Olá, tudo bem? Você que me assiste, felizmente chegamos ao fim da nossa jornada aqui de observabilidade e espero que você tenha curtido demais esse momento, todo o material, todo o conteúdo que nós trouxemos aqui para te ajudar, para elevar, te levar para o próximo patamar em termos de maturidade no que diz respeito à observabilidade e à disciplina de SRE, de DevOps no geral. Então, aqui nesse curso nós passamos pelos pilares da observabilidade, principalmente com o Nathan, olhamos teoricamente todos os assuntos pertinentes, os pilares da observabilidade, os conceitos de logs, de métricas, de tracing, qual que é a utilidade desses temas no dia a dia, no ambiente produtivo, no ambiente corporativo principalmente, visando entregar a melhor experiência para o cliente final de forma tempestiva e detectar problemas rapidamente. Depois fizemos uma imersão hands-on, comentei para vocês sobre as principais ferramentas de mercado, elegi três delas visando diversidade mesmo, diversificação de ferramentas aqui para mostrar como seria um exemplo de implementação. Tem várias formas de implementar essas ferramentas, várias formas de usar essas ferramentas, cada uma ferramenta melhor do que a outra. Então, eu foquei por conta disso nos fundamentos, mesmo no hands-on, então foquei para você como que faz uma boa captura e disponibilidade do log, mostrei para você uma ótima ferramenta que é o Splunk, mas você pode se beneficiar de ferramentas muito boas também como CloudWatch Logs para quem utiliza AWS você pode utilizar Elastic Search, que é uma solução até tão robusta quanto e de custo-benefício bastante interessante, trouxe uma visão de métricas e aí mostrei como capturar esses eventos de métrica e colocar numa ferramenta como Grafana, por exemplo, e de novo você tem uma gama de diversidade de aplicações para esse propósito, e mostrei também os eventos de tracing, como capturar os eventos de tracing, e quais benefícios, que ganhos você pode trazer com esses dados. Lembrando que tem muito mais coisas para você saber de observabilidade, é claro, nós tocamos apenas na ponta do iceberg. Então, por exemplo, um dos problemas que a observabilidade está trazendo mais recente é o volume de dados que você acaba gerando de logs, de métricas, de tracing, é tão grande, e isso é multiplicado, inclusive, ao número de aplicações que você tem rodando improdutivamente. Imagina a quantidade de dados, o volume de dados que você acaba tendo que lidar. Por conta disso, as ferramentas mais modernas, como os APMs, os Application Performance Monitoring, têm até adotado mecanismos de inteligência artificial que proativamente inspecionam e analisam esses eventos de dados, de logs, de métricas, para tirar insights dali e, de repente, até proativamente ofertar uma postura, uma mudança de conceito ou até uma mudança arquitetural que possa beneficiar e corrigir aquele problema. Não tem muita coisa para você ver e é claro que com esse fundamento, acredito que você consegue colocar em prática, consegue perseguir novidades sobre observabilidade e garantir a melhor implementação. E claro que se algo ainda não tenha ficado claro, faltou algum nível de detalhe apropriado sobre determinado ponto, não hesite em entrar em contato, estamos à disposição nas redes sociais, pode nos adicionar no LinkedIn, por exemplo, estou lá no LinkedIn como Jacques Domingos Freire de Sá, você pode me procurar lá e nos vemos no próximo encontro.