A recente publicação dos engenheiros da Flipkart sobre como eles escalaram o Prometheus para lidar com impressionantes 80 milhões de métricas é um verdadeiro divisor de águas no campo da monitoração. Vamos explorar como a arquitretura de sistemas e a engenharia de software podem se entrelaçar para resolver problemas de escalabilidade e eficiência em ambientes complexos.
Introdução
Quando se trata de monitoração em larga escala, muitas empresas enfrentam desafios que podem parecer intransponíveis. Flipkart, um dos gigantes do e-commerce, decidiu enfrentar esses desafios de frente ao adotar um modelo de federacão hierárquica no Prometheus. Isso não é só uma mudança técnica, mas uma verdadeira revolução na forma como lidamos com dados em tempo real. Vamos analisar mais de perto como essa abordagem funcionou e o que podemos aprender com isso.
Desvendando a Solução de Flipkart
A Flipkart, inicialmente, utilizava o StatsD para agregar métricas, mas logo perceberam que ele não escalava. Com cerca de 2.000 instâncias emitindo aproximadamente 40.000 métricas cada, a situação ficou insustentável. As consultas demoradas acabavam estrangulando o armazenamentto e tornando a análise histórica um pesadelo. A transição para o Prometheus foi um passo natural, visto que ele oferece suporte a consultas de alta dimensionalidade, especialmente em ambientes Kubernetes.
Federacão Hierárquica
A essência da solução de escalabilidade da Flipkart é a combinação de servidores locais do Prometheus, que ingerem métricas, aplicam regras de gravação para descartar rótulos de alta cardinalidade e expõem séries agregadas. Esses servidores federados então coletam métricas agregadas, escrevendo-as em armazenamento de longo prazo e painéis. Essa arquitetura em camadas não só reduziu a carga nos servidores centrais, mas também tornou o gerenciamento de métricas muito mais viável.
Estratégias de Redução de Cardinalidade
Além da estrutura hierárquica, a Flipkart implementou estratégias eficazes para reduzir a cardinalidade. Por exemplo, ao eliminar rótulos de instância para dimensões estáveis como serviço ou cluster, eles conseguiram colapsar 80 milhões de séries brutas em apenas algumas dezenas de milhares de métricas em nível de cluster. Para métricas de latência, publicaram estatísticas resumidas em vez de séries por instância. Essa abordagem não só economiza recursos, mas também simplifica a análise.
Dicas Avançadas para Escalabilidade
Se você está enfrentando desafios semelhantes, aqui vão algumas dicas para implementar uma estratégia de monitoração escalável:
- Evite a Miragem da Cardinalidade: Não se deixe levar pela tentação de coletar todas as métricas possíveis. Foco naquelas que realmente importam.
- Use Regras de Agregação: Estabeleça regras claras para agregar dados e descartar o que não é necessário. Isso ajuda a manter o sistema leve.
- Teste a arquitertura: Antes de implementar em grande escala, faça testes com um número reduzido de instâncias para entender o comportamento do sistema.
- Considere Híbridos: À medida que sua empresa cresce, pense em adotar uma arquitetura híbrida que combine federacão com sistemas de armazenamento a longo prazo, como Thanos ou VictoriaMetrics.
Conclusão
A experiência da Flipkart serve como um poderoso lembrete das limitações das arquiteturas de monitoração planas em escalas massivas. A federacão, as regras de agregação e o descarte de rótulos são elementos cruciais para uma observabilidade eficaz. Ao adotar essas práticas, você pode transformar a forma como monitora e analisa dados em ambientes cloud-native. No final das contas, a chave é encontrar o equilíbrio certo entre simplicidade e complexidade, e sempre estar disposto a iterar e aprender com os desafios que surgem.
Então, da próxima vez que você se deparar com um problema de escalabilidade, lembre-se da Flipkart. Às vezes, a solução mais eficaz pode ser a menos esperada.