Apoiando a transformação digital em 36 campi

A UNESP (Universidade Estadual Paulista) é uma das maiores universidades públicas de pesquisa do Brasil, atendendo mais de 55.000 estudantes em 36 campi distribuídos pelo estado de São Paulo. Sustentar essa missão exige um ambiente tecnológico altamente distribuído, que viabiliza desde a matrícula de estudantes e plataformas de ensino até a computação de pesquisa, sistemas administrativos e operações de cibersegurança.

A divisão central de TI da universidade, a CTInf, gerencia aproximadamente 200 aplicações institucionais em execução em uma infraestrutura híbrida que abrange data centers on-premises, ambientes Kubernetes, plataformas em nuvem e uma das maiores redes acadêmicas do Brasil.

Conforme a UNESP acelerava suas iniciativas de transformação digital, manter a visibilidade sobre esse ambiente se tornou cada vez mais importante. As equipes de infraestrutura, aplicações e segurança dependiam de múltiplas ferramentas de monitoramento, cada uma oferecendo apenas uma visão parcial dos sistemas da universidade. Correlacionar problemas entre ambientes era muitas vezes difícil, e em diversos casos os usuários reportavam problemas antes mesmo de as equipes de TI perceberem. “Antes do Datadog, cada equipe tinha visibilidade apenas de parte do ambiente. Reunir métricas, traces e logs nos deu o contexto necessário para entender os problemas da universidade como um todo,” conta Ney Lemke.

Para garantir serviços digitais confiáveis a estudantes, professores e pesquisadores, a UNESP precisava de uma abordagem mais unificada.

Enxergando a universidade por uma visão unificada

Após avaliar plataformas de observabilidade e consultar instituições parceiras no Brasil e no exterior, a UNESP escolheu o Datadog como o núcleo de sua estratégia de observabilidade.

Ao adotar Infrastructure Monitoring, APM, Log Management, Database Monitoring, Code Security e App and API Protection, a universidade criou uma visão única de todo o seu ambiente híbrido. As equipes passaram a correlacionar métricas, traces, logs, eventos de infraestrutura e dados de segurança em uma única plataforma. “A capacidade de correlacionar dados de infraestrutura, aplicações e segurança em uma única plataforma mudou fundamentalmente a forma como solucionamos problemas. Passamos menos tempo procurando respostas e mais tempo resolvendo questões,” relata Carlos Coletti — Gerente de TI da FUNDUNESP.

Essa visibilidade rapidamente provou seu valor. Durante um período de matrícula de novos estudantes, o Portal de Acesso da universidade apresentou problemas de desempenho que afetaram usuários de múltiplos campi. Os traces do Datadog revelaram que o gargalo não estava na aplicação em si, mas no servidor web responsável por distribuir as requisições. Ao escalar esse componente, o problema foi resolvido e o desempenho foi restaurado.

“Antes do Datadog, cada equipe tinha visibilidade apenas de parte do ambiente. Reunir métricas, traces e logs nos deu o contexto necessário para entender os problemas da universidade como um todo.”

Em outro caso, problemas de desempenho durante um pico de demanda para a compra de vale-refeição universitário foram rastreados até um limite de configuração de proxy de ingress, e não a problemas de aplicação ou de banco de dados. O Datadog ajudou a equipe a identificar a verdadeira causa raiz e restaurar o serviço rapidamente.

Com uma plataforma de observabilidade unificada, a UNESP pôde ir além das suposições e focar diretamente na solução dos problemas.

Transformando a observabilidade em uma conversa

À medida que a adoção da observabilidade se expandia, a CTInf identificou outra oportunidade: tornar os insights do Datadog acessíveis a mais equipes.

Embora o Datadog oferecesse visibilidade abrangente sobre logs, traces e métricas, extrair insights ainda exigia que os usuários navegassem por dashboards, entendessem a sintaxe de consultas e correlacionassem manualmente informações de múltiplas telas.

Para enfrentar esse desafio, a equipe desenvolveu o cAIo, um assistente interno de observabilidade baseado no Datadog MCP Server. O objetivo era tornar o Datadog mais fácil de usar.

O Datadog MCP Server se tornou o motor por trás da experiência. Quando um desenvolvedor faz uma pergunta em linguagem natural, o MCP traduz essa solicitação em consultas do Datadog, recupera os traces, logs e métricas relevantes e retorna uma explicação concisa baseada em telemetria real. “O Datadog MCP Server mudou fundamentalmente a forma como as pessoas interagem com dados de observabilidade. Em vez de ensinar cada desenvolvedor a navegar em dashboards e escrever consultas, podemos deixá-los simplesmente fazer uma pergunta e obter uma resposta diretamente do Datadog,” afirma Carlos Coletti.

O que começou como uma ferramenta para as equipes de SRE e DevOps rapidamente se expandiu para as equipes de desenvolvimento em toda a universidade. O resultado foi uma redução de 80% no tempo de investigação, com muitas tarefas comuns de observabilidade caindo de até cinco minutos para menos de um minuto.

Usando os traces do Datadog acessados por meio do cAIo, a equipe identificou um trace de 13 segundos no qual 99% do tempo de execução era gasto aguardando uma dependência upstream, direcionando imediatamente os engenheiros ao serviço correto para otimização.

“O Datadog MCP Server mudou fundamentalmente a forma como as pessoas interagem com dados de observabilidade. Em vez de ensinar cada desenvolvedor a navegar em dashboards e escrever consultas, podemos deixá-los simplesmente fazer uma pergunta e obter uma resposta diretamente do Datadog.”

Em outro caso, o cAIo utilizou logs e dados de APM do Datadog para identificar um pico de erros java.lang.NullPointerException, localizar o endpoint com falha e apresentar o stack trace relevante em menos de 10 minutos.

A ferramenta também detectou proativamente um vazamento de memória usando a telemetria de Kubernetes do Datadog, antes que o problema pudesse causar uma interrupção na produção.

Ao combinar a observabilidade do Datadog com o acesso em linguagem natural por meio do MCP, a UNESP transformou a observabilidade de uma disciplina especializada em uma capacidade disponível para um conjunto muito mais amplo de equipes.

Avançando a transformação digital no ensino superior

Hoje, a equipe de CTInf da UNESP usa o Datadog para apoiar a missão da universidade de oferecer serviços digitais confiáveis a estudantes, professores, pesquisadores e equipe administrativa. Com visibilidade unificada em seu ambiente distribuído, a equipe consegue manter sua meta de mais de 99,7% de uptime do sistema, acelerar a solução de problemas e fortalecer a colaboração entre as equipes de infraestrutura, aplicações e segurança.

A CTInf também transformou a observabilidade em uma poderosa ferramenta de comunicação para a liderança da universidade. Por meio de dashboards em tempo real e relatórios de acordo de nível de serviço (SLA), a equipe oferece aos órgãos de governança uma visão clara do desempenho dos serviços, ajudando-os a comunicar a saúde operacional, demonstrar o impacto do trabalho realizado e tomar decisões baseadas em dados sobre futuros investimentos em infraestrutura. Lemke explica: “O Datadog se tornou mais do que uma plataforma de monitoramento para nós. É uma base para a transformação digital, ajudando-nos a entregar melhores serviços e, ao mesmo tempo, dando à liderança visibilidade em tempo real sobre a saúde do nosso ambiente.”

Olhando para o futuro, a UNESP planeja expandir a observabilidade para aplicações baseadas em IA, aprofundar o monitoramento de sua infraestrutura de rede acadêmica, continuar evoluindo o cAIo por meio das capacidades de IA e integrações MCP do Datadog, e apoiar a implementação de sua futura política de cibersegurança.

“O Datadog se tornou mais do que uma plataforma de monitoramento para nós. É uma base para a transformação digital, ajudando-nos a entregar melhores serviços e, ao mesmo tempo, dando à liderança visibilidade em tempo real sobre a saúde do nosso ambiente.”

Para a UNESP, a observabilidade se tornou uma base para oferecer experiências digitais confiáveis, apoiar a pesquisa e a inovação, e avançar a transformação digital em um dos maiores sistemas universitários públicos do Brasil.