Práticas e Stack Value Stream & SRE
Value Stream Mapping
Mapeamento do fluxo de valor: da ideia ao deploy em produção. Identificação de gargalos, handoffs, wait times. Métricas: Lead Time, Cycle Time, Process Time. Priorização de melhorias com maior impacto.
Métricas DORA
Lead Time (commit→prod), Deployment Frequency, MTTR (Mean Time to Restore), Change Failure Rate. Dashboards Grafana/Datadog. Baseline→Metas→Acompanhamento contínuo.
Fluxo e WIP
Limites de Work In Progress (WIP) por fase. Eliminação de aprovações manuais desnecessárias. Visualização Kanban/Scrumban. Redução de batch sizes (releases menores e frequentes).
SRE: SLO e SLI
SLI (Service Level Indicators): latência p95/p99, taxa de erro, disponibilidade. SLO (Service Level Objectives): metas quantificadas (ex: 99.9% uptime). Error Budget: tolerância a falhas antes de congelar features.
Observabilidade
Prometheus/Grafana para métricas e alertas. Loki para logs. Tempo/Jaeger para traces distribuídos. Correlação automática: métrica→log→trace. Dashboards customizados por serviço/time.
Gestão de Incidentes
PagerDuty ou Opsgenie para on-call schedules, escalation policies. Integração com Slack/Teams. Runbooks automatizados (Argo Workflows, Ansible). Postmortems blameless obrigatórios.
ITSM Integrado
ServiceNow ou Jira Service Management para change requests, incident tracking. Automação: alerta→ticket→notificação→remediation. Métricas de MTTR, MTTD (Mean Time to Detect).
FinOps
Tagging de recursos cloud por serviço/time/ambiente. Dashboards de custo em tempo real. Alertas de gastos anômalos. Recomendações de rightsizing. Chargeback/showback para times.
Processo de Implementação
Descoberta e Mapa de Valor
Workshop de Value Stream Mapping (2-3 dias). Identificar etapas, handoffs, wait times, rework. Calcular Lead Time e Process Efficiency. Priorizar top 3 gargalos.
Definição de SLO/SLI
Selecionar serviços críticos. Definir SLI relevantes (ex: API latency < 200ms p95). Estabelecer SLO realistas (ex: 99.9% uptime). Calcular error budget inicial.
Instrumentação e Alertas
Instrumentar aplicações (OpenTelemetry). Configurar alertas baseados em SLO. Definir runbooks para incidentes frequentes. Setup on-call schedules (PagerDuty/Opsgenie).
Melhoria Contínua
Postmortems blameless após incidentes P1/P2. Revisão quinzenal de DORA metrics. Ajuste de SLO conforme evolução. Automação de toil (trabalho manual repetitivo).
Timeline e Ganhos
VSM Workshop
2-3 dias
SLO/SLI Setup
2-4 semanas
Observabilidade
FinOps
3-5 semanas
Resultados esperados
- Lead Time: ↓ 40-60%
- MTTR: ↓ 30-50%
- Change Failure Rate: ↓ 20-40%
- Toil (trabalho manual): ↓ 40-70%
- Custo cloud: ↓ 15-30% (via FinOps)
- Satisfação de devs: ↑ (menos interrupções, menos toil)
Ferramentas por Categoria
Value Stream
Ferramentas: Miro, LucidChart (para VSM visual)
Métricas: Jira, Azure DevOps, GitHub APIs para DORA
Observabilidade
Open Source: Prometheus, Grafana, Loki, Tempo, Jaeger
SaaS: Datadog, New Relic, Elastic APM
Incidentes
On-call: PagerDuty, Opsgenie
ITSM: ServiceNow, Jira Service Management
FinOps
Cloud native: AWS Cost Explorer, Azure Cost Management
Multi-cloud: CloudHealth, Kubecost, Infracost
Princípios SRE (Google)
- SLO/Error Budget: balancear velocidade vs confiabilidade
- Reduzir toil: automatizar trabalho manual repetitivo
- Postmortems blameless: aprender com falhas sem culpar indivíduos
- Monitorar SLI, não tudo: focar em métricas que importam para o usuário
- Capacidade de carga: planejar crescimento com load testing