Quando o problema deixa de ser o alarme e passa a ser a fragmentação
À medida que os ambientes de TI evoluem, o desafio operacional deixa de estar apenas no volume de alarmes e passa a residir na sua fragmentação.
A expansão de arquiteturas distribuídas, a adoção de múltiplas plataformas de monitoramento e a especialização crescente das ferramentas fizeram com que os eventos passassem a surgir de fontes diversas, isoladas entre si e orientadas a domínios específicos.
Este artigo explora por que a correlação de alarmes (ou correlação de eventos) se tornou o elemento central de uma estratégia AIOps eficiente, especialmente em um cenário de alert storm alimentado por múltiplas origens de alarmes.
Ao longo do texto, discutimos como a incapacidade de correlacionar eventos entre fontes distintas limita o monitoramento tradicional e por que soluções como o ARGUS, ao operar acima dessas ferramentas, viabilizam uma visão operacional unificada.
A multiplicação das fontes é o desafio estrutural da correlação de alarmes
O crescimento do alert storm não pode ser explicado apenas pelo aumento do número de sistemas monitorados.
Um fator decisivo é a diversificação das fontes de alarme. Ambientes modernos utilizam ferramentas distintas para monitorar redes, servidores, aplicações, containers, serviços em nuvem, segurança e experiência do usuário.
Cada uma dessas plataformas cumpre seu papel dentro de um recorte específico, mas nenhuma delas foi concebida para enxergar o ambiente como um todo.
O resultado é uma operação que recebe eventos simultaneamente de múltiplos sistemas de monitoramento, cada um descrevendo a realidade a partir de sua própria perspectiva.
Um mesmo incidente passa a ser reportado diversas vezes, sob ângulos diferentes, por ferramentas que não se comunicam entre si.
O alert storm deixa de ser apenas um excesso quantitativo e passa a ser, sobretudo, um problema de descontinuidade informacional para um processo de correlação de alarmes que seja realmente eficiente.
O limite das plataformas de monitoramento individuais
Plataformas de monitoramento tradicionais são, por definição, autorreferentes.
Elas correlacionam eventos apenas dentro do próprio domínio, quando o fazem. Um sistema de monitoramento de rede enxerga a rede; uma ferramenta de APM enxerga a aplicação; uma solução de infraestrutura observa servidores e recursos computacionais.
Cada uma entrega alertas tecnicamente válidos, mas limitados ao seu escopo.
Esse modelo se torna problemático quando os incidentes atravessam domínios. Uma degradação em infraestrutura pode se manifestar como lentidão de aplicação, falhas de autenticação e indisponibilidade de serviços externos.
Cada plataforma reporta seu fragmento da realidade, mas nenhuma é capaz de reconstruir o cenário completo. A operação recebe múltiplos alarmes corretos, porém desconectados, e precisa correlacioná-los manualmente.
Essa limitação não é falha de implementação, mas consequência direta do desenho dessas ferramentas. Elas não foram pensadas para atuar como camada de inteligência transversal.
Quando mais ferramentas significam menos entendimento
Paradoxalmente, quanto mais madura a organização em termos de observabilidade e monitoramento, maior tende a ser o problema. A adoção de novas ferramentas amplia a visibilidade local, mas também aumenta a fragmentação do sinal.
O NOC passa a lidar não apenas com muitos alarmes, mas com muitas narrativas concorrentes sobre o mesmo incidente.
Nesse contexto, a correlação de alarmes deixa de ser apenas uma funcionalidade desejável e passa a ser um requisito operacional. Sem uma camada capaz de cruzar eventos entre fontes distintas, o NOC permanece preso a uma visão parcial da realidade, independentemente da quantidade de dados disponíveis.
O desafio deixa de ser técnico e passa a ser cognitivo: operadores precisam interpretar informações desconectadas, sob pressão, em tempo real.
Correlação de alarmes como integração de contextos, não apenas de dados
Correlacionar eventos, em um cenário moderno, significa integrar contextos, não apenas agrupar alarmes semelhantes.
Isso envolve reconhecer que eventos provenientes de fontes distintas fazem parte do mesmo fenômeno operacional, ainda que descrevam sintomas diferentes.
Na prática, isso exige uma camada que consiga observar eventos de rede, infraestrutura, aplicações e serviços como partes de um mesmo sistema.
A correlação passa a considerar relações temporais, dependências funcionais e impacto operacional, independentemente da origem do alarme.
O valor está justamente em cruzar domínios que, isoladamente, não oferecem visão suficiente.
Essa abordagem permite que o NOC deixe de alternar entre consoles e passe a trabalhar com uma narrativa operacional única.
A correlação como resposta estrutural à fragmentação do monitoramento
Enquanto abordagens tradicionais tentam reduzir ruído ajustando alarmes dentro de cada ferramenta, a correlação transversal atua na raiz do problema. Ela não elimina alarmes, mas reorganiza a informação, conectando sinais dispersos em cenários compreensíveis.
Em ambientes reais, isso se traduz na capacidade de reduzir centenas de milhares de alarmes originados em múltiplas plataformas para um conjunto muito menor de ocorrências operacionais relevantes.
O ganho não está apenas na redução do volume, mas na recuperação do sentido. A operação passa a entender o que está acontecendo, e não apenas o que está falhando.
Essa mudança altera profundamente a dinâmica do NOC, reduzindo desgaste e melhorando a qualidade das decisões.
Correlação como base para priorização em ambientes multissistema
Quando eventos são analisados dentro de silos, a priorização tende a ser arbitrária, baseada em severidades técnicas locais.
Em ambientes com múltiplas fontes de alarme, isso gera conflitos constantes. O que é crítico para uma ferramenta pode ser secundário no contexto geral do negócio.
A correlação transversal permite superar essa limitação ao avaliar impacto de forma integrada. Eventos de diferentes fontes passam a ser analisados como parte de um mesmo cenário, possibilitando priorização baseada em efeito real sobre serviços e usuários.
Essa capacidade é essencial para operações que precisam decidir rapidamente onde concentrar esforços em meio a volumes massivos de informação.
O papel do AIOps na correlação entre múltiplas fontes
À medida que o número de fontes cresce, a correlação manual se torna inviável.
O AIOps surge como o mecanismo capaz de sustentar essa integração em escala. Ao aplicar análise de padrões e contextualização contínua, o AIOps permite correlacionar eventos de origens heterogêneas de forma consistente e repetível.
Essa camada não substitui as ferramentas de monitoramento existentes, mas opera acima delas, organizando o fluxo de eventos e transformando dados fragmentados em entendimento operacional.
O NOC deixa de ser um ponto de convergência de alarmes e passa a ser um centro de interpretação contextual.
Onde o ARGUS se diferencia na correlação de múltiplas fontes
O Argus foi concebido exatamente para operar nesse espaço entre as ferramentas.
Em vez de competir com plataformas de monitoramento individuais, ele se posiciona como uma camada AIOps transversal, capaz de correlacionar eventos provenientes de múltiplas fontes heterogêneas.
Essa capacidade permite que alarmes de rede, infraestrutura, aplicações e outros domínios sejam analisados conjuntamente, recuperando o contexto perdido pela fragmentação do monitoramento.
O Argus não depende de uma única fonte de verdade; ele constrói essa verdade operacional a partir da correlação entre sistemas existentes.
Ao fazer isso, o Argus viabiliza uma visão unificada da operação, reduz ruído estrutural e apoia decisões com base em impacto real, mesmo em ambientes complexos e legados.
Correlação de múltiplas fontes como indicador de maturidade operacional
À medida que organizações amadurecem, a correlação entre múltiplas fontes deixa de ser um diferencial e passa a ser um requisito básico. Operações que permanecem presas a correlações locais tendem a sofrer com ruído crescente e perda de eficiência.
A capacidade de integrar eventos de diferentes domínios é um dos sinais mais claros de maturidade operacional. Ela permite que o NOC evolua de um centro reativo para um núcleo de inteligência, capaz de sustentar ambientes complexos com previsibilidade e controle.
Sem correlação entre fontes, não há AIOps efetivo
Em um cenário marcado pelo crescimento do alert storm e pela multiplicação de fontes de alarme, a correlação de eventos torna-se o coração de qualquer estratégia AIOps eficaz.
Sem a capacidade de cruzar informações entre plataformas distintas, dados permanecem fragmentados e decisões continuam baseadas em ruído.
Ao atuar acima das ferramentas individuais e integrar eventos de múltiplas origens, soluções como o Argus demonstram que é possível transformar fragmentação em entendimento operacional.
Em ambientes onde a complexidade continuará crescendo, correlacionar entre fontes deixa de ser uma opção e se torna uma condição essencial para operar com eficiência.
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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.
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Autor deste Artigo: Paulo Florêncio, Sócio da Target Solutions.
