Métricas de Platform Engineering: o que acompanhar nos seus primeiros 90 dias

Novos times de plataforma costumam errar nas primeiras métricas. Montam dashboards com coisas como uso de CPU, memória e número de pods, e depois não entendem por que isso não chama atenção. Esses dados mostram como a infraestrutura está se comportando, mas não dizem nada sobre o impacto no dia a dia de quem desenvolve. Sem ligar o trabalho da plataforma com a produtividade do time, fica difícil justificar uma nova contratação ou projeto. Nos primeiros 90 dias, as métricas precisam olhar direto para a experiência do desenvolvedor.

Seu primeiro objetivo é provar que você melhora o fluxo de trabalho do desenvolvedor. Provar que a plataforma é estável pode esperar. Se você não consegue mostrar um efeito claro e positivo em como os desenvolvedores constroem e entregam código, você perde a confiança deles, e a adoção trava antes mesmo de começar.

Foque no fluxo do desenvolvedor, não na saúde da infraestrutura

É tentador começar por métricas fáceis de coletar da infraestrutura. Um agente de monitoramento consegue reportar consumo de recursos, mas não consegue te dizer se um desenvolvedor passou metade do dia tentando fazer um YAML funcionar para subir um ambiente de teste.

Suas métricas iniciais precisam acompanhar o caminho do desenvolvedor, da ideia até produção. É nesse fluxo que os problemas aparecem, e é ali que a plataforma consegue ajudar mais rápido. Quando você mede e melhora esse fluxo, a confiança vem. Quem vê você tirando bloqueios do dia a dia passa a usar o que você constrói e começa a trazer demandas mais direto para o time de plataforma.

Principais Métricas de platform engineering

Para mostrar valor rápido, você precisa medir o que o time realmente sente no dia a dia. Nem tudo é tão simples quanto uptime de servidor, e no começo pode ser necessário coletar dados manualmente ou usar pesquisas. Sem problema. Uma métrica mais simples, mesmo com coleta manual, já ajuda mais do que um número preciso que não leva a nenhuma decisão.

Métricas de experiência e fluxo do desenvolvedor

Essa categoria fala sobre velocidade e esforço. Quanto tempo leva para o trabalho de um desenvolvedor virar algo útil? Quanto tempo é desperdiçado em tarefas que não fazem o produto avançar?

• Lead time para mudanças. Essa é uma métrica clássica do DORA por um motivo. Meça quanto tempo leva desde um commit chegar na branch principal até esse código rodar em produção. No começo, dá para levantar isso usando timestamps do seu sistema de versionamento e da API da sua ferramenta de CI/CD. Quando esse tempo é alto, normalmente tem algo travando o fluxo: testes demorados, alguma aprovação manual no meio, ou scripts de deploy que falham com frequência. São bons pontos para o time de plataforma atacar. O objetivo é identificar onde está o maior atraso e simplificar ou automatizar essa parte.
• Tempo gasto com tarefas operacionais da plataforma. Esse é o tempo que o desenvolvedor perde com coisas fora do código. Inclui tempo configurando ambiente local, debugando pipelines de CI, pedindo recursos na nuvem manualmente ou tentando entender processos internos só para conseguir fazer um deploy. Isso é difícil de medir automaticamente, então comece conversando com as pessoas. Uma pesquisa simples perguntando quantas horas por semana elas perdem com isso já ajuda. Depois de ter uma base, você pode criar, por exemplo, uma ferramenta self-service para banco de teste ou um dev container padrão. Aí você mede de novo e mostra a queda real no tempo perdido.
• Feedback qualitativo dos desenvolvedores. Números não contam tudo. Crie conversas curtas e frequentes com quem usa a plataforma. Pergunte “o que mais te travou essa semana?” ou “o que levou mais tempo do que deveria?”. Anote as respostas. Isso não é uma métrica formal, mas dá contexto para os outros dados e ajuda a decidir o que atacar primeiro. Se vários times reclamam do mesmo pipeline lento, você já sabe por onde começar.

Adoção e uso da plataforma

Essas métricas mostram se alguém está usando o que você construiu. Baixa adoção geralmente significa que você não resolveu um problema real ou que a ferramenta é difícil de usar.

• Número de serviços usando componentes da plataforma. Acompanhe quantas aplicações ou serviços usam seus templates de CI/CD, sua biblioteca de logging ou um novo pipeline de deploy. Um número simples já ajuda. Se você tem 200 serviços e só três adotaram sua solução depois de um mês, algo está errado. O próximo passo é falar com os times que não adotaram. A documentação está confusa? Migrar dá muito trabalho? Não atende o caso deles?
• Frequência de uso de ferramentas self-service. Se você criou uma ferramenta para provisionar infraestrutura, meça quantas vezes ela é usada, seja por chamadas de API ou execução de CLI. Se o uso for baixo, pode ser que ninguém saiba que ela existe. Ou pode ser que o processo manual, mesmo ruim, ainda pareça mais simples. Seu trabalho é melhorar a usabilidade ou deixar a ferramenta mais visível com demos e documentação melhor.

Confiabilidade da plataforma na visão do desenvolvedor

Métricas de uptime importam, mas precisam ser vistas do ponto de vista de quem usa. Não adianta o plano de controle do Kubernetes ter 99,99% de uptime se o sistema de CI/CD cai dia sim, dia não.

• Disponibilidade dos serviços principais para desenvolvedores. Desenvolvedores dependem de alguns sistemas para trabalhar: versionamento de código, repositórios de artefatos, runners de CI/CD e ferramentas de gestão de tarefas. Meça o uptime desses serviços. Quando um deles cai, a produtividade da empresa inteira para. Incidentes nesses sistemas devem ser prioridade máxima.
• Frequência de incidentes que afetam o fluxo de desenvolvimento. Com que frequência os desenvolvedores ficam bloqueados por problemas na plataforma? Pode ser um deploy que falha porque uma lib compartilhada não foi publicada direito ou falta de acesso a um ambiente de staging. Separe esses incidentes dos incidentes de produção. Cada um impacta direto a produtividade e quebra confiança. O objetivo principal é reduzir esse número.
• Tempo para resolver problemas da plataforma. Quando alguém fica bloqueado, quanto tempo leva para destravar? É o MTTR para problemas internos. Quando esse tempo é alto, normalmente falta visibilidade do que está acontecendo, alertas que ajudem a identificar o problema ou documentação clara de como investigar e resolver.

Montando seu primeiro dashboard de métricas

Você não precisa de uma ferramenta complexa no primeiro dia. Um dashboard simples e compartilhável já resolve.

Comece identificando suas fontes de dados, que provavelmente são logs de CI/CD, APIs do sistema de versionamento e ferramentas de gestão de incidentes. Para feedback qualitativo, uma wiki ou um documento compartilhado já funciona.

Você precisa definir uma linha de base para cada métrica antes de começar. Não dá para mostrar melhora sem saber o ponto inicial. Então rode seus scripts e pesquisas para capturar como as coisas estão antes de qualquer mudança grande na plataforma.

Depois, visualize os dados. Um gráfico simples mostrando tendência ao longo do tempo já é suficiente. O objetivo é deixar seu impacto visível para desenvolvedores, gestores e liderança.

Usando métricas para guiar a evolução da plataforma

Essas primeiras métricas não são permanentes. Elas servem para guiar o trabalho enquanto você ainda está construindo confiança e tração.

Revise os dados com os times regularmente. Pergunte se os números refletem a realidade. Se as métricas mostram melhora, mas o time continua frustrado, você está medindo a coisa errada.

Use os dados para organizar o backlog. Se o problema recorrente é um ambiente local lento, mas suas métricas mostram baixa adoção de uma ferramenta de observabilidade, resolva primeiro a experiência de desenvolvimento. As lacunas nas métricas mostram onde estão as maiores dores.

Conforme a plataforma evolui, as métricas também mudam. Você pode começar a incluir custo, segurança e estabilidade operacional. Mas você só ganha o direito de focar nisso depois de provar valor para os desenvolvedores que você atende.