<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title>OpenSearch - Tag - Roberta Brandão</title><link>https://betabrandao.github.io/tags/opensearch/</link><description>OpenSearch - Tag - Roberta Brandão</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>pt-br</language><managingEditor>robertanrbandao[at]gmail[dot]com (Roberta Brandão)</managingEditor><webMaster>robertanrbandao[at]gmail[dot]com (Roberta Brandão)</webMaster><lastBuildDate>Thu, 18 Jun 2026 10:39:03 -0300</lastBuildDate><atom:link href="https://betabrandao.github.io/tags/opensearch/" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Observabilidade com Fluentd e Data Prepper usando Entropia de Shannon</title><link>https://betabrandao.github.io/posts/observabilidade-com-fluentd-e-data-prepper-usando-entropia-de-shannon/</link><pubDate>Thu, 18 Jun 2026 10:39:03 -0300</pubDate><author><name>Roberta Brandão</name></author><guid>https://betabrandao.github.io/posts/observabilidade-com-fluentd-e-data-prepper-usando-entropia-de-shannon/</guid><description><![CDATA[<p>No artigo sobre <a href="/posts/observabilidade-no-kubernetes/" rel="">Observabilidade no Kubernetes</a>, mostrei como instrumentar um cluster com Prometheus, Grafana e Jaeger. Mas e quando o volume de logs e traces cresce a ponto de voce nao conseguir mais identificar o que e normal e o que e anomalia so de olhar um dashboard?</p>
<p>E aqui que a entropia de Shannon entra como ferramenta de deteccao, e onde o OpenSearch com Fluentd e Data Prepper entra como infraestrutura para processar tudo em escala.</p>
<p>A ideia e simples: calcular a entropia de campos especificos dos seus logs e traces. Se a entropia mudar bruscamente, algo esta diferente. Isso pode ser um ataque, um bug, ou uma mudanca de comportamento que voce precisaria saber.</p>]]></description></item></channel></rss>