Arquitetura e escalabilidade
Como a plataforma é organizada em camadas e como cada uma cresce para acompanhar o volume de dados e de usuários.
A plataforma é organizada em quatro camadas: coleta, acesso, processamento e dados. Cada camada cresce de forma independente: quando o volume de eventos, métricas ou usuários aumenta, adicionam-se réplicas da camada que está no limite, sem interromper as demais.
A plataforma pode ser implantada no ambiente do cliente, em nuvem ou de forma híbrida, com a coleta em uma rede e o processamento em outra.
Visão geral
Usuários e aplicações
Navegador · API · RUM de aplicações públicas
Coleta na rede do cliente×N
Runners com workers distribuídos em várias instâncias da rede: descoberta, SNMP/ICMP, agentes e APM
Balanceamento automático
tráfego e dados coletados
Plataforma · on-premises, nuvem ou híbrida
Balanceador de carga
Acesso×Nréplicas sem estado
PortalLogin único (SSO)DashboardsAPI
Processamento×Nworkers que consomem filas
Eventos e correlaçãoAPMIntegraçõesAutomaçãoAlertas e notificaçõesSincronização do CMDBAgentes de IA
Dadoscada componente escala do seu jeito
RelacionalSéries temporaisAnalíticoFilas de mensagensCacheObjetosCofre de segredos
Como cada camada escala
| Camada | O que faz | Como cresce |
|---|---|---|
| Coleta | Descobre ativos, coleta métricas por SNMP e ICMP, recebe dados dos agentes e traces de APM | Cada runner tem workers que podem ser distribuídos em diferentes instâncias ao longo da rede do cliente, por exemplo por site, região ou rede isolada. A plataforma de processamento balanceia automaticamente o trabalho entre os workers disponíveis: para coletar mais, basta adicionar instâncias. |
| Acesso | Portal, login único (SSO), dashboards e API | Réplicas sem estado atrás do balanceador de carga. Mais usuários simultâneos, mais réplicas. |
| Processamento | Ingestão e correlação de eventos, APM, integrações, automação, notificações, sincronização do CMDB e agentes de IA | Workers sem estado que consomem filas de trabalho. Para mais volume, sobem mais workers; o trabalho é redistribuído entre eles sem parar o serviço. |
| Dados | Banco relacional, séries temporais, banco analítico, filas de mensagens, cache, armazenamento de objetos e cofre de segredos | Cada componente cresce do seu jeito. O banco analítico separa a carga de eventos e métricas da carga do APM em clusters distintos, para que um volume alto de traces não afete a gestão de eventos. |
Continuidade quando um componente falha
- Acesso e processamento: como as réplicas não guardam estado, a falha de uma réplica é absorvida pelas outras. O balanceador deixa de enviar requisições a ela, e as tarefas que ela processava voltam para a fila e são retomadas por outro worker.
- Coleta: como o trabalho é balanceado automaticamente entre os workers do runner, a falha de uma instância é absorvida pelas demais que alcançam a mesma parte da rede. O status de cada runner aparece em Runners.
- Workflows longos: descobertas, sincronizações e automações rodam como workflows que guardam o próprio progresso. Se o worker cai no meio, outro continua de onde parou.
O número de réplicas, o dimensionamento e a configuração de alta disponibilidade de cada banco são definidos no projeto de implantação de cada ambiente, de acordo com o volume esperado.