Ferramentas de observabilidade no Front End: diferenças cruciais entre o Datadog e o PostHog
“A API do Backend está lenta”, “Não consigo finalizar minha compra”, “Por que o sistema sempre fica lento às 14h da tarde?”
Perguntas vagas demais como essas são ótimos exemplos do porquê precisamos saber não só o “que” deu errado, mas “porquê” aconteceu, especialmente no lado da interface, do Front End. Mas como fazer isso exatamente?
É aí que o Monitoramento em si perde força e a Observabilidade entra no jogo, e é sobre isso, especialmente no contexto Front End e suas ferramentas, que eu vou falar com vocês hoje!
Bom, observabilidade se refere a uma investigação estruturada (com método) sobre um incidente. É um processo, muito mais do que só monitorar uma variável. Nessa missão, precisamos de ferramentas para nos auxiliar com logs, métricas e traces, e eu vejo 2 (duas) como bem relevantes atualmente: PostHog e Datadog.
Primeiro: o custo. O custo do PostHog é muito mais baixo que o Datadog, pois oferece um limite inicial e uso do plano gratuito que são bem mais generosos. Aconselho dar uma olhada nos sites (links ao final).
O PostHog visa a cultura de Produto e Growth, pois é ideal para times focados em liberar funcionalidades gradualmente por Feature Flags e testar hipóteses em tempo real com testes A/B. Ou seja, foco está na usabilidade e jornada do usuário.
O Datadog é ótimo para identificar e corrigir gargalos técnicos, como rastrear um clique lento no front-end, mapear a chamada de API correspondente e ver exatamente qual linha de código ou banco de dados no back-end causou a lentidão, como também otimizar SEO e tempo de renderização (Core Web Vitals) em detalhes milimétricos. Ou seja, focado em debugar erros técnicos.
Se for usar o Datadog para avaliar comportamento do usuário, ou rastrear automaticamente cliques, inputs e envios de formulários, como por que um usuário abandonou o carrinho de compras, você vai precisar integrar ferramentas externas como Mixpanel. O PostHog é uma plataforma unificada e moderna para isso.
Na documentação de ambas, há registros de avanços que estão sobrepondo as suas diferenças e tornando elas mais parecidas (e completas, eu acredito). Porém, no momento, o público-alvo das duas ainda é bem distinto.
No meu fluxo de desenvolvimento atual, eu prefiro escolher com base na demanda pelo uptime do sistema ou tamanho do negócio. Usar os dois em conjunto seria o ideal, mas pode não ser muito prático. Por exemplo, pra mim faz mais sentido usar o PostHog num negócio pequeno que precisa alavancar a retenção e conversão do público e com tolerância maior a downtime, e usar o Datadog para demanda média-alta com regras mais rígidas de SLO, por exemplo 90% das requisições HTTP ter latência < 500 ms. Depende.
Vou deixar o link das duas ferramentas:
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