Monitoramento do Sistema

Este guia descreve as práticas de monitoramento para garantir a disponibilidade e performance do sistema.

Métricas Essenciais

Métricas de Aplicação

Métrica	Descrição	Threshold	Alerta
Latência P95	Tempo de resposta 95º percentil	< 500ms	> 1s
Taxa de Erro	Percentual de requisições com erro	< 1%	> 5%
Throughput	Requisições por segundo	> 100 RPS	< 50 RPS
Uptime	Disponibilidade do serviço	> 99.9%	< 99%

Métricas de Infraestrutura

Métrica	Threshold Normal	Alerta Crítico
CPU	< 70%	> 90%
Memória	< 80%	> 95%
Disco	< 80%	> 90%
Conexões DB	< 80% do pool	> 90% do pool

Comandos de Monitoramento

Status dos Containers

docker-compose -f docker-compose.dev.yml ps

docker stats --format "table {{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}\t{{.NetIO}}"

docker-compose -f docker-compose.dev.yml top

Saúde do Backend

curl -s http://localhost:8080/api/v1/health/ | jq

docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec backend python manage.py check

Monitoramento do PostgreSQL

docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec postgres psql -U postgres -d portal_talentos -c "
SELECT
    count(*) FILTER (WHERE state = 'active') as active,
    count(*) FILTER (WHERE state = 'idle') as idle,
    count(*) as total
FROM pg_stat_activity;
"

docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec postgres psql -U postgres -d portal_talentos -c "
SELECT
    query,
    calls,
    mean_exec_time::numeric(10,2) as avg_time_ms,
    total_exec_time::numeric(10,2) as total_time_ms
FROM pg_stat_statements
ORDER BY mean_exec_time DESC
LIMIT 10;
"

docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec postgres psql -U postgres -d portal_talentos -c "
SELECT
    relname as table,
    n_live_tup as rows,
    n_dead_tup as dead_rows,
    last_vacuum,
    last_autovacuum
FROM pg_stat_user_tables
ORDER BY n_dead_tup DESC
LIMIT 10;
"

Monitoramento do Redis

docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec redis redis-cli INFO | grep -E "connected_clients|used_memory_human|keyspace"

docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec redis redis-cli INFO clients

docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec redis redis-cli --latency

docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec redis redis-cli DBSIZE

Monitoramento do Celery

docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec backend celery -A app status

docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec backend celery -A app inspect active

docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec backend celery -A app inspect stats

docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec backend celery -A app inspect scheduled

Logs

Visualização de Logs

docker-compose -f docker-compose.dev.yml logs -f

docker-compose -f docker-compose.dev.yml logs -f backend

docker-compose -f docker-compose.dev.yml logs --since="30m" backend

docker-compose -f docker-compose.dev.yml logs backend 2>&1 | grep -E "ERROR|CRITICAL|WARNING"

Níveis de Log

Nível	Uso	Exemplo
DEBUG	Informações detalhadas para debug	Query SQL executada
INFO	Operações normais	Usuário logou no sistema
WARNING	Situação inesperada mas tratável	Rate limit próximo do limite
ERROR	Erro que afeta uma operação	Falha ao enviar email
CRITICAL	Erro que afeta o sistema	Banco de dados indisponível

Configuração de Logs

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'verbose': {
            'format': '{levelname} {asctime} {module} {message}',
            'style': '{',
        },
    },
    'handlers': {
        'console': {
            'class': 'logging.StreamHandler',
            'formatter': 'verbose',
        },
        'file': {
            'class': 'logging.FileHandler',
            'filename': '/app/logs/django.log',
            'formatter': 'verbose',
        },
    },
    'loggers': {
        'django': {
            'handlers': ['console', 'file'],
            'level': 'INFO',
        },
        'app': {
            'handlers': ['console', 'file'],
            'level': 'DEBUG',
        },
    },
}

Alertas

Configuração de Alertas Recomendados

Condição	Severidade	Ação
CPU > 90% por 5 min	Alta	Escalar ou investigar
Memória > 95%	Crítica	Reiniciar ou escalar
Latência P95 > 2s	Alta	Investigar queries
Taxa de Erro > 5%	Crítica	Investigar imediatamente
Disco > 90%	Alta	Limpar ou expandir
Celery queue > 1000	Média	Adicionar workers

Script de Verificação de Saúde

#!/bin/bash

HEALTH_URL="http://localhost:8080/api/v1/health/"
SLACK_WEBHOOK="https://hooks.slack.com/services/xxx"

check_api() {
    response=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" $HEALTH_URL)
    if [ "$response" != "200" ]; then
        curl -X POST -H 'Content-type: application/json' \
            --data "{\"text\":\"API Health Check Failed! Status: $response\"}" \
            $SLACK_WEBHOOK
    fi
}

check_disk() {
    usage=$(df / | tail -1 | awk '{print $5}' | sed 's/%//')
    if [ "$usage" -gt 90 ]; then
        curl -X POST -H 'Content-type: application/json' \
            --data "{\"text\":\"Disk usage critical: ${usage}%\"}" \
            $SLACK_WEBHOOK
    fi
}

check_memory() {
    mem_usage=$(docker stats --no-stream --format "{{.MemPerc}}" portal-talentos-backend-1 | sed 's/%//')
    if (( $(echo "$mem_usage > 90" | bc -l) )); then
        curl -X POST -H 'Content-type: application/json' \
            --data "{\"text\":\"Backend memory usage critical: ${mem_usage}%\"}" \
            $SLACK_WEBHOOK
    fi
}

check_api
check_disk
check_memory

Dashboard

Métricas Sugeridas para Dashboard

Visão Geral

• Uptime do sistema
• Requisições por segundo
• Latência média
• Taxa de erro

Backend

• CPU e Memória dos containers
• Tempo de resposta por endpoint
• Erros por tipo

Banco de Dados

• Conexões ativas
• Queries mais lentas
• Tamanho das tabelas
• Cache hit ratio

Celery

• Tasks na fila
• Tasks processadas por minuto
• Tasks com erro
• Tempo médio de processamento

Ferramentas Recomendadas

Monitoramento de Infraestrutura

• Prometheus + Grafana: Métricas e dashboards
• Datadog: APM e infraestrutura
• New Relic: APM completo

Monitoramento de Logs

• ELK Stack: Elasticsearch, Logstash, Kibana
• CloudWatch: AWS native
• Papertrail: Log management simples

Monitoramento de Erros

• Sentry: Error tracking
• Rollbar: Error monitoring
• Bugsnag: Exception monitoring

Monitoramento de Uptime

• UptimeRobot: Free tier disponível
• Pingdom: Monitoramento avançado
• StatusCake: Monitoramento e alertas

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Automação

Configure verificações automáticas de saúde em intervalos regulares (a cada 1-5 minutos) para detectar problemas rapidamente.

Retenção de Logs

Defina uma política de retenção de logs para evitar que o sistema fique sem espaço em disco. Recomendação: 30-90 dias dependendo dos requisitos de compliance.