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Plano de observabilidade: logs estruturados, métricas, traces e alertas

Desenha a observabilidade do teu backend: SLO por percurso de utilizador, esquema de logs estruturados, métricas RED e USE, traces com OpenTelemetry, alertas úteis e controlo de custos. Pensado para ChatGPT, Claude, Gemini e Microsoft Copilot. Inclui 4 variáveis personalizáveis e pode copiá-lo gratuitamente com um clique.

Intermédio · Texto · Pendente de revisão editorial

Pensado para:

Prompt

Atua como engenheiro SRE que desenha observabilidade para equipas pequenas e médias.

Contexto:
- Sistema e componentes: {{sistema}}
- Stack e linguagens: {{stack}}
- Ferramentas preferidas: {{ferramentas}}
- Incidentes ou dificuldades recentes: {{incidentes}}

Entregáveis:
1. Três a cinco percursos críticos de utilizador e, para cada um, um SLI mensurável e uma proposta de SLO com o respetivo orçamento de erro. Apresenta os objetivos como propostas a validar com o negócio.
2. Esquema de logs estruturados em JSON: campos obrigatórios (marca temporal, nível, serviço, ambiente, id de trace e de pedido, utilizador pseudonimizado, evento), quando usar cada nível e o que nunca registar (palavras-passe, tokens, dados pessoais completos).
3. Métricas: método RED para serviços (pedidos, erros, duração) e USE para recursos (utilização, saturação, erros), com nomes, etiquetas e avisos sobre etiquetas de alta cardinalidade.
4. Traces distribuídos com OpenTelemetry: o que instrumentar automaticamente e o que instrumentar à mão, propagação de contexto entre serviços e filas, e estratégia de amostragem.
5. Alertas: baseados em sintomas e na velocidade de consumo do orçamento de erro, não em cada causa; para cada alerta, gravidade, quem é avisado e ligação para o runbook. Lista de alertas a eliminar ou despromover.
6. Painéis: uma visão geral por serviço e um por percurso crítico, com os gráficos concretos.
7. Retenção e custos: quanto tempo guardar cada sinal, amostragem e como evitar que a fatura dispare.
8. Código de exemplo para a minha stack: middleware que acrescenta um id de pedido, logs estruturados e uma métrica de latência.
9. Um plano de implementação a 30, 60 e 90 dias.

Restrições:
- Não inventes volumes de tráfego nem preços de ferramentas: usa [PREENCHER] e explica como os estimar.
- Se faltar informação essencial, pergunta-me antes de propor os SLO.
- Dá prioridade ao que teria ajudado a detetar ou resolver mais cedo os incidentes que descrevi.

Como utilizar

  1. Descreve os serviços, filas e bases de dados, e os últimos incidentes difíceis de detetar.
  2. Indica se preferes open source alojado por ti, um SaaS ou as ferramentas do teu fornecedor cloud.
  3. Implementa primeiro logs estruturados e ids de trace; depois métricas e alertas por SLO.

Exemplo de utilização

Sistema: API Django, worker Celery, PostgreSQL e Redis em Kubernetes · Ferramentas: open source alojado internamente · Incidente: a fila encravou duas horas e ninguém deu por isso até os clientes ligarem.

Exemplo de resultado

1. Percursos críticos e SLO (propostas a validar com o negócio)

PercursoSLISLO proposto
Iniciar sessão% de pedidos 2xx em < 500 ms99,5 % em 28 dias
Criar encomenda% de pedidos sem 5xx99,9 %
Tarefa em segundo plano% de tarefas que arrancam < 60 s depois de entrarem na fila99 %

Foi precisamente este terceiro que teria detetado o incidente: a fila não «falhou», simplesmente deixou de avançar.

5. Alerta prioritário: fila do Celery parada

- alert: CeleryQueueStalled
  # O nome da métrica depende do exporter escolhido: [COMPLETAR]
  expr: max(celery_queue_oldest_task_age_seconds) > 300
  for: 5m
  labels:
    severity: page
  annotations:
    summary: "A tarefa mais antiga está à espera há mais de 5 min"
    runbook: "https://wiki.interna/runbooks/fila-celery-parada"

Alerta-se pelo sintoma (idade da tarefa mais antiga) e não por uma causa (CPU do worker, ligações ao Redis), porque cobre qualquer motivo para a fila encravar.

Alertas a despromover para ticket

  • CPU do nó > 80 % sem impacto na latência.
  • Reinícios isolados de um pod que recupera sozinho…

Dados-chave

Categoria
Programação e desenvolvimento · DevOps
Tipo de resultado
Texto
Nível
Intermédio
Pensado para
ChatGPT, Claude, Gemini e Microsoft Copilot
Verificado em
Pendente de verificação editorial
Variáveis
Sistema e componentes, Stack e linguagens, Ferramentas preferidas e Incidentes recentes
Idioma
Português
Preço
Gratuito, sem registo
Atualizado
07/11/2026

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre SLI e SLO?

O SLI é a medida (por exemplo, a percentagem de pedidos de pagamento que respondem bem em menos de 500 ms). O SLO é o objetivo para essa medida num período, como 99,5 % em 30 dias.

Porquê alertar por sintomas e não por causas?

Os alertas por causa (CPU alta, um pod reiniciado) geram muito ruído e muitas vezes não afetam o utilizador. Alertar quando o utilizador sofre, ou quando o orçamento de erro se consome depressa, reduz o cansaço de quem está de prevenção.

Para que serve este prompt?

Desenha a observabilidade do teu backend: SLO por percurso de utilizador, esquema de logs estruturados, métricas RED e USE, traces com OpenTelemetry, alertas úteis e controlo de custos.

Com que ferramentas de IA funciona?

Foi pensado para ChatGPT, Claude, Gemini e Microsoft Copilot. Ainda não o verificámos nestas ferramentas, pelo que os resultados podem variar entre elas.

Como personalizo o prompt?

Clique em “Personalizar” e preencha as variáveis (Sistema e componentes, Stack e linguagens, Ferramentas preferidas e Incidentes recentes). O texto atualiza-se instantaneamente e pode depois copiá-lo com um clique. Os valores ficam guardados apenas no seu navegador.

Preciso de experiência para o utilizar?

É de nível intermédio: convém conhecer o tema para fornecer bom contexto e rever o resultado com sentido crítico.

Este prompt é gratuito?

Sim. Todos os prompts do HomeCasa Prompts são gratuitos, sem registo nem subscrição. Pode também utilizá-los em projetos profissionais.

Posso confiar no resultado da IA?

Trate-o como um rascunho de qualidade: verifique sempre os dados, os números e as afirmações importantes antes de publicar ou tomar decisões.

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