A observabilidade é frequentemente vista como uma ferramenta exclusiva para DevOps, DBAs e engenheiros de SRE. O objetivo principal parece ser técnico: garantir que a infraestrutura e a aplicação funcionem de maneira estável. No entanto, essa visão é limitada. A observabilidade moderna, impulsionada por IA e telemetria detalhada, é um ativo estratégico que pode e deve ser utilizado pelos times de Produto para tomar decisões mais inteligentes e orientadas a dados.
Ao conectar o que acontece no nível técnico com o comportamento do usuário e os resultados do negócio, a observabilidade se torna a ponte entre a engenharia e o produto. Ela responde a perguntas críticas que vão muito além da saúde do sistema, oferecendo insights valiosos sobre a experiência do usuário, a performance de novas funcionalidades e o impacto financeiro de cada query no banco de dados.
Este artigo explora como os times de Produto podem usar a observabilidade para deixar de lado a intuição e adotar uma abordagem baseada em dados para otimizar o produto e impulsionar o crescimento.
A Conexão Perdida: Do Problema Técnico ao Impacto no Negócio
Para um Product Manager (PM), um bug reportado pode ser um problema, mas uma query lenta é uma abstração técnica. A observabilidade preenche essa lacuna, traduzindo as métricas do sistema em informações que são relevantes para o negócio.
Cenário comum:
- Alerta do DevOps: “A CPU do servidor de banco de dados está alta.”
- PM se pergunta: “E daí? Isso afeta o usuário? A qual funcionalidade isso está ligado? Quanto isso está nos custando?”
Cenário com observabilidade estratégica (e com a dbsnOOp):
- Plataforma de Observabilidade: “A CPU do servidor de banco de dados aumentou em 30% após o deploy da nova funcionalidade ‘Filtro de Clientes’. A IA identificou que a query de busca por
tagsno filtro está com uma regressão de performance e aumentando o tempo de espera em 2 segundos para o usuário final, impactando a conversão de leads.”
Essa é a diferença crucial. A observabilidade contextualiza o problema, ligando a métrica técnica ao fluxo de negócio, à experiência do usuário e ao resultado final.
Quatro Formas que Times de Produto Podem Usar a Observabilidade
Com o acesso aos dados certos, os times de Produto podem transformar a rotina de tomada de decisões.
1. Validar a Performance de Novas Funcionalidades
Toda nova feature é uma aposta. Ela vai entregar o valor esperado sem comprometer a performance do sistema? A observabilidade permite que o time de Produto monitore a saúde da nova funcionalidade em tempo real. É possível responder perguntas como:
- O
deployda nova feature deupload de arquivosgerou um aumento significativo de I/O no disco? - A nova query do
dashboardde relatórios está consumindo recursos de forma desproporcional? - A latência para os usuários na Europa aumentou após o lançamento da nova
feature?
Com essas respostas em mãos, o time pode decidir rapidamente se precisa otimizar, desligar ou reverter a funcionalidade, minimizando o impacto negativo.
2. Entender a Experiência Real do Usuário (RUM)
O Real User Monitoring (RUM) é uma extensão da observabilidade que foca na experiência do usuário. É mais do que saber se a página carregou; é entender como ela carregou para cada usuário. A observabilidade ajuda o PM a correlacionar a lentidão de uma query com a queda de engajamento em uma seção do produto, ou a alta latência com o aumento da taxa de abandono de um formulário.
- Exemplo prático: A observabilidade pode mostrar que o novo filtro de busca, apesar de funcional, está lento para usuários com muitas permissões. O PM pode então decidir priorizar a otimização desse filtro ou criar uma versão mais leve para esse grupo de usuários.
3. Otimizar Custos e Decidir o Roteiro do Produto
A cloud traz a flexibilidade da cobrança por uso, mas também a complexidade do FinOps. A observabilidade transforma métricas técnicas em impacto financeiro, permitindo que o time de Produto priorize o que realmente importa.
- Exemplo prático: Uma
queryineficiente está custandoR$ 500,00por mês em recursos de CPU desnecessários na cloud. O time de Produto pode comparar esse custo com o valor que aquerygera para o usuário e decidir se é mais vantajoso otimizá-la ou dedicar o tempo de engenharia para outrafeaturemais valiosa.
4. Fazer Troubleshooting da Percepção
O time de suporte ao cliente reporta que os usuários estão reclamando de lentidão em uma funcionalidade. O time de DevOps olha para os dashboards e diz: “Está tudo bem por aqui”. A observabilidade resolve esse conflito. Ao invés de discutir quem está certo, o PM pode usar a plataforma para analisar os dados em tempo real, identificar a query que está causando a lentidão intermitente e colaborar com a engenharia para uma solução definitiva. A observabilidade não se baseia em suposições, mas em fatos.
A dbsnOOp: A Ferramenta para o PM Estratégico
A dbsnOOp foi construída para dar aos times de produto a visibilidade que eles nunca tiveram. Nossa plataforma não se limita a métricas técnicas; ela oferece um panorama completo, traduzindo o que acontece no seu banco de dados em informações que guiam a estratégia do produto.
- Visão
End-to-End: Conectamos a performance de cada query com o comportamento da aplicação e, por extensão, com a experiência do usuário. - Impacto Financeiro: Mostramos o custo real de cada query ineficiente, permitindo que o PM priorize otimizações que geram economia na cloud.
- Dados Acionáveis: A IA da dbsnOOp não apenas aponta um problema; ela sugere a solução. Com isso, o PM pode tomar decisões baseadas em dados concretos, acelerando o desenvolvimento e a otimização do produto.
O futuro do desenvolvimento de produtos é guiado por dados. E a observabilidade é a fonte mais rica e confiável desses dados.
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