Você já teve aquela sensação em uma reunião de planejamento de engenharia? Você está falando sobre velocity, story points e metas da sprint, mas não consegue se livrar de uma pergunta simples: “A gente está realmente melhorando?”.
É fácil se sentir ocupado, mas é muito mais difícil saber se o time é eficaz. Intuição e “feeling” não são suficientes. Para realmente entender e melhorar como seu time entrega software, você precisa parar de adivinhar e começar a medir as métricas devops certas.
Elas não são apenas números para o dashboard de um gerente. São os sinais vitais do seu motor de entrega de software. Quando usadas corretamente, elas conectam o esforço de engenharia diretamente aos resultados de negócio, ajudando a responder perguntas como “Com que rapidez conseguimos entregar valor aos usuários?” e “Qual a estabilidade do nosso sistema quando fazemos isso?”.
Por que os números são os melhores amigos do seu time
Vamos ser sinceros: ninguém quer ser julgado por um conjunto de números arbitrários. Mas quando falamos em medir a performance de DevOps, não estamos falando de rastrear LOC por pessoa ou criar um ranking de desenvolvedores. Esse é um caminho tóxico.
Em vez disso, a ideia é iluminar o sistema, não as pessoas. O objetivo é:
- Identificar os verdadeiros gargalos. O processo de review de PRs está levando dias? O pipeline de CI/CD está lento demais? As métricas certas tornam esses problemas impossíveis de ignorar.
- Entregar software de forma mais rápida e confiável. Não se trata de escolher entre velocidade e estabilidade. Times de alta performance têm ambos. As métricas mostram como equilibrá-los.
- Construir uma cultura de melhoria objetiva. Em vez de discutir com base em “achismos”, vocês podem ter conversas baseadas em dados compartilhados. “Sinto que nossos deploys estão falhando mais” se torna “Nosso Change Failure Rate subiu de 5% para 15% no último mês. O que mudou?”.
- Reduzir o burnout do time. Um processo de release caótico e imprevisível é exaustivo. Ao aprimorar o pipeline de entrega, você cria um ambiente mais sustentável e menos estressante para todos.
Basicamente, você está trocando ambiguidade por clareza. E clareza é o primeiro passo para a melhoria.
As quatro métricas que realmente importam (Métricas DORA)
Se é para começar por algum lugar, comece por aqui. Durante anos, a equipe por trás do programa DevOps Research and Assessment (DORA) (hoje parte do Google) estudou milhares de organizações para descobrir o que diferencia os times de engenharia de elite dos demais.
Eles descobriram que apenas quatro métricas-chave fornecem uma visão poderosa e completa da performance da sua entrega de software. Elas medem tanto a velocidade quanto a estabilidade do seu time. Você precisa de ambos. Entregar rápido não adianta nada se tudo o que você entrega está quebrado.
Vamos analisar cada uma delas.
1. Lead Time for Changes
O tempo que leva para um commit sair da máquina de um desenvolvedor e chegar em produção. Começa no segundo em que o código é commitado na sua branch principal e termina quando esse código está rodando com sucesso para os usuários.
Esta é sua principal medida de velocidade e eficiência de processo. Um lead time curto significa que você pode entregar valor, corrigir bugs e rodar experimentos de forma incrivelmente rápida. É um indicador direto da agilidade do seu time. Se o seu lead time é medido em semanas ou meses, você simplesmente não consegue competir com times que o medem em horas ou minutos.
Como medir: Você precisa de timestamps. A forma mais simples é (timestamp do deploy em produção) - (timestamp do primeiro commit nesse deploy). Seus sistemas de CI/CD e controle de versão têm todos esses dados. Você só precisa extraí-los e calcular a média ao longo do tempo.
Resumindo: O Lead Time mostra a rapidez com que você vai da ideia à realidade. Quanto menor, melhor.
2. Deployment Frequency
Simplesmente, a frequência com que seu time faz um release para produção com sucesso. Vocês fazem deploy várias vezes ao dia? Uma vez por semana? Uma vez por trimestre?
Uma alta frequência de deploy é sinal de um pipeline saudável e automatizado e de um time confiante. Isso não significa que você está lançando features enormes toda hora. Significa que você está fazendo mudanças pequenas e incrementais. Mudanças menores têm menos risco, são mais fáceis de revisar e de resolver caso algo dê errado. Esse ritmo cria momentum e reduz o medo associado ao grande e assustador “dia do release”.
Como medir: Essa é fácil. Conte o número de deploys bem-sucedidos em produção durante um período (um dia, uma semana). A maioria das ferramentas de CI/CD pode gerar esse relatório diretamente.
Resumindo: A Frequência de Deploy mede o ritmo do seu time. Quanto mais frequente, melhor.
3. Taxa de Falha em Alterações (Change Failure Rate – CFR)
A porcentagem dos seus deploys em produção que resultam em uma falha, exigindo um hotfix, rollback ou alguma outra forma de correção.
Esta é sua principal medida de qualidade e estabilidade. Um CFR alto significa que seus releases causam problemas e minam a confiança do usuário. É um sinal claro de que seu processo de teste, review ou deploy tem um problema. O objetivo não é necessariamente 0% — isso pode significar que você não está correndo riscos suficientes —, mas times de elite consistentemente mantêm essa taxa abaixo de 15%.
Como medir: (Número de deploys que causaram falha) / (Número total de deploys). Definir o que é uma “falha” é a parte complicada. Geralmente, está ligado ao seu sistema de gerenciamento de incidentes. Se um deploy dispara um alerta no PagerDuty ou exige um hotfix em poucas horas, conte como uma falha.
Resumindo: O CFR mede a qualidade dos seus releases. Quanto menor, melhor.
4. Tempo Médio de Recuperação (Mean Time to Recover – MTTR)
Quando uma falha realmente acontece (e vai acontecer), quanto tempo leva para restaurar o serviço?
Esta é a medida definitiva da resiliência do seu sistema e da capacidade do seu time de responder a incidentes. Falhas são inevitáveis. O que diferencia os times de elite é a rapidez com que conseguem detectá-las e corrigi-las.
Um MTTR baixo significa que você pode fazer deploy com confiança, sabendo que, se algo quebrar, você pode consertar em minutos, não em horas ou dias. Isso cria uma segurança psicológica incrível.
Como medir: (Timestamp da resolução do problema) - (Timestamp da detecção inicial do problema). Suas ferramentas de monitoramento e alerta são a fonte da verdade aqui. Calcule o tempo médio desde que um alerta dispara até que seja resolvido.
Resumindo: O MTTR mede sua resiliência. Quanto menor, melhor.
Além do DORA: alguns outros números que valem a pena observar
As quatro métricas DORA são sua Estrela-Norte, mas algumas outras métricas de diagnóstico podem ajudar a entender o porquê por trás desses números.
- Taxa de Sucesso de Build (Build Success Rate): Qual a porcentagem dos seus builds de CI que passam na primeira tentativa? Um número baixo pode indicar testes instáveis (flaky tests) ou um processo de integração complexo, o que definitivamente vai desacelerar seu Lead Time.
- Cobertura de Testes (Test Coverage): Um clássico, mas ainda útil. Se seu Change Failure Rate está aumentando, uma cobertura de testes baixa ou em queda pode ser um fator contribuinte. Não trate o número como um objetivo em si, mas como um indicador de saúde.
Pense nelas como os medidores secundários do seu dashboard. Elas ajudam a diagnosticar problemas antes que impactem suas métricas DORA principais.
Como usar essas métricas sem criar um monstro
Ok, você se convenceu. Quer começar a acompanhar esses números. Ótimo. Mas como fazer isso de uma forma que ajude, em vez de prejudicar, a cultura do seu time?
Esta é a parte em que a maioria das empresas erra. Veja como acertar.
Seu guia para implementar métricas devops
1 – Automatize, automatize, automatize. Sob nenhuma circunstância, peça para os desenvolvedores registrarem isso manualmente em uma planilha. É perda de tempo e os dados não serão confiáveis. Use ferramentas que se conectam aos seus sistemas existentes.
2 – Visualize tudo. Números em um relatório são chatos. Um dashboard simples mostrando tendências ao longo do tempo é poderoso. Coloque-o em uma tela compartilhada ou em um canal do Slack. Deixe os dados visíveis e acessíveis para todos no time.
3 – Contexto é tudo. Um número bruto não significa nada. Um Lead Time de 2 dias é bom ou ruim? Depende! Para um time de produto principal, pode ser lento. Para um time de plataforma de dados, pode ser incrivelmente rápido. Compare suas métricas com seu próprio desempenho passado. A tendência é o que mais importa.
4 – Meça times, não pessoas. Esta é a regra mais importante. São métricas de sistema, não de avaliação de desempenho individual. No momento em que você as usa para comparar um desenvolvedor com outro, você perdeu o jogo. As pessoas vão burlar os números, e todo o sistema se torna inútil.
5 – Comece pequeno. Não tente abraçar o mundo. Escolha UMA métrica para começar. O Lead Time for Changes costuma ser uma ótima primeira escolha, porque melhorá-lo geralmente envolve corrigir gargalos que todos já sentem. Obtenha uma linha de base, discuta em equipe e identifique um ou dois pequenos experimentos para tentar melhorá-lo.
6 – Fale sobre elas regularmente. Métricas não são algo para “configurar e esquecer”. Traga-as para suas retrospectivas. Faça perguntas como: “Nosso MTTR subiu nesta sprint. Por que achamos que isso aconteceu?”. Deixe que os dados iniciem uma conversa, não um julgamento.
É uma jornada, não um destino
Adotar uma abordagem orientada a dados para a entrega de software não é sobre atingir metas arbitrárias. É sobre criar um sistema de melhoria contínua.
Ao focar nas quatro métricas DORA principais, você obtém uma imagem equilibrada da saúde do seu time — unindo velocidade com estabilidade. Você substitui debates subjetivos por dados objetivos e capacita seu time a ver o impacto de suas melhorias de processo em tempo real.
Você pode finalmente responder àquela pergunta: “A gente está melhorando?” com um confiante.
“Sim, e aqui estão os dados para provar.”
