Testes são uma preocupação transversal; bancos de dados também são

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

No entanto, quando se trata de bancos de dados, muitas vezes nos falta o mesmo nível de controle e visibilidade. Depurar problemas de desempenho pode ser desafiador, e podemos ter dificuldades em 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 mínimo tempo de inatividade ou impacto no desempenho. 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, no entanto, muitas vezes não recebem o mesmo nível de testes rigorosos que as aplicações. Enquanto os desenvolvedores normalmente testam se as aplicações conseguem ler e escrever os dados corretos, frequentemente negligenciam como isso é realizado. Aspectos-chave, como garantir o uso adequado de índices, evitar carregamento preguiçoso desnecessário ou verificar a eficiência das consultas, muitas vezes 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, os procedimentos de rollback raramente são testados, nos deixando vulneráveis a possíveis perdas de dados a cada alteração. Para abordar essas lacunas, precisamos de testes automatizados abrangentes que detectem problemas de forma proativa, minimizando a necessidade de intervenção manual.

Frequentemente, confiamos em testes de carga para identificar problemas de desempenho, e embora possam revelar se nossas consultas são rápidas o suficiente para a produção, eles têm desvantagens significativas. Primeiramente, os testes de carga são caros de serem construídos e mantidos, exigindo um manuseio cuidadoso da conformidade com o GDPR, anonimização de dados e aplicativos stateful. Além disso, eles ocorrem tarde demais no pipeline de desenvolvimento. Quando os testes de carga descobrem problemas, as alterações já estão implementadas, revisadas e mescladas, nos forçando a recomeçar do zero. 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 detectar problemas precocemente.

Migrações de esquema frequentemente ficam fora do escopo de nossos testes. Normalmente, executamos os conjuntos de testes após as migrações serem concluídas, o que significa que não avaliamos quanto tempo levaram, se acionaram reescritas de tabelas ou se causaram gargalos de desempenho. Esses problemas frequentemente 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 descobrir problemas de desempenho precocemente. Essa dependência de testes inadequados pode levar a tempo desperdiçado 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 a aplicação e dificulta a agilidade.

A solução para esses desafios está em implementar guardrails de banco de dados. Os guardrails de banco de dados avaliam consultas, migrações de esquema, configurações e designs de banco de dados conforme escrevemos o código. Em vez de depender de execuções de pipeline ou testes de carga demorados, essas verificações podem ser realizadas diretamente no IDE ou no ambiente de desenvolvimento. Ao aproveitar a observabilidade e projeções do banco de dados de produção, os guardrails avaliam planos de execução, estatísticas e configurações, garantindo que tudo funcionará sem problemas 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 o suficiente. As ferramentas de monitoramento atuais nos sobrecarregam com sinais brutos, deixando-nos a montar o raciocínio. Por exemplo, elas podem indicar um aumento na carga da CPU, mas falham em explicar por que aconteceu. O ônus de investigar e identificar as causas raiz recai inteiramente sobre nós. Essa abordagem está desatualizada e ineficiente.

Para realmente avançar rapidamente, precisamos mudar de monitoramento tradicional para observabilidade total. Em vez de sermos inundados com dados brutos, precisamos de insights acionáveis que nos ajudem a entender a causa raiz dos problemas. As diretrizes de banco de dados oferecem essa transformação. Elas conectam os pontos, mostrando como vários fatores se inter-relacionam, identificando o problema e sugerindo soluções. Em vez de simplesmente observar um pico no uso da CPU, as diretrizes 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 banco de dados é a transição de investigação automática de problemas para resolução automática. Muitos problemas podem ser corrigidos automaticamente com sistemas bem integrados. Ferramentas de observabilidade podem analisar problemas de desempenho e confiabilidade e gerar o código ou as alterações de 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 de esforço da sua parte.

Além de corrigir problemas rapidamente, o objetivo final é prevenir que os problemas ocorram em primeiro lugar. Rollbacks ou falhas frequentes dificultam o progresso e a agilidade. A verdadeira agilidade é alcançada não pela resolução rápida de problemas, mas pelo design de sistemas onde os problemas raramente surgem. Embora essa visão possa exigir passos incrementais para ser alcançada, representa a direção final para a inovação.

Metis capacita você a superar esses desafios. Ele avalia suas alterações antes mesmo de serem comprometidas no repositório, analisando consultas, migrações de esquema, planos de execução, desempenho e correção ao longo de seus pipelines. O Metis se integra perfeitamente aos fluxos de trabalho de CI/CD, impedindo que alterações com falhas cheguem à produção. Mas vai além — oferece uma profunda observabilidade em seu banco de dados de produção, analisando métricas e rastreando implantações, extensões e configurações. Ele corrige automaticamente problemas quando possível e alerta você quando a intervenção manual é necessária. Com o Metis, você pode se mover mais rápido e automatizar todos os aspectos do seu pipeline de CI/CD, garantindo uma gestão de banco de dados mais suave e confiável.

Todos Precisam Participar

Observabilidade de banco de dados trata-se de prevenir proativamente problemas, avançando em direção à compreensão e resolução automatizadas, e incorporando verificações específicas de banco de dados ao longo do processo de desenvolvimento. Confiar em ferramentas e fluxos de trabalho desatualizados não é mais suficiente; precisamos de soluções modernas que se adaptem às complexidades de hoje. As balizas de 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 de desenvolvimento de software dentro de nossos pipelines.

As barreiras de proteção 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 rapidamente e de forma mais eficiente.