Modernização de observabilidade: Prometheus, Grafana, CloudWatch, Opsgenie
Modernização de observabilidade para ambiente crítico cobrindo bancos, Linux e recursos de cloud. Métricas customizadas, alerting calibrado, runbooks linkados.
Observability modernization: Prometheus, Grafana, CloudWatch, Opsgenie
Observability modernization for a critical environment covering databases, Linux, and cloud resources. Custom metrics, tuned alerting, linked runbooks.
O problema
Ambiente crítico com monitoração reativa: dashboards limitados, alerting baseado em thresholds estáticos, falta de visibilidade cross-stack (banco vs OS vs cloud). Times operavam por intuição + investigação manual durante incidentes. MTTR era alto porque cada incidente exigia escavar logs ao vivo.
Cliente queria operação proativa: alerta antes do impacto, contexto suficiente para resposta rápida, padrão consistente entre times.
Como abordamos
Implementação de stack moderna com foco em correlação cross-layer.
- Prometheus + Node Exporter: métricas de Linux + métricas customizadas de banco via exporters específicos (Postgres exporter, Oracle exporter via Python)
- Grafana: dashboards padronizados por workload — DB performance, OS health, cloud cost trend, all em um painel
- CloudWatch: integrado para métricas AWS-specific (RDS metrics, EC2, Lambda) que Prometheus não coleta
- Opsgenie: alerting tier’ed com escalation policies. Sev1 = página em call. Sev2 = email + Slack. Sev3 = dashboard only
- Runbooks: cada alerta crítico tem runbook linkado direto na notificação. Pessoa em call abre Opsgenie → vê alerta + link para o procedimento
Alertas calibrados em iterações: começamos conservadores (muitos alertas), refinamos por workload, terminamos com alerting acionável — cada página = ação esperada, sem ruído.
Handover
Stack entregue ao time interno + documentação operacional + treinamento para evolução das métricas. Cliente mantém Prometheus + Grafana internamente. Modelo de governança trimestral acordado para revisar alerting e adicionar novos targets conforme plataforma evolui.
The problem
Critical environment with reactive monitoring: limited dashboards, alerting based on static thresholds, lack of cross-stack visibility (database vs OS vs cloud). Teams operated by intuition + manual investigation during incidents. MTTR was high because each incident required live log digging.
Client wanted proactive operations: alert before impact, sufficient context for fast response, consistent pattern across teams.
How we approached it
Modern stack implementation focused on cross-layer correlation.
- Prometheus + Node Exporter: Linux metrics + custom database metrics via specific exporters (Postgres exporter, Oracle exporter via Python)
- Grafana: standardized dashboards per workload — DB performance, OS health, cloud cost trend, all in one panel
- CloudWatch: integrated for AWS-specific metrics (RDS metrics, EC2, Lambda) that Prometheus doesn’t collect
- Opsgenie: tiered alerting with escalation policies. Sev1 = phone in call. Sev2 = email + Slack. Sev3 = dashboard only
- Runbooks: each critical alert has a runbook linked directly in the notification. Person on-call opens Opsgenie → sees alert + link to the procedure
Alerts tuned iteratively: started conservative (many alerts), refined per workload, ended with actionable alerting — each page = an expected action, no noise.
Handover
Stack delivered to internal team + operational documentation + training for metric evolution. Client maintains Prometheus + Grafana internally. Quarterly governance model agreed for alerting review and adding new targets as the platform evolves.
Tem um problema parecido?
45 min com o TL que executou este case. Sem deck.
Got a similar problem?
45 min with the TL who ran this case. No deck.