Quem monitora o monitoramento? O paradoxo das ferramentas que consomem mais do que protegem

A ideia deste artigo nasceu das perguntas que mais tenho recebido em apresentações, demos, palestras e reuniões, aquelas que ficam ecoando na cabeça depois que a call termina.

Para que este texto não virasse uma “Grid” que exige ISOS e fôlego de ultramaratonista pra ler, decidi pinçar apenas as questões mais provocantes, e, aquelas que realmente merecem ser discutidas.

E, como bom curioso e cético por natureza, fui buscar dados pra balizar as respostas. Surpresa: em muitos casos, quase não há informações concretas. No Brasil então… praticamente um deserto de números.

Nos EUA, que dominam cerca de 60% do mercado global de monitoramento e observabilidade, já dá pra encontrar algo,  mas ainda assim, nem tudo está tão claro quanto os dashboards prometem.

1. Por que plataformas de monitoramento acabam “comendo” mais recursos que a própria aplicação?

Imagina o cenário: você tem uma aplicação que gera consultas ao banco de dados, faz leitura/escrita, processa dados. Aí você instala uma plataforma de observabilidade/monitoramento (APM, DB monitoring, tracing, etc) — tudo pra “ver o que está rolando”. Só que… essa plataforma também faz chamadas, coleta métricas, consulta estatísticas, rastreia eventos, extrai logs, etc. Isso significa:

• Ela gera conexões com o banco de dados (ou com agentes que capturam nos hosts) que podem concorrer com a aplicação real.
• Ela lê estatísticas de sistema (CPU, memória, I/O, latência) e estatísticas de banco (sessões ativas, waits, locks, file stats) repetidamente. Exemplo: guias de monitoramento mostram que “Monitor CPU, memória, disco” de hosts exige sondagens contínuas.  
• Se for “observabilidade em tempo real”, pode ter coleta de métricas a cada segundo ou sub-minuto – o que significa ainda mais overhead.
• Em ambientes de cloud ou altamente elásticos, cada consulta ou métrica pode gerar IOPS, tráfego de rede, armazenamento de métricas e logs, e isso custa (em recursos + financeiro).

Ou seja: a ferramenta que “ajuda” pode virar parte do problema.

2. Ranking (aproximado) das plataformas que “mais consomem recursos”

Ok, não achei um estudo público que meça exatamente “CPU/memória/IOPS/tráfego” para cada ferramenta de observabilidade no mercado com números abertos (uma pena). Mas achei indicações e comparativos que me permitem montar um ranking aproximado, baseado em custo/complexidade, e potencial de consumo de recursos.

Classe	Plataforma	Motivo Consumo
Alta complexidade / enterprise full-stack	Dynatrace / DataDog / New Relic	Cobre infraestrutura + aplicação + banco + APM + cloud multi-ambiente. Quanto mais dados, mais coleta.
Observabilidade infra + DB/híbrido	SolarWinds Observability SaaS	Monitoramento de CPU/memória de aplicações, infra, banco, rede. Quanto mais host/instância, mais sondagens.
Ferramentas de DB Admin especializadas	dbsnOOp	Já têm menos “overhead” que uma plataforma full-stack, o consumo é controlado pelo agente para evitar overhead
Ferramentas open-source / leves	Prometheus /  Zabbix  / Grafana	Consomem menos, mas “menos” não significa “zero”. Há trade-offs, por exemplo, menos métricas e sem insights

Então, em termos de “quem mais consome”: Dynatrace → DataDog → SolarWinds → New Relic → dbsnOOp → Prometheus → Zabbix → Grafana.

Importante: “consome” depende de quantos hosts/instâncias você está monitorando, com qual frequência, qual profundidade (ex: coleta de chamadas de query vs apenas estatísticas agregadas).

3. O dilema da quantidade de acessos ao banco de dados por chamada ou por tempo

Monitorar “por chamada” vs “por tempo”

• Por chamada: cada evento, cada consulta, cada transação é monitorada; pode gerar muita “telemetria”.
• Por tempo: sondagens periódicas (ex: a cada minuto, a cada 5 minutos) para coletar métricas agregadas.

Será que precisamos de sondagem em menos de 1 minuto?

Depende. Se sua aplicação ou banco de dados tem picos rápidos (ex: query que roda 1 segundo e causa latência), e você só sondar a cada 1 minuto, provavelmente você vai perder esse evento rápido. Por que? Porque no momento da sondagem ele já pode ter acabado. Se a sondagem pega estatísticas agregadas, talvez os dados apareçam como “normal”.

Exemplo: query rápida de 1 segundo que abre deadlock ou espera de 500 ms. Se a sondagem for a cada 60 s, a janela captura ou não? Depende de como a ferramenta coleta:

• Se for agregação (ex: média, máxima por minuto) talvez o impacto da 1 segundo seja diluído.
• Se for “event capture” (cada execução registrada) então sim, você verá.

Então, se você quer garantir que terá visibilidade de “eventos curtos”, precisa de uma frequência mais alta (ex: sondagem a cada 10–15 segundos ou “event-based” captura).

Se você sondar cada 1 minuto durante 24h: teoricamente você terá 1 440 amostras (60/60 × 24h) – ou seja, cada minuto uma amostra. Se sua query de 1 segundo executou uma vez, só estará refletida se o sistema contiver estatística que capta “máxima”, “pico”, ou “evento ocorrido”. Mas se for média de 1 minuto, pode ficar invisível.

Quantas vezes veria a query em 24h?

Se ela ocorreu N vezes, depende da frequência da query. Se for 1 vez durante as 24h, e você fizer amostragens a cada minuto, você vai ter 1 440 pontos de amostragem, em 1 desses pontos poderá capturar o fato se estiver dentro da janela de sondagem; se não, pode não aparecer.

Se a query acontece, digamos, 10.000× no dia (alta carga), então a chance de aparecer aumenta.

Em ambientes gerais, eu gosto muito de incomodar o banco a cada 1 minuto. 

4. Queixas na internet de ferramentas que consomem muitos recursos (inclusive banda de rede)

Sim, achei menções. Por exemplo:

• “What is the best monitoring tool for low end server (2-GB RAM, 1-CPU)? … linux based monitoring will always have lower system requirement …” → mostra que há preocupações com “resource usage” de ferramentas de monitoramento.  
• “Tool mis-configuration and over-reliance on a single tool” → “Big TCO (Total Cost of Ownership)” e “closed system” que pode consumir mais do que você espera.  
• Na nuvem: “Usage Metrics Monitoring … interval: minute, hour, day? … network receive/transmit” → mostra preocupação com tráfego de rede em monitoração.  

Então sim: há queixas de que a ferramenta de monitoração “vira vilã” em ambientes de poucos recursos ou cloud, onde cada IOPS, cada MB/s de rede custa.

5. Hoje é “Hype” ou é necessário mesmo?

Sim, “observabilidade” virou vibe, hype, moda (ou “trend”, “buzzword”) — mas não só isso. Há necessidade real:

• Quanto mais dependente você for de dados, micro-serviços, nuvem elástica, mais visibilidade você precisa.
• Mas a necessidade não justifica “dependência indiscriminada” na ferramenta sem avaliação de custo-benefício.

Ou seja: é necessário mesmo para ambientes com complexidade, mas não é necessário que você entre com a solução mais pesada logo de cara. Um bom “MVP” de monitoramento pode servir.

6. Quanto uma empresa pequena, média e grande gasta por ano com ferramentas de monitoramento/observabilidade (TCO)?

Não achei dados públicos robustos e atualizados com números exatos (varia muito por escala, número de hosts, licenciamento, cloud). Mas achei indícios:

• Ferramentas enterprise dizem “alto custo para centenas de instâncias”.  
• Custos ocultos: licenças + agentes + infraestrutura de armazenamento de métricas + equipe que opera + custo de rede/IOPS + custo de “ruído” (alertas falsos, tempo de operação).
• Estimativa hipotética:
  • Pequena empresa (10-20 hosts) pode usar soluções SaaS “lite” que custam dezenas de milhares de reais/ano.
  • Média empresa (100-500 hosts) pode gastar centenas de milhares de reais/ano.
  • Grande empresa (1000+ hosts, multi-cloud) pode gastar milhões de reais/ano quando considerar licenças + infraestrutura + equipe.

TCO inclui: licença + agentes + treinamento + operação + impacto de sobrecarga escondida. Alguns DBAs reclamam de “ferramenta que consome mais tempo do que ajuda”.  

7. Antes e depois das plataformas: predição e redução do tempo de solução de problemas

Antes

• Você ficava “no escuro”: logs espalhados, pouca visibilidade de causalidade, DBAs correndo atrás manualmente.
• Tempo de solução de problema (MTTR – Mean Time to Repair) maior.
• Incidentes duravam mais, dependia de “achômetro” ou “chute” ou “turno de plantão”.

Depois

• Com uma boa plataforma de observabilidade, você tem dashboards, alertas proativos, root cause mais rápido, menos “apagando incêndios”.
• MTTR cai — você identifica o problema (CPU alto? I/O alto? espera no banco?) mais rápido.
• Em alguns casos: predição de “vamos ter pico” ou “esse servidor vai explodir” (com base em tendência).
• Mas há o “lado B”: se a configuração for ruim, ou o volume de dados for gigantesco, a ferramenta vira “mais problema” (como citado antes).

Vale a pena?

Sim! Geralmente vale, se o ROI for claro: menos downtime, menos impacto ao usuário, menos esforço manual. Mas tem de pesar: custo e impacto da própria ferramenta. Se a ferramenta começar a atrapalhar (consumindo recursos, gerando alertas demais, tomando tempo dos DBAs), então o ganho vira custo.

8. Qual o futuro dessas plataformas?

• Mais automatização/IA para filtrar o que importa, reduzir “alert fatigue” (chatão!)
• Mais observabilidade leve/edge/agentless para minimizar impacto nos hosts.
• Mais instrumentação embutida no banco de dados (menos sondagens externas).
• Mais foco em custo de recurso (IOPS, rede, memória) como parte do KPI da própria solução.
• Integração com cloud cost/optimization (já que monitorar em nuvem pode custar caro).
• Modelos de “pay as you go” ou baseados em volume de dados/hosts, com transparência de custo.

9. Cases de incidentes por causa das plataformas?

Não achei (público) muitos casos documentados onde exatamente a plataforma de observabilidade causou downtime de banco de dados. Mas temos indícios de reclamações e riscos:

• Usuários relatando “tool mis-configuration” e “big TCO” e “ferramenta que consome mais tempo”.  
• Em comunidades (reddit) relatos de ferramentas que “nem sei se vou instalar porque pode consumir demais”.  

Então parte do risco é real — e válido destacar no “antes/depós”.

Se você é DBA/engenheiro de dados, Dev, ou responsável por infraestrutura, segue a real: observabilidade não é luxo, é necessidade (especialmente se você escala, está em nuvem, micro-serviços, dados intensivos). Mas também não é desculpa pra entrar com a pior plataforma, que vai sugar CPU/memória/IOPS/latência da sua base, fazendo você correr atrás igual maluco.

Minha dica de “especialista casual”:

• Comece leve: defina métricas essenciais (CPU, memória, I/O, latência de query) e frequência que faça sentido (talvez sondagem a cada 60s para starters).
• Veja se os eventos filmam os picos de 1 s — se sim, aumente a frequência ou use “event capture”. Via de regra, eu gosto de começar com 1 minuto, para ver o custo da coisa toda.
• Meça o custo total da solução (licença + infra + equipe + impacto) e compare com o valor de uma hora de downtime.
• Revise regularmente se a própria ferramenta está consumindo recursos demais (ex: agentes muito chatos, sondagens muito agressivas).
• Use o monitoramento para reduzir MTTR, não para gerar dashboards bonitos que ninguém vê.
• E claro: monitore a própria ferramenta de monitoração — o “meta-monitoring”.

Investir em observabilidade vale a pena, mas só se bem feito. E se você evitar que a ferramenta vire “vampiro de recursos”. Nada pior que o sistema de monitoramento sendo o causador do problema.

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