An´alise da Eficiˆencia do Uso de Recursos de M´aquina na Aplicaç˜ao de Diferentes Pr´aticas de Observabilidade em Ambientes com Hardware Limitado

Resumo

A observabilidade é uma prática essencial para monitorar sistemas modernos, mas sua implementação pode gerar custos elevados em recursos de hardware, como processamento, memória e armazenamento. O problema central abordado é a ineficiência no uso desses recursos, que ocorre devido à ausência de diretrizes para equilibrar a qualidade do monitoramento e o custo computacional. Para investigar soluções, este trabalho seguiu uma metodologia experimental que comparou a eficiência de diferentes práticas de observabilidade em um ambiente controlado com hardware limitado. Uma API foi submetida a testes de estresse, enquanto o consumo de recursos era monitorado. Os resultados demonstraram que a aplicação de diretrizes específicas de observabilidade — amostragem simples, amostragem adaptativa e redução da cardinalidade de métricas — permitiu reduzir o uso da CPU em mais de 40% e diminuir o tempo médio de resposta em aproximadamente 45%, em comparação com uma abordagem sem otimizações. Com base nesses achados, o estudo busca direcionar a coleta otimizada de dados, oferecendo um equilíbrio entre eficiência no uso de recursos e qualidade da observabilidade em ambientes de hardware restritos.