Você já conhece o padrão agente → gateway. Agora a decisão que separa arquitetura de configuração: onde aplicar sampling. O painel ao lado é uma infraestrutura simulada reagindo às suas escolhas — nada aqui é vídeo.
Sua zona on-premises tem milhares de hosts (ajuste no painel), cada um com um agente enxuto enviando traces pro gateway. O backend de APM cobra por evento ingerido, e o link de saída cobra por GB. Sem sampling, você paga fidelidade total — em dobro.
Sampling probabilístico descarta uma fração dos traces. A pergunta desta lição não é "quanto" — é "onde". E o onde muda tudo: custo, governança e o que você consegue fazer depois.
Os componentes do diagrama são clicáveis — toque num nó pra ver o que ele faz e seus números ao vivo.
Head-based sampling de 25%. Você é o arquiteto da zona. Onde aplica?
Troque de resposta à vontade — observe os contadores, a espessura dos fluxos no diagrama e o aviso de configuração. Errar aqui é grátis; em produção, não.
Esta é a config do gateway (OTel Collector). Mexa e rode: mude o sampling_percentage, remova o filter do pipeline, quebre a indentação de propósito. A infraestrutura simulada interpreta o que você escreveu.
Só conta o que está dentro do pipeline — declarar um processor e esquecer de listá-lo em service.pipelines.traces.processors é o erro nº 1 de OTel em produção. Teste.
Arquitetura boa não é a que funciona no dia bom — é a que degrada com dignidade no dia ruim. O botão vermelho no painel derruba o backend de APM. Aperte e observe: o fluxo de export morre, e o buffer do gateway começa a encher. Quem decide o final dessa história é o memory_limiter que você deixou (ou não) no pipeline.
Com o limiter, o gateway segura o que cabe e descarta o resto com controle — degradação escolhida. Sem ele, a memória cresce até o kernel decidir por você: OOMKilled, restart, e o buffer inteiro perdido de uma vez. Teste os dois finais: rode o YAML com e sem o limiter no pipeline antes de apertar o botão.
Repare também na recuperação: ao restaurar o backend, o export dispara acima do normal enquanto o buffer drena — aquele pico pós-incidente que assusta dashboards e times de capacity. Agora você sabe o que ele é.
Arraste e compare. Os números abaixo não são de exemplo: são calculados pra 2.000 hosts (seu slider) com o percentual que está no seu YAML agora. Mude qualquer um dos dois e volte aqui.
Regra da casa: agente burro, gateway inteligente — política de dados pertence ao ponto de agregação, salvo restrição de rede ou custo que force o corte na origem.