Detecção de erros em produção: da anomalia à correção verificada

1. Detectar o que ninguém viu ainda

Parte das falhas de produção não vem do código: queda de rede, banco de dados saturado, pico de atividade, fluxo insuficiente, erro ou não conformidade nos dados, API de um parceiro ou fornecedor indisponível. A aplicação responde, mas nem sempre, ou não bem. Essas situações não são previstas pelos testes nem sinalizadas enquanto um usuário não reclama.

Celenisia analisa continuamente o comportamento das suas aplicações a partir dos logs e faz essas anomalias aparecerem, inclusive as intermitentes, antes que passem pelo suporte e depois pelas operações.

2. Relacionar com os relatos dos usuários

Cada anomalia detectada é confrontada com os tickets do seu gerenciador (Jira, Azure DevOps…). Um “não funciona” se torna um fato qualificado: quando, onde, com que frequência.

3. Priorizar pelo impacto

Seus Product Owners dispõem dos elementos para decidir com base em dados objetivos de produção, e não em impressões: frequência, escopo afetado, impacto sobre os usuários. As equipes sabem onde concentrar seus esforços primeiro.

4. Chegar até o código

Celenisia audita o código-fonte envolvido para identificar o que provoca o erro, ou o que seria preciso melhorar para tratá-lo melhor, e propõe uma correção.

As operações entendem o que está acontecendo sem esperar a análise dos desenvolvedores; os desenvolvedores deixam de ser interrompidos para qualificar um incidente.

5. Acompanhar cada correção

Do relato até a entrada da correção em produção, cada correção é acompanhada. Diretoria, suporte e equipes técnicas compartilham a mesma observação factual da situação em produção e do processo de resolução.

6. Garantir a não regressão

Depois que a correção é implantada, Celenisia verifica se cada erro tratado realmente desapareceu, indica se restam casos residuais ou se surgem novos casos. Sua equipe é avisada assim que um problema reaparece.