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O Que É um Log? Registros de Eventos em Observabilidade Explicados

Um log é um registro com timestamp de um evento discreto que aconteceu em um sistema, escrito para que um humano ou uma máquina possa reconstruir o que ocorreu depois.

Logs são o sinal de observabilidade mais antigo e mais intuitivo: uma narrativa corrente do que um programa fez. Onde metrics agregam e traces seguem uma requisição, logs capturam momentos individuais em detalhe completo. Esse detalhe os torna inestimáveis para investigação e caros de armazenar em escala.

O que uma entrada de log contém

Uma linha de log tipicamente carrega um timestamp, um nível de severidade como info, warn ou error, e uma mensagem, muitas vezes com campos extras dando contexto como um request ID ou nome de componente. Juntas, uma sequência de linhas de log conta a história do que um sistema estava fazendo em um dado momento.

Níveis de severidade

Níveis permitem filtrar sinal de ruído. Debug e info descrevem operação normal; warn sinaliza algo suspeito; error e fatal marcam problemas reais. Definir o nível certo por ambiente, verboso em desenvolvimento, mais quieto em produção, mantém os logs úteis sem afogar o armazenamento.

Logs estruturados vs não estruturados

Um log não estruturado é texto de forma livre, fácil de escrever mas difícil de consultar. Um log estruturado é emitido como dados chave-valor, tipicamente JSON, para que os campos possam ser filtrados e agregados por máquinas. O logging estruturado é o padrão moderno precisamente porque transforma logs em algo que você pode pesquisar e analisar, não apenas ler.

Logs no CI/CD

Build logs são a primeira coisa que qualquer um lê quando um job falha, e são a forma mais bruta de observabilidade de pipeline. Quando os passos de CI emitem logs estruturados e você os envia para um armazenamento central, você pode pesquisar entre execuções, contar padrões de erro e detectar uma falha que se repete em muitos builds em vez de reler um job de cada vez.

Custo e retenção

Logs são detalhados, o que os torna volumosos e caros de manter. As equipes gerenciam isso com sampling, com retenção mais curta para logs de baixo valor, e promovendo campos consultados com frequência para metrics. O objetivo é manter detalhe suficiente para investigar sem pagar para armazenar tudo para sempre.

Principais conclusões

  • Um log é um registro com timestamp e detalhado de um único evento.
  • Níveis de severidade separam atividade rotineira de problemas reais.
  • Logs estruturados são consultáveis; logs não estruturados são apenas texto.
  • Build logs são a forma mais bruta de observabilidade de pipeline.

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