aprofundar nos seus dados e analisar como eles estão desempenhando de acordo com suas funções.
Rastreamento distribuído: essencial para arquiteturas de microsserviços. Gerencie a propagação do contexto com cuidado através dos limites assíncronos:

# Event-driven systems - propagate context through messages
def publish_order_event(order_data):
    headers = {}
    propagate.inject(headers)
    
    message = {
        'data': order_data,
        'trace_headers': headers  # Preserve trace context
    }
    kafka_producer.send('order-events', message)

Análise de dados e insights de APM

O monitoramento e a coleta de dados são apenas o começo. As empresas precisam entender como interpretar os dados de gerenciamento de desempenho de aplicações para ajuste e tomada de decisões.

Identificar tendências e padrões ajuda as equipes a detectar problemas de forma proativa. Use a análise de correlação para vincular as reclamações dos usuários ao desempenho do backend. Veja um exemplo aqui usando ES|QL (linguagem de consulta da Elastic):

FROM traces-apm*
| WHERE user.id == "user_12345" 
  AND @timestamp >= "2024-06-06T09:00:00" 
  AND @timestamp <= "2024-06-06T10:00:00"
| EVAL duration_ms = transaction.duration.us / 1000
| KEEP trace.id, duration_ms, transaction.name, service.name, transaction.result
| WHERE duration_ms > 2000
| SORT duration_ms DESC
| LIMIT 10

Detecção de gargalos: APM revela antipadrões de desempenho comuns, como problemas n+1 que podem ser vistos no código abaixo. Use APM para otimizar o código:

# N+1 query problem detected by APM
def get_user_orders_slow(user_id):
    user = User.query.get(user_id)
    orders = []
    for order_id in user.order_ids:  # Each iteration = 1 DB query
        orders.append(Order.query.get(order_id))
    return orders

# Optimized after APM analysis
def get_user_orders_fast(user_id):
    return Order.query.filter(Order.user_id == user_id).all()  # Single query

Correlacionar métricas e vincular reclamações de usuários a dados de desempenho do backend, incluindo dados históricos, revela como diferentes partes do sistema interagem. Isso pode ajudar as equipes a diagnosticar com precisão as causas-raiz e entender o impacto total dos problemas no desempenho.

Automatizar a análise de causa-raiz e usar ferramentas baseadas em IA/machine learning, como AIOps ajuda a acelerar o diagnóstico e a resolução ao identificar a origem dos problemas, reduzir o tempo de inatividade e liberar recursos.

É importante usar uma visão holística dos seus dados para informar decisões futuras. Quanto mais dados você tiver, mais poderá aproveitar.

O que fazer: use rastreamentos distribuídos para identificar o serviço e a operação específicos que estão causando lentidão.
O que não fazer: presumir que correlação significa causalidade — verifique com dados de perfil no nível de código.
Armadilha: sistemas legados frequentemente aparecem como caixas pretas em rastreamentos. Use correlação de logs e spans sintéticos para manter a visibilidade.

Padrões avançados de implementação

Ambientes de produção complexos apresentam desafios únicos que exigem estratégias de implementação avançadas. Esta seção cobre abordagens práticas para lidar com arquiteturas poliglotas, integração de sistemas legados e análise de correlação sofisticada.

Propagação de contexto em ambientes poliglotas: Manter o contexto de rastreamento em diferentes linguagens e frameworks requer atenção explícita aos mecanismos de propagação:

// Java - Auto-propagation with Spring Cloud
@PostMapping("/orders")
public ResponseEntity<Order> createOrder(@RequestBody OrderRequest request) {
    Span.current().setAttributes(Attributes.of(
        stringKey("order.type"), request.getOrderType(),
        longKey("order.value"), request.getTotalValue()));
    
    // OpenFeign automatically propagates context to downstream services
    return paymentClient.processPayment(request.getPaymentData());}

// Go - Manual context extraction and propagation
func processHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    ctx := otel.GetTextMapPropagator().Extract(r.Context(), 
                                              propagation.HeaderCarrier(r.Header))
    ctx, span := tracer.Start(ctx, "process_payment")
    defer span.End()
    // Continue with trace context maintained}

Integração legada de sistemas: crie pontes de observabilidade para sistemas que não podem ser instrumentados diretamente:

# Synthetic spans with correlation IDs for mainframe calls
with tracer.start_as_current_span("mainframe.account_lookup") as span:
    correlation_id = format(span.get_span_context().trace_id, '032x')
    
    logger.info("CICS call started", extra={
        "correlation_id": correlation_id,
        "trace_id": span.get_span_context().trace_id
    })
    
    result = call_mainframe_service(account_data, correlation_id)
    span.set_attribute("account.status", result.status)

Análise avançada de rastreamento com ES|QL: vincule reclamações de usuários ao desempenho do backend usando a linguagem de consulta da Elastic:

-- Find slow requests during complaint timeframe
FROM traces-apm*
| WHERE user.id == "user_12345" AND @timestamp >= "2024-06-06T09:00:00"
| EVAL duration_ms = transaction.duration.us / 1000
| WHERE duration_ms > 2000
| STATS avg_duration = AVG(duration_ms) BY service.name, transaction.name
| SORT avg_duration DESC

-- Correlate errors across service boundaries
FROM traces-apm*
| WHERE trace.id == "44b3c2c06e15d444a770b87daab45c0a"
| EVAL is_error = CASE(transaction.result == "error", 1, 0)
| STATS error_rate = SUM(is_error) / COUNT(*) * 100 BY service.name
| WHERE error_rate > 0

Padrões de arquitetura orientada a eventos: propague explicitamente o contexto através dos cabeçalhos de mensagens para processamento assíncrono:

# Producer - inject context into message
headers = {}
propagate.inject(headers)
message = {
    'data': order_data,
    'trace_headers': headers  # Preserve trace context
}
await kafka_producer.send('order-events', message)

# Consumer - extract and continue trace
trace_headers = message.get('trace_headers', {})
context = propagate.extract(trace_headers)
with tracer.start_as_current_span("order.process", context=context):
    await process_order(message['data'])

O que fazer: use ES|QL para análises de rastreamento complexas que os dashboards tradicionais não conseguem processar.
O que não fazer: tentar instrumentar sistemas legados diretamente — usar IDs de correlação e spans sintéticos.
Armadilha: filas de mensagens e processamento assíncrono quebram o contexto de rastreamento, a menos que sejam explicitamente propagados através de cabeçalhos.
Insight chave: a instrumentação perfeita nem sempre é possível. O uso estratégico de IDs de correlação, spans sintéticos e consultas inteligentes fornece uma observabilidade abrangente, mesmo em ambientes complexos e híbridos.

APM para otimização de desempenho com o Elastic Observability

O Elastic Observability facilita a implementação de uma estratégia de gerenciamento de desempenho de aplicações ao oferecer observabilidade unificada, combinando dados de desempenho de aplicações com logs, métricas e rastreamento em uma única plataforma poderosa. A coleta de dados com as Distribuições de OpenTelemetry (EDOT) da Elastic torna rápido e fácil começar a coletar dados de APM.

Os desenvolvedores podem configurar alertas para anomalias, usar rastreamento distribuído para otimizar serviços ou transações específicas, reduzir a latência e melhorar a estabilidade do desempenho com Elastic por meio de balanceamento de carga e cache.

Através da análise do perfil de código, as equipes podem identificar pontos críticos de desempenho, caminhos de código ineficientes, vazamentos de memória ou operações que consomem muitos recursos e que tornam as aplicações mais lentas. As empresas podem criar dashboards customizados para monitorar KPIs, que, por fim, contribuem para resultados de negócios superiores.

Explore o Elastic Observability Labs para mais conteúdo técnico de observabilidade.

Recursos adicionais de APM

O lançamento e o tempo de amadurecimento de todos os recursos ou funcionalidades descritos neste artigo permanecem a exclusivo critério da Elastic. Os recursos ou funcionalidades não disponíveis no momento poderão não ser entregues ou não chegarem no prazo previsto.