Indicador antecedente
O gatilho foi definido a partir do comportamento funcional do processo, buscando detectar uma condição anterior ao impacto efetivo.
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Observabilidade • Automação • Processo
Monitoramento proativo de processos críticos
Solução de observabilidade orientada ao processo funcional, criada para identificar sinais antecedentes de falha e gerar uma janela de atuação antes do impacto operacional.
O objetivo não é apenas avisar que o problema aconteceu. É criar tempo para evitar que ele aconteça.
Contexto
Processos corporativos críticos frequentemente dependem de informações armazenadas em sistemas transacionais. Embora esses dados estejam disponíveis, normalmente são utilizados para consultas operacionais ou investigações depois que um problema já ocorreu.
O desafio foi transformar essas informações em uma camada contínua de observabilidade capaz de acompanhar o comportamento funcional do processo e antecipar situações de risco.
O desafio
A proposta não era simplesmente detectar uma falha técnica após sua ocorrência.
A partir do entendimento do fluxo funcional, foi identificado um comportamento anterior ao problema que poderia ser utilizado como indicador de risco.
Quando esse comportamento começa a se afastar do esperado, ainda existe uma janela operacional para que os times responsáveis investiguem e atuem antes que a situação evolua para impacto.
Observabilidade orientada ao processo
Processo funcional
↓
Etapa monitorada
↓
Indicador antecedente
↓
Análise do comportamento
↓
Sinal de risco
↓
Janela para atuação
↓
Prevenção de impacto
↓
Etapa monitorada
↓
Indicador antecedente
↓
Análise do comportamento
↓
Sinal de risco
↓
Janela para atuação
↓
Prevenção de impacto
A solução
Foi desenvolvida uma arquitetura que consulta periodicamente dados operacionais em Oracle, transforma os registros relevantes em eventos observáveis e disponibiliza essas informações no Elastic.
A camada de observabilidade acompanha o estado e o tempo de permanência dos processos, identifica desvios e aciona fluxos operacionais quando condições relevantes são encontradas.
Arquitetura
A arquitetura separa a coleta e análise dos dados dos mecanismos de tratamento imediato e acompanhamento recorrente.
Processo / Sistema corporativo
↓
Oracle
↓
Logstash / JDBC
↓
Elasticsearch
↓
Kibana / Regras de observabilidade
↓
├── Condição crítica → INC automático no ITSM
│
└── Consolidação diária → Power Automate
↓
Mensagem formatada
↓
Microsoft Teams
↓
Oracle
↓
Logstash / JDBC
↓
Elasticsearch
↓
Kibana / Regras de observabilidade
↓
├── Condição crítica → INC automático no ITSM
│
└── Consolidação diária → Power Automate
↓
Mensagem formatada
↓
Microsoft Teams
Decisões de engenharia
Dados transacionais como sinal operacional
Informações originalmente utilizadas pelo sistema de negócio passaram a compor uma camada específica de observabilidade.
Gestão automática de incidentes
Condições que exigem tratamento formal podem iniciar automaticamente o registro de incidente na plataforma de ITSM.
Separação entre atuação e acompanhamento
O tratamento imediato e o acompanhamento diário foram implementados como fluxos independentes, cada um adequado ao seu objetivo operacional.
Consolidação e acompanhamento diário
Uma vez ao dia, as condições que permanecem alarmadas são consolidadas para acompanhamento operacional.
O Power Automate é utilizado nesta etapa para receber as informações e publicar uma comunicação amigável para o grupo responsável no Microsoft Teams, com conteúdo estruturado e formatado para facilitar a leitura das pendências.
Resultado
O monitoramento deixou de atuar apenas após a ocorrência de uma falha e passou a observar sinais funcionais anteriores ao impacto.
Isso criou uma janela de resposta para investigação e correção, associada à automação do tratamento e ao acompanhamento das condições que permanecem pendentes.
Tecnologias utilizadas
Elastic CloudElasticsearchKibanaLogstashOracleJDBCITSMPower AutomateMicrosoft Teams
Desafios semelhantes
Sua operação possui sinais que poderiam antecipar um problema?
O ponto de partida de uma boa solução de observabilidade nem sempre é uma métrica técnica. Muitas vezes, o indicador mais relevante está no comportamento funcional do próprio processo.
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