Testar É uma Preocupação Transversal; Assim São os Bancos de Dados

Todos nós estamos familiarizados com os princípios do DevOps: construir incrementos pequenos e bem testados, implantar frequentemente e automatizar pipelines para eliminar a necessidade de etapas manuais. Monitoramos nossos aplicativos de perto, configuramos alertas, revertendo mudanças problemáticas e recebemos notificações quando surgem problemas.

No entanto, quando se trata de bancos de dados, muitas vezes carecemos do mesmo nível de controle e visibilidade. Depurar problemas de desempenho pode ser desafiador, e podemos ter dificuldades para entender por que os bancos de dados desaceleram. Migrações e modificações de esquema podem sair do controle, levando a desafios significativos.

Superar esses obstáculos requer estratégias que otimizem a migração e adaptação de esquemas, permitindo mudanças eficientes na estrutura do banco de dados com tempo de inatividade ou impacto de desempenho mínimos. É essencial testar todas as mudanças de forma coesa ao longo do pipeline. Vamos explorar como isso pode ser alcançado.

Automatize Seus Testes

Bancos de dados são propensos a muitos tipos de falhas, mas muitas vezes não recebem o mesmo teste rigoroso que os aplicativos. Enquanto os desenvolvedores normalmente testam se os aplicativos conseguem ler e escrever os dados corretos, muitas vezes ignoram como isso é alcançado. Aspectos-chave, como garantir o uso adequado de índices, evitar carregamento preguiçoso desnecessário ou verificar a eficiência da consulta, frequentemente passam despercebidos.

Por exemplo, focamos em quantas linhas o banco de dados retorna, mas negligenciamos analisar quantas linhas ele teve que ler. Da mesma forma, procedimentos de rollback raramente são testados, deixando-nos vulneráveis a possíveis perdas de dados a cada alteração. Para abordar essas lacunas, precisamos de testes automatizados abrangentes que detectem problemas proativamente, minimizando a necessidade de intervenção manual.

Confiamos frequentemente em testes de carga para identificar problemas de desempenho e, embora eles possam revelar se nossas consultas são rápidas o suficiente para a produção, eles vêm com desvantagens significativas. Primeiro, testes de carga são caros para construir e manter, exigindo um manuseio cuidadoso da conformidade com o GDPR, anonimização de dados e aplicativos com estado. Além disso, eles ocorrem muito tarde no pipeline de desenvolvimento. Quando os testes de carga descobrem problemas, as alterações já foram implementadas, revisadas e mescladas, forçando-nos a voltar ao ponto de partida e potencialmente recomeçar. Por fim, os testes de carga consomem muito tempo, muitas vezes exigindo horas para preencher caches e validar a confiabilidade do aplicativo, tornando-os menos práticos para capturar problemas precocemente.

As migrações de esquema muitas vezes ficam fora do escopo de nossos testes. Normalmente, só executamos suítes de testes após a conclusão das migrações, o que significa que não avaliamos quanto tempo elas levaram, se acionaram reescritas de tabelas ou se causaram gargalos de desempenho. Esses problemas muitas vezes passam despercebidos durante os testes e só se tornam aparentes quando implantados na produção.

Outro desafio é que testamos com bancos de dados que são muito pequenos para revelar problemas de desempenho cedo. Essa dependência de testes inadequados pode levar a um desperdício de tempo em testes de carga e deixa aspectos críticos, como migrações de esquema, completamente não testados. Essa falta de cobertura reduz nossa velocidade de desenvolvimento, introduz problemas que quebram aplicações e dificulta a agilidade.

A solução para esses desafios reside na implementação de guardrails de banco de dados. Os guardrails de banco de dados avaliam consultas, migrações de esquema, configurações e designs de banco de dados enquanto escrevemos código. Em vez de depender de execuções de pipeline ou testes de carga longos, essas verificações podem ser realizadas diretamente no IDE ou no ambiente de desenvolvimento. Aproveitando a observabilidade e as projeções do banco de dados de produção, os guardrails avaliam planos de execução, estatísticas e configurações, garantindo que tudo funcione perfeitamente após a implantação.

Construa Observabilidade em Torno de Bancos de Dados

Quando implantamos em produção, a dinâmica do sistema pode mudar ao longo do tempo. A carga da CPU pode aumentar, o uso da memória pode crescer, os volumes de dados podem se expandir e os padrões de distribuição de dados podem mudar. Identificar esses problemas rapidamente é essencial, mas não é suficiente. As atuais ferramentas de monitoramento nos sobrecarregam com sinais brutos, deixando-nos juntar as peças do raciocínio. Por exemplo, elas podem indicar um aumento na carga da CPU, mas falham em explicar por que isso aconteceu. O ônus de investigar e identificar as causas raízes recai completamente sobre nós. Essa abordagem está desatualizada e é ineficiente.

Para realmente avançar rapidamente, precisamos mudar do monitoramento tradicional para uma observabilidade completa. Em vez de sermos inundados com dados brutos, precisamos de insights acionáveis que nos ajudem a entender a causa raiz dos problemas. As barreiras de proteção do banco de dados oferecem essa transformação. Elas conectam os pontos, mostrando como vários fatores se inter-relacionam, apontando o problema e sugerindo soluções. Em vez de simplesmente observar um pico no uso da CPU, as barreiras de proteção nos ajudam a entender que uma implantação recente alterou uma consulta, fazendo com que um índice fosse ignorado, o que levou ao aumento da carga da CPU. Com essa clareza, podemos agir de forma decisiva, corrigindo a consulta ou o índice para resolver o problema. Essa mudança de “ver” para “entender” é fundamental para manter a velocidade e a confiabilidade.

A próxima evolução na gestão de bancos de dados é a transição da investigação automatizada de problemas para a resolução automatizada. Muitos problemas podem ser corrigidos automaticamente com sistemas bem integrados. As ferramentas de observabilidade podem analisar problemas de desempenho e confiabilidade e gerar as alterações de código ou configuração necessárias para resolvê-los. Essas correções podem ser aplicadas automaticamente ou exigir aprovação explícita, garantindo que os problemas sejam resolvidos imediatamente com o mínimo esforço de sua parte.

Além de corrigir problemas rapidamente, o objetivo final é evitar que os problemas ocorram em primeiro lugar. Retrocessos frequentes ou falhas prejudicam o progresso e a agilidade. A verdadeira agilidade é alcançada não apenas resolvendo rapidamente os problemas, mas projetando sistemas onde os problemas raramente surgem. Embora essa visão possa exigir passos incrementais para ser alcançada, ela representa a direção final para a inovação.

Metis capacita você a superar esses desafios. Ele avalia suas alterações antes mesmo delas serem enviadas para o repositório, analisando consultas, migrações de esquema, planos de execução, desempenho e correção em todo o seu pipeline. Metis se integra perfeitamente aos fluxos de trabalho de CI/CD, impedindo que alterações com falhas cheguem à produção. Mas ele vai além – oferecendo uma observabilidade profunda em seu banco de dados de produção, analisando métricas e rastreando implantações, extensões e configurações. Ele corrige automaticamente problemas quando possível e alerta quando intervenção manual é necessária. Com o Metis, você pode se mover mais rapidamente e automatizar cada aspecto do seu pipeline de CI/CD, garantindo uma gestão de banco de dados mais suave e confiável.

Todos Precisam Participar

Observabilidade do banco de dados trata de prevenir problemas de forma proativa, avançar em direção a uma compreensão automatizada e resolução, e incorporar verificações específicas de banco de dados ao longo do processo de desenvolvimento. Depender de ferramentas e fluxos de trabalho desatualizados já não é suficiente; precisamos de soluções modernas que se adaptem às complexidades atuais. As diretrizes de segurança do banco de dados fornecem esse suporte. Elas ajudam os desenvolvedores a evitar a criação de código ineficiente, analisar esquemas e configurações, e validar cada etapa do ciclo de vida do software em nossos pipelines.

As barreiras também transformam dados brutos de monitoramento em insights acionáveis, explicando não apenas o que deu errado, mas como corrigir. Essa capacidade é essencial em todas as indústrias, já que a complexidade dos sistemas só continuará a crescer. Para nos manter à frente, devemos adotar ferramentas e processos inovadores que nos permitam agir mais rápido e de forma mais eficiente.