Observabilidade em C#: Rastreamento, Métricas e Logs na Prática

Como parar de adivinhar e começar a ver seu código por completo?

Você já se sentou à noite em frente ao monitor, olhando para logs que gritam sobre um erro, mas se calam sobre a causa? Ou tentou entender por que seu microsserviço em C# está respondendo em 10 segundos, embora ontem tudo voasse? Familiar? Bem-vindo ao mundo onde sem Observabilidade seu código é uma caixa preta.

Neste artigo, não vamos ler palestras chatas. Vamos analisar os três pilares da observabilidade: rastreamento, métricas e logs — e mostrar como integrá-los com C#. Você aprenderá como parar de apagar incêndios e começar a preveni-los. Vamos lá!

O que é Observabilidade e por que não é apenas "registro de logs"?

Muitos confundem Observabilidade com a simples coleta de logs. Mas a diferença é colossal. Observabilidade é uma propriedade do sistema que permite fazer qualquer pergunta sobre seu estado, sem adicionar novo código. Três pilares que sustentam tudo:

• Logs — eventos discretos. "Usuário clicou no botão", "Erro de conexão". É "o que aconteceu?".
• Métricas — dados agregados. "Requisições por segundo", "Consumo de memória". É "quanto e com que frequência?".
• Rastreamento (Traces) — caminho da requisição pelo sistema. "Requisição chegou, foi ao BD, depois ao cache, retornou". É "por que está tão lento?".

No ecossistema C# .NET, esses três pilares são unidos com bibliotecas como OpenTelemetry. E agora vamos ver como isso se parece no código.

Montando um experimento: escrevendo uma aplicação com Observabilidade

Imagine que temos um serviço simples em ASP.NET Core que processa pedidos. Queremos ver:

1. Cada etapa do processamento do pedido (rastreamento).
2. Quantos pedidos foram processados e com qual erro (métricas).
3. Detalhes das exceções (logs).

Passo 1: Configuração de logs com Serilog

Vamos começar pelo mais simples — logs. Usamos Serilog (mas também pode ser NLog). Ele consegue escrever logs estruturados, que depois são fáceis de analisar.

// NuGet: Serilog, Serilog.AspNetCore, Serilog.Sinks.Consoleusing Serilog;

// Configuração em Program.csLog.Logger = new LoggerConfiguration()    .WriteTo.Console()    .WriteTo.File("logs/app.log", rollingInterval: RollingInterval.Day)    .Enrich.WithProperty("Application", "OrderService")    .CreateLogger();

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);builder.Host.UseSerilog(); // Substitui o logger padrão

// Exemplo de uso em um controller[ApiController][Route("api/[controller]")]public class OrderController : ControllerBase{    private readonly ILogger<OrderController> _logger;

    public OrderController(ILogger<OrderController> logger) => _logger = logger;

    [HttpPost]    public IActionResult CreateOrder(Order order)    {        _logger.LogInformation("Creating order {OrderId} for user {User}", order.Id, order.UserId);        // ... lógica ...        _logger.LogWarning("Order {OrderId} is delayed due to stock issues", order.Id);        return Ok();    }}

Observe: usamos placeholders nomeados ({OrderId}). Isso não é apenas texto — são dados estruturados. No Elasticsearch ou Grafana Loki, você poderá pesquisar todos os logs por um OrderId específico.

Passo 2: Métricas com Prometheus e .NET

As métricas são responsáveis pelos "números". Quantas requisições por segundo? Quantos erros 500? Em C#, usamos Meters do System.Diagnostics.Metrics ou a biblioteca prometheus-net.

Vamos criar um contador simples de pedidos processados:

// NuGet: prometheus-net.AspNetCoreusing Prometheus;

// Em Program.cs adicionamos métricasvar builder = WebApplication.CreateBuilder(args);