Por Luiz Filipe Gonçalves | Publicado em 17 de agosto de 2026
A transformação digital na Unesp ganhou destaque internacional. A empresa norte-americana Datadog publicou, em seu site oficial, um estudo de caso sobre a evolução da observabilidade no ambiente tecnológico da Universidade. A pauta contou com a participação de Carlos Coletti, Coordenador de Serviços de Infraestrutura e Comunicações (CSIC) da FUNDUNESP.
A ferramenta de observabilidade da Datadog foi contratada pela FUNDUNESP para apoiar o ambiente de sistemas da Unesp. Na prática, a tecnologia reúne e relaciona informações sobre infraestrutura, aplicações, bancos de dados e segurança, permitindo que as equipes acompanhem o desempenho dos serviços e identifiquem com mais rapidez as causas de eventuais falhas.
Essa capacidade é importante diante da dimensão e da complexidade do ambiente digital da Unesp. Atualmente, a Universidade atende mais de 55 mil estudantes em 36 Câmpus e conta com uma estrutura tecnológica distribuída, formada por centros de dados locais, serviços em nuvem, ambientes kubernetes e uma das maiores redes acadêmicas do país. A Coordenadoria de Tecnologia da Informação (CTInf) administra aproximadamente 200 aplicações institucionais, utilizadas em atividades acadêmicas, administrativas, de pesquisa e de segurança.
Antes da adoção de uma plataforma unificada, diferentes equipes utilizavam ferramentas de monitoramento que ofereciam apenas uma visão parcial do ambiente. Essa fragmentação dificultava a relação entre os problemas identificados na infraestrutura, nas aplicações e na segurança. Em alguns casos, os próprios usuários percebiam as falhas antes que as equipes técnicas tivessem conhecimento da ocorrência.
Com a Datadog, métricas, registros de eventos, rastros de execução e dados de segurança passaram a ser analisados em único ambiente. Para Carlos Coletti, a integração dessas informações mudou a maneira como os problemas são investigados.
“Passamos menos tempo procurando respostas e mais tempo resolvendo as ocorrências”, resume Coletti.
Um dos casos apresentados pela publicação ocorreu durante o período de matrícula de novos estudantes, quando o Portal de Acesso apresentou problemas de desempenho em diferentes Câmpus. A análise dos rastros de execução mostrou que a dificuldade não estava na aplicação, mas no servidor responsável por distribuir as solicitações. Com a origem identificada, a equipe ampliou a capacidade desse componente e restabeleceu o desempenho do serviço.
Situação semelhante foi registrada durante um período de alta procura pela compra de tíquetes dos restaurantes universitários. A investigação indicou que a limitação estava na configuração de um proxy de entrada, e não da aplicação ou banco de dados. O diagnóstico direcionou a equipe ao ponto correto e permitiu a rápida normalização do serviço.
A experiência também avançou com o desenvolvimento do cAIo, um assistente interno que o Datadog MCPServer para facilitar o acesso às informações de observabilidade. A ferramenta foi totalmente desenvolvida na FUNDUNESP pelo time da CSIC e permite que o profissional faça perguntas em linguagem natural, sem precisar navegar por diferentes painéis ou conhecer previamente a estrutura das consultas técnicas.
Ao receber uma pergunta, o sistema pesquisa métricas, registros e rastros disponíveis na plataforma apresenta uma explicação objetiva com base nos dados reais do ambiente.
“O desenvolvedor pode fazer uma pergunta e receber a resposta diretamente da Datadog”, afirma Coletti.
Inicialmente utilizado pelas equipes de SRE e DevOps, o cAIo passou a apoiar também os profissionais de desenvolvimento. Segundo o estudo de caso, a solução proporcionou uma redução de 80% no tempo de investigação. Atividades que poderiam levar até cinco minutos passaram a ser concluídas em menos de um minuto.
Em uma das análises, o assistente encontrou um processo de 13 segundos no qual 99% do tempo de execução era gasto aguardando uma dependência externa. Em outra ocorrência, identificou em menos de dez minutos o aumento de erros do tipo NullPointerException, localizou o ponto de falha e apresentou o registro necessário para a investigação. A plataforma também possibilitou detectar preventivamente um vazamento de memória antes que o problema causasse a indisponibilidade de um serviço.
A integração das informações contribuiu para que as equipes deixassem de trabalhar com hipóteses isoladas e passassem a direcionar as análises com base em dados concretos. Além de acelerar a solução de problemas, a plataforma apoia a atuação conjunta das áreas de infraestrutura, desenvolvimento e segurança.
Os painéis em tempo real e os relatórios de nível de serviço também oferecem aos gestores uma visão mais clara sobre o funcionamento do ambiente, auxiliando na avaliação dos serviços e no planejamento de futuros investimentos em infraestrutura. De acordo com a publicação, os sistemas monitorados mantêm disponibilidade superior a 99,7%.
Entre os próximos passos estão a ampliação da observabilidade para aplicações que utilizam inteligência artificial, o aprofundamento do monitoramento da rede acadêmica e a evolução do cAIo por meio de novas integrações.
A publicação do estudo de caso no site da Datadog dá visibilidade internacional a uma experiência construída no cotidiano da Unesp. Para a FUNDUNESP, os resultados mostram a importância de investir em ferramentas que proporcionem diagnósticos mais rápidos, decisões orientadas por dados e maior confiabilidade aos serviços digitais utilizados por estudantes, docentes, pesquisadores e equipes administrativas.
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