Guia da Página Inicial da Elven Platform 

Aqui estão os principais indicadores de desempenho operacional da Elven Platform, reunidos de forma clara para oferecer uma visão geral e  completa do que está funcionando bem e do que pode ser aprimorado. Esse painel foi pensado para facilitar o entendimento do impacto de cada métrica e ajudar na tomada de decisões mais ágeis e assertivas. 

Essas métricas, quando analisadas juntas, oferecem uma visão clara e completa do desempenho do sistema, permitindo que você tome decisões rápidas e precisas para garantir que tudo esteja funcionando da melhor forma possível. Agora, vamos explorar cada indicador com exemplos práticos, explicando como você pode aplicá-los no seu dia a dia de maneira simples e intuitiva. 

Vale lembrar que todos esses indicadores estão disponíveis na seção de Insights, onde você também encontrará documentação detalhada que aprofunda ainda mais cada métrica, ajudando a compreender o impacto delas nas operações do sistema.

Uptime

O uptime mostra o percentual de tempo em que o sistema esteve disponível e funcionando sem interrupções. Quanto mais próximo de 100%, melhor a experiência dos usuários. 

Exemplo:
Imagine um e-commerce em plena Black Friday. Um uptime de 99,9% significa que o site esteve funcional quase o tempo todo, garantindo vendas e satisfação do cliente. Porém, mesmo 0,1% de downtime pode representar perdas de milhares de reais. 

Downtime 

Esse indicador, Downtime, mostra o tempo total em que o sistema ficou fora do ar em um período específico. Ele ajuda a identificar quando problemas críticos ocorreram. 

Exemplo:
Suponha que uma aplicação de atendimento ao cliente ficou inativa por 1 hora. Isso pode resultar em filas maiores, frustração para os clientes e impacto direto na reputação da empresa. 

Outages

Aqui, no Outages,  medimos quantas vezes o sistema apresentou interrupções, mesmo que curtas. Saber a frequência das falhas é essencial para entender se há um padrão que precisa ser tratado. 

Exemplo:
Um serviço de streaming que apresenta 10 interrupções no mesmo dia pode ser pior para o cliente do que uma única falha mais longa. 

Latência/Latency (Max, Min e Média/Avg por Hora)  

Esses indicadores avaliam a velocidade de resposta do sistema, medindo a latência máxima, mínima e média em milissegundos. Uma latência baixa significa que tudo está fluindo bem. 

Exemplo:
Em um aplicativo de delivery, latências altas podem significar atrasos para o cliente visualizar o cardápio ou finalizar o pedido. Se a média está em 300ms, talvez seja hora de ajustar o desempenho. 

Total de Incidentes 

Essa métrica aponta quantos incidentes foram registrados no período analisado. Entender o volume ajuda a equipe a priorizar soluções e otimizar processos. 

Exemplo:
Se o painel mostra que houve 20 incidentes na última semana, é hora de identificar se eles são causados pelo mesmo problema ou se é necessário rever a infraestrutura. 

Total Response Effort 

Esse dado reflete o esforço total da equipe para responder aos incidentes, embora nem sempre seja um número mensurável. 

Exemplo:
Se resolver um incidente consome horas extras da equipe, isso pode indicar que as ferramentas disponíveis não são suficientes, e talvez seja necessário investir em automação. 

MTTA (Mean Time to Acknowledge) 

Aqui avaliamos o tempo médio que a equipe leva para reconhecer um incidente após ele ser reportado. Quanto menor o MTTA, mais rápido é o início da solução. 

Exemplo:
Imagine que o sistema detecta um problema de sobrecarga em servidores. Se o MTTA for de apenas 2 minutos, a equipe pode agir rapidamente para evitar uma falha maior. 

MTTR (Mean Time to Resolve) 

O MTTR mostra o tempo médio necessário para resolver os problemas. Ele é uma métrica essencial para avaliar a eficiência operacional. 

Exemplo:
Se um problema de rede demora 4 horas para ser resolvido, mas outro incidente similar foi solucionado em apenas 1 hora após melhorias na configuração, é possível usar isso como base para futuras otimizações. 

Incidentes Recentes (Last Incidents) 

Aqui mostramos uma visão detalhada dos incidentes mais recentes que foram resolvidos. Esta seção traz informações essenciais sobre cada evento, como identificador do Incidente, Status, descrição e horário, facilitando o acompanhamento e a análise das ações tomadas pela equipe. 

Exemplo:
Imagine que um problema foi detectado no servidor de produção, causando lentidão no sistema. O incidente foi registrado às 14:30 e resolvido às 14:45. A descrição poderia ser algo como “Problema de desempenho devido a picos de tráfego”. O status indicaria que foi “Resolvido”. Esse acompanhamento permite à equipe entender o impacto de cada incidente e o tempo que levou para resolvê-lo, facilitando decisões futuras para evitar falhas semelhantes. 

Alertas Recentes (Last Alerts) 

Aqui em Alertas Recentes temos uma visão detalhada dos alertas mais recentes registrados no sistema, proporcionando uma análise clara das condições que exigem atenção imediata. Assim, a equipe consegue tomar ações corretivas com rapidez, antes que se tornem problemas maiores. Assim, nessa seção temos informações essenciais sobre cada alerta, como identificador do alerta, Status, descrição e horário que ocorreu o alerta, facilitando o acompanhamento e a análise das ações tomadas pela equipe. 

Exemplo:
Suponha que o sistema detecte um alerta de “Uso de disco acima de 90%” em um servidor. O alerta é acionado às 10:30 e resolvido às 10:40, com a equipe realizando a limpeza de arquivos desnecessários. O status do alerta seria “Resolvido”. Esse histórico de alertas permite à equipe identificar quais áreas precisam de mais monitoramento ou melhorias, como otimizar o gerenciamento de disco, ajudando a evitar que o alerta se repita. 

Responder Incident Volume 

Aqui, em Responder Incident Volume, temos um gráfico de barras que ilustra a quantidade de incidentes atribuídos por tipo de respondente, como “SRE”, “No Responder, entre outros. Esse gráfico fornece uma visão clara de como a carga de trabalho está distribuída entre os membros da equipe, permitindo identificar possíveis sobrecargas ou desequilíbrios na distribuição de tarefas. 

Exemplo:
Imagine que, ao visualizar o gráfico, você percebe que a equipe de SRE está sendo atribuída a 70% dos incidentes, enquanto outras equipes como “No Responder” estão com uma porcentagem bem mais baixa. Isso pode indicar que os SREs estão sobrecarregados ou que há uma oportunidade de redistribuir a carga de trabalho. Ao equilibrar melhor a carga entre os respondentes, você pode melhorar a eficiência geral da equipe e reduzir a pressão sobre os membros que estão lidando com um volume excessivo de incidentes. 

Highest MTTA by Responder 

Em Highest MTTA by Responder, você pode visualizar quais respondentes têm o maior tempo médio para reconhecer um incidente. Esse dado é crucial para identificar possíveis gargalos no processo de resposta e ajuda a apontar áreas onde a equipe pode melhorar sua agilidade ao lidar com incidentes. 

Exemplo:
Imagine que, ao analisar o gráfico, você percebe que a equipe de “SRE” tem um MTTA médio de 20 minutos, enquanto outras equipes têm valores significativamente menores, como 5 minutos. Isso pode indicar que os SREs estão levando mais tempo para reconhecer e iniciar a resolução dos problemas, possivelmente devido à falta de recursos ou priorização de tarefas. Com essas informações, é possível investigar o motivo dessa demora e implementar mudanças para reduzir esse tempo, como aprimorar os processos de monitoramento ou fornecer mais treinamento à equipe para que possam reagir mais rapidamente. 

Highest MTTR by Responder 

Em Highest MTTR by Responder, o objetivo é analisar o tempo médio que cada respondente leva para resolver os incidentes. Semelhante ao MTTA, mas focado na resolução dos problemas, essa métrica é essencial para identificar quais membros da equipe podem estar enfrentando dificuldades em resolver incidentes de forma eficiente. 

Exemplo:
Suponha que ao revisar o gráfico, você identifique que a equipe de “SRE” tem um MTTR médio de 2 horas, enquanto outros respondentes estão resolvendo incidentes em menos de 30 minutos. Esse dado pode sugerir que a equipe de “SRE” está enfrentando dificuldades maiores na resolução de problemas, seja devido à complexidade das tarefas ou falta de recursos. A análise do MTTR permite que você tome ações específicas, como fornecer treinamentos adicionais para a equipe, melhorar o suporte das ferramentas ou redistribuir os incidentes de maneira mais equilibrada, com o objetivo de otimizar o tempo de resposta e aumentar a eficiência. 

Glossário de Termos Técnicos 

Uptime 
Porcentagem de tempo em que o sistema está disponível e operacional, sem interrupções. Indica confiabilidade e estabilidade do sistema. 

Downtime 
Período de tempo em que o sistema está inativo ou indisponível, afetando diretamente a experiência do usuário e as operações. 

Outages 
Interrupções ou falhas no sistema, mesmo que de curta duração. Medir a frequência ajuda a identificar padrões e possíveis causas. 

Latência (Latency) 
Tempo de resposta de um sistema ou aplicação, medido em milissegundos. Indicadores incluem latência máxima, mínima e média. 

Incidente (Incident) 
Evento inesperado que causa interrupção ou degradação do serviço. Pode variar em gravidade e impacto operacional. 

Total Response Effort 
Esforço total gasto pela equipe para lidar com incidentes, incluindo tempo, recursos e ações realizadas. 

MTTA (Mean Time to Acknowledge) 
Tempo médio que a equipe leva para reconhecer um incidente após ser notificado. Reflete a eficiência na detecção inicial de problemas. 

MTTR (Mean Time to Resolve) 
Tempo médio necessário para resolver um incidente. Indica a eficiência operacional e a capacidade de resposta a problemas. 

Alertas (Alerts) 
Notificações automáticas geradas por sistemas de monitoramento ao detectar condições que exigem atenção imediata. 

Respondente (Responder) 
Pessoa ou equipe designada para lidar com incidentes ou alertas específicos, como equipes de SRE. 

SRE (Site Reliability Engineering) 
Prática que aplica princípios de engenharia de software para gerenciar sistemas e melhorar a confiabilidade e a performance. 

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