O Azure Monitor SLI agora está disponível em versão GA (General Availability). Com esta atualização, o Azure Monitor passa a oferecer uma experiência unificada para criação de Service Level Indicators (SLIs), Service Level Objectives (SLOs), error budgets e alertas baseados em burn rate — tudo em um só lugar. O grande diferencial? Times de engenharia podem medir a confiabilidade de suas aplicações com base no que o cliente realmente sente, e não apenas nos sinais de infraestrutura.
TL;DR: O Azure Monitor SLI agora está GA, permitindo que times de engenharia definam SLIs e SLOs baseados na experiência real do cliente, e não apenas em métricas de infraestrutura. Com isso, é possível usar error budgets e alertas baseados em burn rate para detectar problemas de confiabilidade mais cedo. A principal conclusão: times brasileiros podem finalmente alinhar monitoramento com a percepção do usuário, reduzindo falsos positivos e focando no que realmente impacta o negócio.
Por que isso importa? Monitoramento tradicional não é suficiente
O monitoramento clássico mostra o que está acontecendo nos seus sistemas — uso de CPU, memória, taxa de erros HTTP. Mas um serviço pode estar tecnicamente "no ar" e ainda assim parecer não confiável para o cliente por causa de latência alta, falhas parciais ou problemas em dependências. Os SLIs fecham essa lacuna: são métricas quantitativas que refletem a percepção do usuário.
SLI é a medida de quão bem o serviço está performando do ponto de vista do cliente. SLO é o alvo definido para esse SLI (ex.: 99,9% de disponibilidade no período). O Azure Monitor chama esse alvo de baseline.
O que você pode fazer com o SLI do Azure Monitor
Com a GA, o Azure Monitor permite:
- Criação de SLIs usando métodos request-based ou window-based.
- Definição dos SLIs no nível de Service Group — a representação lógica da aplicação através de múltiplos recursos.
- Avaliação contínua usando métricas existentes do Azure Monitor, armazenando os resultados no Azure Monitor Workspace.
- Geração de error budgets, visualização de burn rate e alertas baseados no consumo desse orçamento.
Os SLIs são avaliados continuamente e alimentam os cálculos de error budget e burn rate. Quando a taxa de consumo do error budget se acelera, alertas são disparados — permitindo que o time reaja antes que o SLO seja violado.
Como isso se aplica na prática?
Imagine uma aplicação de e-commerce que depende de um gateway de pagamento e de um banco de dados. Mesmo que ambos estejam operacionais, uma latência alta no gateway pode fazer o cliente desistir da compra. Com um SLI de tempo de resposta definido no Service Group, o time enxerga exatamente quando a experiência do usuário começa a degradar, independente do status de cada componente.
Como começar
Para utilizar a funcionalidade, você precisa de:
- Um Service Group configurado (veja a documentação oficial).
- Métricas da aplicação fluindo para um Azure Monitor Workspace — por exemplo, via Managed Prometheus ou OpenTelemetry (confira o guia Collect and analyze OpenTelemetry data with Azure Monitor).
Depois de configurado, você pode acessar a interface do Azure Monitor para criar e gerenciar seus SLIs, definir SLOs e configurar alertas de burn rate.
Summary
O Azure Monitor SLI ajuda equipes a medir a experiência do cliente, rastrear confiabilidade contra alvos claros e responder mais rapidamente com error budgets e alertas baseados em burn rate.
Perguntas Frequentes
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O que é um SLI e como ele difere de métricas tradicionais de monitoramento?
Um SLI (Service Level Indicator) é uma medida quantitativa do desempenho de um serviço do ponto de vista do cliente. Diferente de métricas tradicionais (como CPU ou memória), o SLI captura a experiência real do usuário, incluindo latência, falhas parciais e problemas de dependências.
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Preciso ter um Service Group para usar SLIs no Azure Monitor?
Sim. Os SLIs são definidos no nível de Service Group, que é a representação lógica da sua aplicação através de múltiplos recursos. Sem um Service Group, não é possível criar ou avaliar SLIs no Azure Monitor.
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Como os error budgets ajudam na tomada de decisão de releases?
O error budget é o limite de falhas tolerável dentro do SLO. Quando o burn rate do error budget excede um threshold, alertas são disparados, permitindo que o time decida se deve interromper um deployment ou priorizar correções antes de lançar novas versões.
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Quais métodos de avaliação de SLI estão disponíveis?
O Azure Monitor suporta dois métodos: baseado em requisições (request-based) e baseado em janelas (window-based). O primeiro avalia cada requisição individual; o segundo avalia amostras em intervalos de tempo fixos.
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Quais são os pré-requisitos para começar a usar SLIs no Azure Monitor?
Você precisa de um Service Group configurado e métricas de aplicação fluindo para um Azure Monitor Workspace (via Managed Prometheus ou OpenTelemetry). Depois, basta criar os SLIs e SLOs na interface do Azure Monitor.
Artigo originalmente publicado por Sokuma em Azure Updates - Latest from Azure Charts.
