Em sistemas distribuídos, especialmente quando falamos de microsserviços, um dos maiores desafios é rastrear o caminho de uma requisição. Uma chamada que começa no front-end pode passar por vários serviços diferentes até chegar ao banco de dados, e entender esse fluxo é essencial para depuração e monitoramento. É aqui que entram conceitos como Trace ID, Span ID e Correlation ID.

Trace ID

O Trace ID é um identificador único que representa todo o caminho de uma requisição. Imagine que um usuário faça login: essa requisição pode passar por um gateway, um serviço de autenticação, outro serviço que consulta o banco, e assim por diante. Todas essas chamadas compartilham o mesmo Trace ID, permitindo que você veja o “filme completo” da requisição.

Span ID

Dentro de um trace, cada operação específica é chamada de span. O Span ID identifica um trecho individual do processo. Por exemplo:

• Um span para a chamada no gateway
• Outro span para a validação do token
• Outro span para a consulta ao banco

Os spans se encadeiam, formando uma árvore de operações dentro do trace.

Correlation ID

O Correlation ID é parecido com o Trace ID, mas geralmente usado em cenários mais simples, sem necessidade de spans detalhados. Ele serve para correlacionar logs de diferentes serviços referentes a uma mesma requisição. Muitas empresas adotaram esse padrão antes da popularização das ferramentas de tracing distribuído, e ainda hoje ele é útil em sistemas menores ou quando você não usa OpenTelemetry/Zipkin/Jaeger.

Ferramentas de rastreio

Além dos IDs, existem ferramentas que facilitam a visualização de traces e ajudam a entender melhor o fluxo entre serviços:

• Jaeger: muito usado em conjunto com OpenTelemetry. Ele coleta os traces e mostra um gráfico de todas as operações, com tempos de execução e dependências entre serviços.
• Zipkin: uma das primeiras ferramentas de tracing distribuído, simples de configurar e muito popular. Exibe uma linha do tempo das chamadas, mostrando onde cada serviço gastou mais tempo.
• Grafana Tempo: integra nativamente com Grafana, permitindo visualizar traces lado a lado com métricas e logs.
• AWS X-Ray: solução gerenciada da Amazon que oferece uma visão clara do percurso das requisições dentro da infraestrutura AWS.
• Datadog APM / New Relic: ferramentas pagas que vão além do tracing, oferecendo também métricas de performance e monitoramento completo da aplicação.

Essas soluções permitem que desenvolvedores e times de observabilidade enxerguem gargalos, entendam a ordem exata das chamadas e tenham clareza sobre onde um erro aconteceu.

Conclusão

Resumindo:

• Trace ID: identifica toda a jornada de uma requisição.
• Span ID: identifica operações individuais dentro dessa jornada.
• Correlation ID: correlaciona logs de diferentes serviços para uma mesma requisição, geralmente em cenários mais simples.

Implementar esses conceitos e utilizar ferramentas de tracing distribuído é fundamental para garantir a observabilidade em sistemas modernos, facilitando a identificação de problemas e a otimização da performance.