Felipe Cembranelli

Participei de um meetup no Uber, sobre "Distributed Tracing" usando a ferramenta Jaeger, desenvolvida pelo próprio time  do Uber e que virou open source em 2017.  Para quem não conhece, distributed tracing é o antigo conceito de tracing, porém agora dentro da realidade de microservices, onde vc pode ter diferentes serviços implementados em diferentes linguagens e frameworks e você precisa fazer o tracking de um request por exemplo. No caso do Uber, eles tem mais de 3000 microservices (pelo menos eles dizem que tem :)).  Segue um dos links compartilhados, para aqueles que tiverem interesse: https://eng.uber.com/distributed-tracing/ https://www.jaegertracing.io/

Um dos tópicos que chama a atenção no livro "SRE - How Google Runs Production Systems” é o conceito de Error Budget, que, de forma resumida, é a maneira como os times do Google lidam com o downtime dos seus serviços. O downtime está relacionado ao tempo em que um serviço fica indisponível, seja por falha no serviço, na infra-estrutura ou pelo lançamento de uma nova versão. Antes de entender melhor o conceito, vamos entender o que está por trás dele. Mas aqui vai um “disclaimer”: este artigo não tem a intenção de ir fundo no tema, mesmo por que este é um tema complexo e existem toneladas de informação na internet. A intenção aqui é explicar o conceito de forma simples e lógica, algo que eu percebi que não é fácil encontrar sobre o assunto. “Abraçando o Risco” A disponibilidade de um serviço é tradicionalmente medida pelo tempo em que o sistema fica disponível em um determinado período. Tradicionalmente utilizamos valores como 99.9% (significa que o servi...

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