Monitoramento de aplicações Go: métricas e alertas em nível avançado

Monitoramento avançado de aplicações Go: das métricas aos alertas

No desenvolvimento moderno com Go (Golang), a registração básica e o Health Check não são suficientes. Para sistemas em produção, é necessária uma observabilidade profunda: coleta de métricas personalizadas, exportação para Prometheus, visualização no Grafana e alertas automáticos. Neste artigo, abordaremos o nível avançado de monitoramento de aplicações Go — desde a arquitetura de métricas até a configuração de alertas baseados em lógica de negócios.

Arquitetura de monitoramento: Prometheus + Go

A stack padrão de monitoramento para Go inclui:

• Prometheus — sistema de coleta e armazenamento de métricas (modelo pull).
• Cliente Go do Prometheus (prometheus/client_golang) — biblioteca para exportação de métricas.
• Grafana — visualização de dashboards.
• Alertmanager — gerenciamento de alertas (email, Slack, Telegram).

A aplicação Go deve fornecer um endpoint HTTP (geralmente /metrics) do qual o Prometheus coleta os dados. Vamos ver a configuração básica.

package main

import (    "net/http"    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp")

func main() {    // Registro de métricas padrão do Go (runtime, GC, goroutines)    prometheus.MustRegister(prometheus.NewProcessCollector(prometheus.ProcessCollectorOpts{}))    prometheus.MustRegister(prometheus.NewGoCollector())

    http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())    http.ListenAndServe(":8080", nil)}

Ao iniciar a aplicação, você obterá métricas padrão: go_goroutines, process_cpu_seconds_total, go_memstats_alloc_bytes e outras. Mas para monitoramento avançado, isso não é suficiente — são necessárias métricas personalizadas.

Criação de métricas personalizadas: Gauge, Counter, Histogram

O Prometheus suporta quatro tipos principais de métricas. Vamos vê-los com exemplos de uma aplicação Go que processa requisições HTTP.

Counter (contador) — número de eventos

Usado para contar requisições, erros, execuções de tarefas.

var requestCounter = prometheus.NewCounterVec(    prometheus.CounterOpts{        Name: "http_requests_total",        Help: "Número total de requisições HTTP",    },    []string{"method", "endpoint", "status"},)

func init() {    prometheus.MustRegister(requestCounter)}

func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {    // Processamento da requisição    requestCounter.WithLabelValues(r.Method, r.URL.Path, "200").Inc()}

Gauge (medidor) — valores atuais

Ideal para monitorar filas, pools de conexão, temperatura.

var queueSize = prometheus.NewGauge(    prometheus.GaugeOpts{        Name: "task_queue_size",        Help: "Tamanho atual da fila de tarefas",    },)

func addToQueue() {    queueSize.Inc()}

func processFromQueue() {    queueSize.Dec()}

Histogram (histograma) — distribuição de valores

Usado para medir tempo de resposta ou tamanho de dados.

var requestDuration = prometheus.NewHistogramVec(    prometheus.HistogramOpts{        Name:    "http_request_duration_seconds",        Help:    "Histograma do tempo de processamento de requisições",        Buckets: prometheus.DefBuckets, // 0.005, 0.01, 0.025, 0.05, ...    },    []string{"endpoint"},)

func measureRequest(endpoint string, duration float64) {    requestDuration.WithLabelValues(endpoint).Observe(duration)}

Summary (sumário) — quantis

Semelhante ao histograma, mas calcula quantis exatos (p50, p95, p99).

var requestLatency = prometheus.NewSummaryVec(    prometheus.SummaryOpts{        Name:       "http_request_latency_seconds",        Help:       "Latência de requisições (quantis)",