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# Monitoramento

> Como o admin acompanha a saúde dos serviços, o estado dos pipelines e o frescor dos dados na plataforma.

O monitoramento é como você acompanha se a plataforma está saudável: os serviços rodando, os pipelines sincronizando e os dados frescos. Esta página é a visão operacional do admin. Para o produto de observabilidade, veja [Observability](https://docs.strattum.ai/observability/overview.md).

Três coisas você acompanha: a saúde dos serviços de infraestrutura, o estado de cada sync de pipeline e o frescor dos datasets no Data Catalog.

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## O que acompanhar

| Sinal | Onde | O que indica |
| - | - | - |
| **Saúde dos serviços** | Healthcheck da instalação | Serviços de infraestrutura no ar |
| **Estado dos pipelines** | Data Catalog, por dataset | Último sync: em execução, concluído ou com falha |
| **Frescor dos dados** | Data Catalog, por dataset | Timestamp do último sync e fontes desatualizadas |
| **Qualidade dos datasets** | Data Catalog | Completude, frescor, consistência e unicidade |

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## Saúde dos serviços

O instalador roda healthcheck em todos os serviços no fim do deploy, e o time da Strattum mantém monitoramento contínuo. Alertas de saúde chegam ao canal Slack compartilhado.

O acesso operacional é por VPN (WireGuard), com as APIs internas sem IP público. Ver [BYOC e acessos do time](https://docs.strattum.ai/faq/byoc.md).

> [!NOTE]
>
> O monitoramento contínuo dos serviços de infraestrutura é operado pelo time da Strattum, dentro dos limites de acesso do BYOC. Os alertas chegam ao canal compartilhado com você.

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## Estado dos pipelines e frescor dos dados

Cada dataset no Data Catalog mostra o status de saúde, o timestamp do último sync e o owner. Você acompanha em **Data Catalog** no menu lateral.

Ao inspecionar um dataset, você vê o histórico de sincronizações e a linhagem completa: fonte original, pipeline de ingestão, transformação dbt e dataset final. O gráfico de linhagem ajuda a rastrear de onde um dado desatualizado veio.

O Observability monitora a saúde dos datasets ao longo do tempo: fontes desatualizadas, campos faltando, schemas quebrados. Ver [Data Catalog](https://docs.strattum.ai/data-catalog/overview.md).

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## Qualidade dos datasets

Cada dataset registrado no Catalog carrega monitoramento de qualidade em quatro dimensões:

| Dimensão | O que mede |
| - | - |
| **Completude** | Quanto do dado esperado chegou |
| **Frescor** | Há quanto tempo foi o último sync |
| **Consistência** | Aderência de valores ao formato esperado |
| **Unicidade** | Ausência de duplicatas nas chaves |

Essas métricas alimentam a avaliação de contexto do Evals e os alertas do Observability.

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## Limitações conhecidas

* Um dashboard único consolidando saúde de serviço, pipelines e qualidade em uma tela não está descrito nas fontes; os sinais vivem no Data Catalog e no healthcheck. \[verificar]
* Os thresholds padrão que disparam alerta de frescor por dataset não estão documentados aqui. \[verificar]

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## Próximos passos

> **[Observability](https://docs.strattum.ai/observability/overview.md)**
>
> O produto de observabilidade e a avaliação de contexto ao longo do tempo.

> **[Data Catalog](https://docs.strattum.ai/data-catalog/overview.md)**
>
> Status, linhagem, histórico de sync e qualidade por dataset.

> **[Manutenção e upgrades](https://docs.strattum.ai/admin/maintenance-upgrades.md)**
>
> Backup, atualização de versão e healthcheck operado pelo time.

> **[BYOC e acessos do time](https://docs.strattum.ai/faq/byoc.md)**
>
> Como o monitoramento contínuo é operado dentro do BYOC.


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