Em muitas operações de TI, o problema já não é a falta de visibilidade, mas o excesso dela.
NOCs modernos convivem diariamente com volumes massivos de alarmes que chegam de forma contínua, simultânea e, em grande parte, redundante.
Esse fenômeno, conhecido como alert storm, não é um acidente pontual nem um erro de configuração isolado.
Ele é o resultado previsível de um modelo de monitoramento que não foi desenhado para ambientes distribuídos, interdependentes e altamente dinâmicos.
Este artigo explora por que NOCs recebem centenas de milhares de alarmes por dia, quais são as causas estruturais desse cenário e por que abordagens tradicionais falham ao tentar resolvê-lo.
Ao final, mostramos como a lógica de AIOps permite transformar esse caos em entendimento operacional.
O que realmente significa um alert storm no dia a dia do NOC
O termo alert storm costuma ser usado de forma genérica para descrever momentos de pico operacional, mas, na prática, ele representa algo mais profundo.
Trata-se de uma condição em que o sistema de monitoramento passa a produzir alertas em uma velocidade e volume superiores à capacidade humana de análise.
Em vez de orientar a ação, os alarmes competem entre si pela atenção do operador.
No dia a dia do NOC, isso se traduz em telas que piscam constantemente, filas de eventos que crescem sem controle e equipes pressionadas a responder rapidamente sem compreender o contexto completo.
A consequência imediata é a perda de confiança no próprio monitoramento. Alarmes críticos se misturam a notificações irrelevantes, e a distinção entre sinal e ruído se torna cada vez mais difícil.
A origem do problema não está no incidente, mas na arquitetura do monitoramento
Um erro comum é atribuir o alert storm a incidentes específicos ou a falhas pontuais.
Na realidade, o problema está na forma como o monitoramento foi arquitetado.
Ferramentas tradicionais foram construídas para observar componentes isolados.
Cada métrica fora do limite gera um alarme, independentemente do que está acontecendo ao redor.
Em ambientes modernos, um único problema raiz pode impactar múltiplas camadas simultaneamente.
Uma falha de conectividade, por exemplo, pode gerar alertas em roteadores, servidores, aplicações, bancos de dados e serviços de autenticação.
Cada ferramenta cumpre seu papel ao sinalizar a anomalia, mas nenhuma delas entende que todos esses eventos fazem parte do mesmo cenário operacional.
O resultado é uma multiplicação artificial de alarmes.
O sistema não está “errado” do ponto de vista técnico, mas está completamente desalinhado da forma como a operação precisa funcionar.
Dependências invisíveis e a explosão de alarmes redundantes
Outro fator crítico para o surgimento do alert storm é a ausência de visão clara sobre dependências entre sistemas.
Muitas operações monitoram seus ativos de forma fragmentada, sem mapear corretamente relações de causa e efeito.
Quando um componente central falha, os sistemas dependentes reagem em cadeia, cada um reportando seu próprio problema.
Sem uma camada de inteligência que reconheça essas dependências, o NOC passa a tratar sintomas como se fossem causas.
O operador precisa, manualmente, reconstruir mentalmente o cenário, correlacionando eventos e tentando identificar o ponto de origem do incidente.
Esse processo consome tempo, aumenta a pressão e amplia o risco de decisões equivocadas.
Em ambientes de grande escala, essa dinâmica se repete diariamente.
Não é incomum que operações recebam mais de cem ou duzentos mil alarmes em um único dia, embora apenas uma fração mínima represente ações necessárias.
O impacto humano do alert storm nas equipes de operação
Embora o alert storm seja frequentemente tratado como um problema técnico, seu impacto humano é significativo.
Equipes submetidas continuamente a volumes excessivos de alertas desenvolvem fadiga operacional.
A atenção diminui, a capacidade de priorização se deteriora e o risco de ignorar sinais realmente críticos aumenta.
Com o tempo, esse cenário afeta diretamente a qualidade da operação.
Respostas se tornam mais lentas, o MTTR aumenta e a confiança nos processos diminui.
Em casos mais extremos, a operação passa a conviver com uma sensação constante de urgência, mesmo quando não há incidentes críticos em curso.
Esse desgaste não é sustentável.
Ele contribui para rotatividade de profissionais, aumento de custos operacionais e perda de eficiência geral do NOC.
Por que ajustes manuais não resolvem o problema
Diante do alert storm, a reação mais comum é tentar “domar” o monitoramento por meio de ajustes manuais.
Thresholds são recalibrados, alarmes são silenciados e regras adicionais são criadas.
Em um primeiro momento, essas ações parecem funcionar.
O volume de alertas diminui temporariamente e a operação ganha algum alívio.
No entanto, à medida que o ambiente cresce ou muda, o problema retorna.
Novos serviços são adicionados, integrações são criadas e a complexidade aumenta.
As regras que antes funcionavam tornam-se obsoletas, e o ciclo de ajustes recomeça.
Esse esforço constante de manutenção consome tempo e raramente acompanha o ritmo da transformação do ambiente.
O ponto central é que ajustes manuais atacam os sintomas, não a causa.
Enquanto o monitoramento continuar tratando eventos de forma isolada, o alert storm será apenas uma questão de tempo.
Alert storm como indicador de maturidade operacional
Curiosamente, a presença de alert storm pode ser vista como um indicador de maturidade parcial.
Muitas operações enfrentam esse problema justamente porque monitoram “demais”.
Há dados, métricas e sensores em abundância. O desafio não está na coleta, mas na interpretação.
Nesse sentido, o alert storm sinaliza que a operação chegou a um ponto em que precisa evoluir seu modelo mental.
Continuar adicionando alarmes não traz mais controle; ao contrário, aumenta a entropia operacional.
A partir desse estágio, a pergunta deixa de ser “como gerar mais alertas?” e passa a ser “como entender o que esses alertas significam juntos?”.
Essa mudança de pergunta é o primeiro passo rumo a uma abordagem mais inteligente.
AIOps como resposta estrutural ao alert storm
É exatamente nesse contexto que o AIOps se torna relevante.
Em vez de tentar reduzir alarmes individualmente, o AIOps atua sobre o conjunto.
Ele analisa eventos de múltiplas fontes, identifica relações, reconhece padrões recorrentes e consolida informações dispersas em cenários compreensíveis.
Ao aplicar correlação e contextualização, o AIOps transforma milhares de alarmes técnicos em um número muito menor de ocorrências operacionais relevantes.
O foco deixa de ser o volume e passa a ser o impacto. Isso permite que o NOC concentre seus esforços onde realmente há valor.
Em operações reais, essa abordagem possibilita reduzir centenas de milhares de alarmes diários para poucos milhares de eventos analisáveis, que se traduzem em algumas dezenas de ações efetivas.
A diferença não está apenas nos números, mas na qualidade das decisões tomadas.
A mudança de postura do NOC diante do ruído
Quando o alert storm deixa de dominar a operação, o papel do NOC se transforma.
As equipes passam a trabalhar com mais previsibilidade e menos pressão.
Incidentes deixam de ser tratados como emergências caóticas e passam a ser gerenciados como eventos contextualizados.
Essa mudança melhora não apenas indicadores técnicos, como MTTR e SLA, mas também a comunicação com outras áreas da organização.
Decisores passam a receber informações mais claras sobre impacto e prioridade, em vez de listas intermináveis de alarmes técnicos.
O NOC deixa de ser um centro de reação e se aproxima de um papel mais estratégico, alinhado aos objetivos do negócio.
Onde o Argus atua nesse cenário
O Argus foi projetado justamente para lidar com o alert storm de forma estrutural.
Em vez de competir com ferramentas de monitoramento existentes, ele se integra a elas e atua como uma camada de inteligência AIOps.
Seu papel é correlacionar eventos, reduzir redundâncias e apresentar à operação uma visão consolidada e orientada a impacto.
Ao aplicar essa abordagem, o Argus permite que alarmes deixem de ser apenas notificações técnicas e passem a representar situações operacionais reais.
Isso reduz drasticamente o ruído e acelera a tomada de decisão, sem exigir mudanças disruptivas no ambiente já implantado.
Essa característica é especialmente relevante em setores como telecom, ISPs e grandes ambientes corporativos, onde a substituição completa de ferramentas não é viável e a continuidade operacional é crítica.
O alert storm não é inevitável
O alert storm não é um fenômeno natural das operações modernas, mas o resultado de um modelo de monitoramento que chegou ao limite.
Continuar ajustando alarmes individualmente é adiar um problema estrutural.
À medida que os ambientes crescem, o custo dessa abordagem se torna cada vez maior.
AIOps oferece um caminho diferente.
Ao tratar eventos de forma contextualizada e orientada a impacto, ele permite que o NOC recupere clareza, foco e eficiência.
Soluções como o Argus mostram que é possível transformar um mar de alarmes em decisões operacionais inteligentes, mesmo em ambientes complexos.
Para organizações que lidam diariamente com volumes massivos de alertas, a questão já não é se o alert storm vai acontecer, mas quando e com que impacto.
Enfrentá-lo de forma estrutural é um passo essencial para a sustentabilidade da operação.
Sobre a Target Solutions
A Target Solutions é especializada em AIOps, infraestrutura de TI e redes, atuando na interseção entre operação real, automação e inteligência aplicada. Com mais de 15 anos de experiência técnica, a empresa combina inovação em tecnologias de código aberto e inteligência artificial aplicada às operações de TI e Telecom para transformar ambientes complexos em operações mais inteligentes, previsíveis e escaláveis.
Por meio do Argus, sua plataforma de AIOps, a Target materializa essa visão ao conectar ferramentas existentes, reduzir ruído operacional e apoiar decisões técnicas com contexto e prioridade, permitindo que organizações avancem da simples monitoração para uma gestão operacional orientada à inteligência.
Conheça o Argus (clique aqui), solicite uma demonstração e veja como transformar ruído em inteligência operacional.
Autor deste Artigo: Paulo Florêncio, Sócio da Target Solutions.
