Introdução

Pode se dizer que a excelência operacional é o arcabouço de uma boa arquitetura. Este princípio tem como meta que todos os colaboradores possam fazer as coisas certas do jeito certo e resolver os problemas como um time.

É fundamental que este princípio de design esteja dentro do framework da sua equipe de alguma forma, pois ele é tão importante quanto os requisítos de negócio. Ter eficiência nas operações garante que o seu workload possa crescer ao mesmo tempo sem corromper conformidades regulatórias e sem colocar o sistema em risco.

Quando este princípio de design é neglicenciado pelo time, as coisas começam a ficar bagunçadas muito cedo. É comum de se ver em times que não seguem esse princípio:

• Despadronização em quase todos os processos, centralizando o know-how em poucas pessoas;
• Processos manuais, criando inúmeras possibilidades de falhas;
• Falta de documentação e clareza dos processos;
• Índices de eficiência (MTTR, MTBF, MTTA e MTTF) muito fora de padrão;
• Exposição alta a disponibilidade do sistema como um todo;
• Sentimento de amadorismo, gerando frustação para o time e para os clientes;

Pois é, é raro, mas acontece bastante… Quem nunca? É muito comum de se ver por aí sistemas que até são bem arquitetados, mas quando vemos os processos, é uma coisa atrás da outra e tudo vai piorando.

Aah!! A tal frase mais temida pelos arquitetos, afinal de contas como se posicionar em tal cenário? Faz muito sentido, a prioridade era desenvolver o software para trazer receita a empresa e te manter empregado, então vamos deixar de lado e vamos primeiro terminar as demandas de produto e então vamos melhorar a arquitetura! Não?

O cenário descrito acima é uma red flag (e das boas) onde claramente vemos que o time não seguiu o princípio de design Operational Excellence. Por que esse cenário é problemático?

• Um software bom é um software que gera receita, isso é um fato, por tanto é preciso perpetuar este produto com excelência para que não deixe de produzir valor e para isso é preciso ter excelência operacional;

• As demandas de funcionalidades de um software (Requisitos funcionais) nunca acabam, em outras palavras, todo software que gera receita está constantemente sendo atualizado, por isso, negligenciar questões não funcionais como custo, eficiência operacional, segurança, resiliência e performance é um erro grave;

• Se não há controle de eficiência operacional em um time o simples ato de colocar as coisas para funcionar em produção (as tais prioridades) se tornam algo muito mais dificéis e suscetíveis a catástrofes;

Aplique a Cultura DevOps

DevOps não é nada mais, nem nada menos do que uma cultura em que os times de Desenvolvimento e Operações praticam a chamada responsabilidade compartilhada (Shared Responsibility).

Isso significa que o desenvolvedor, enquanto exerce sua atividade de criar software, precisa ficar de olho 👀 em como seu código impacta as operações. Da mesma forma, o analista de operações, ao operar o software, deve observar 👀 como suas atividades podem afetar o código e o produto final.

Imagine que você é um DEV criando a funcionalidade de carrinho de compras em um e-commerce. Como um bom profissional aderente à cultura DevOps, além de desenvolver as features, você também assume responsabilidades de operações. É importante se perguntar:

• Como facilitar o troubleshooting em caso de falhas?

• Qual é a melhor forma de monitorar erros e inconsistências?

• Quais tipos de erros e eventos podem ser gerados a partir do fluxo que estou implementando?

Você não está apenas preocupado em entregar a feature, mas também em como ela será operada, afinal, compreender e apoiar as operações faz parte da sua responsabilidade dentro da cultura DevOps.

Em partes sim Júnior, mas isso é consequência, não a essência. Essas ferramentas e práticas nasceram dessa cultura de colaboração. Elas são o meio, não o fim. O pipeline automatizado, o código versionado da infraestrutura, os testes automatizados e o monitoramento constante são só reflexos de um time que trabalha junto e compartilha responsabilidade.

Quando um time entende DevOps apenas como “fazer pipeline e deploy automático”, ele perde o ponto central: DevOps é sobre mindset.

De nada adianta ter o Jenkins mais bem configurado do mundo se o time de desenvolvimento ainda joga o código “na mão” de operações e diz “agora é com vocês”.

DevOps é sobre encurtar essa distância, eliminar silos e fazer com que todos sintam que estão no mesmo barco, desde o commit até o monitoramento em produção.

Pipelines, IaC, observabilidade, testes automatizados… tudo isso vem depois. São ferramentas que viabilizam o DevOps, mas não o definem.

A verdadeira essência está em criar colaboração, confiança e comunicação contínua entre quem cria e quem opera o software.

Estabeleça Padrões

O objetivo é simples: padronizar as práticas de desenvolvimento, criar pontos de controle de qualidade (os famosos quality gates) e acompanhar o progresso das mudanças de forma organizada. O time de desenvolvimento precisa lidar com a carga de trabalho antes do release, com o mínimo possível de atrito. Tudo gira em torno da eficiência: ciclos rápidos entre codar, testar e entregar.

Mas calma, padronizar não é engessar. É sobre criar processos do tamanho certo, que ajudem o time a planejar as atividades técnicas e alinhar todo mundo, desenvolvedores, operações e stakeholders, no mesmo ritmo.

O que isso significa na prática?

1. Documentar o que importa

Registre as funcionalidades e os benefícios pro cliente. Defina bem o escopo e os requisitos técnicos e não técnicos da solução. Ter boas especificações diminui custos e evita retrabalho, além de deixar o ciclo de desenvolvimento mais ágil e previsível. Documentação clara também ajuda novos membros do time a se ambientarem rapidinho.

2. Usar uma metodologia conhecida

Scrum, Kanban, XP… tanto faz, desde que faça sentido pro tamanho do time e do projeto. O importante é que todos saibam o que esperar e quando. Um backlog compartilhado entre todas as funções facilita o acompanhamento e priorização de tarefas. Isso aumenta as chances de entrega no prazo e reduz riscos, com revisões de marcos bem definidas, o time consegue detectar problemas antes que eles virem crises.

3. Controle de versão é lei

Todo o código, scripts, templates, pipelines e docs precisam estar no mesmo controle de versão. A estratégia de branching deve permitir liberar features, correções e hotfixes de forma independente e sem fricção. Processo repetível, revisões por pares e trilha de auditoria fazem toda a diferença pra manter estabilidade e confiança nas entregas.

4. Qualidade desde o início

Testar cedo é essencial. Inclua tudo: componentes da aplicação, infraestrutura, dados e o que mais fizer parte do release. Os artefatos que passam pelos ambientes não devem ser alterados, isso aumenta a confiança, porque o que foi testado é exatamente o que será publicado. Automatize o máximo possível e trate os testes como parte do fluxo, não um “passo opcional”.

5. Consistência é poder

Use guias de estilo, padrões de API, convenções de log e tratamento de exceções. Quanto mais consistente for o código, mais legível e fácil de manter ele será. Ferramentas comuns de desenvolvimento, teste e comunicação eliminam perda de tempo e evitam decisões isoladas.

6. Documente o código

Parece óbvio, mas nem todo mundo faz. Código bem documentado poupa o time no futuro e facilita revisitas, correções e rotações de equipe.

7. Meça e melhore

Acompanhe métricas reais: número de bugs, falhas de atualização, tempo de deploy, tempo de resposta a feedbacks. Esses dados mostram o que precisa melhorar e provam que o processo está evoluindo.

Automatize

Substituir tarefas manuais e repetitivas por automações que executem o mesmo trabalho mais rápido, com mais consistência e precisão, reduzindo erros e aumentando o tempo livre do time pra focar no que realmente importa.

Muitos workloads ainda dependem de fluxos manuais que consomem tempo e energia, geralmente em tarefas que não exigem nenhuma capacidade intelectual real. Quando o volume cresce, o tempo gasto nessas atividades cresce junto, e, claro, o risco de erro também.

Com automação, você ganha tempo, economiza dinheiro e elimina falhas humanas.

Calma ai Júnior! Uma das maiores red flags que podem existir em um time cooperativo é o tal do Oráculo. É aquele indivíduo que intencionalmente retém todo o conhecimento operacional, processos, acessos e permissões essenciais para si. Ao centralizar o saber-fazer, essa pessoa se torna, na prática, o único centro de operações humano da área. As consequências dessa dependência são extremamente críticas e causam prejuízos duplos:

Impacto na Organização:

• Gargalo Operacional: O fluxo de trabalho para ou atrasa sempre que o “Oráculo” está ausente (férias, doença, ou demissão).

• Risco de Continuidade: Cria um alto risco de “apagão” (falha total) no processo, pois o conhecimento não está documentado nem distribuído.

• Resistência à Automação: A retenção de conhecimento é uma tática para evitar automações, impedindo o aumento da eficiência e produtividade do time.

Impacto no Indivíduo:

• Estresse e Burnout: A pessoa não pode se ausentar ou tirar férias sem que a empresa sofra um colapso.

• Estagnação de Carreira: Fica presa a tarefas operacionais, não conseguindo se dedicar a projetos estratégicos ou de inovação.

• Prejuízo à Empregabilidade: Está protegida apenas no curto prazo; no longo prazo, é vista como um obstáculo à transformação digital.

O óbvio às vezes precisa ser dito, este tema é de natureza delicada e sua solução ultrapassa as fronteiras da tecnologia, envolvendo diretamente áreas estratégicas como o Recursos Humanos (RH) e a Gestão do Conhecimento. Na Arquitetura Corporativa, onde se planeja a estrutura e o futuro da organização, esse cenário de dependência extrema é, de fato, encarado como uma grave adversidade e um risco estratégico que precisa ser mitigado com urgência.

Eu sei que você, meu caro leitor, não é um desses indivíduos, e por tanto aqui vai as principais abordagens e seus benefícios quando o assunto é automatização:

1. Avalie seus fluxos de trabalho

Analise cada processo considerando complexidade, frequência, precisão e tempo gasto. Automatize com base nessa avaliação, priorizando o que mais gera retorno. Elimine fluxos redundantes ou reformule-os pra agregar valor real.

Benefício: você libera o time pra focar em tarefas estratégicas, aumenta a produtividade e mantém consistência. Ter um inventário de fluxos ajuda a identificar o que realmente vale automatizar e reduz a chance de retrabalho.

2. Decida entre construir ou comprar

Nem toda automação precisa ser feita do zero. Seja claro ao avaliar se vale desenvolver uma solução customizada ou adotar uma ferramenta existente. Reserve o desenvolvimento próprio apenas pra casos de alto valor ou muito específicos.

Benefício: soluções prontas trazem suporte e menor custo de manutenção. Já automações próprias oferecem controle total e aderência aos seus casos de uso, com um custo maior, claro. Padronizar ferramentas e treinar o time garante uma adoção mais fluida e sustentável.

3. Projete seus componentes com automação em mente

Evite criar sistemas que, por falta de automação, acabam gerando tarefas manuais, gargalos e dívidas técnicas.

Benefício: automações bem planejadas reduzem o risco de lentidão e mantêm o crescimento sustentável do workload.

4. Trate automação como parte essencial do seu workload

Ela não é um acessório, é uma dependência crítica. As ferramentas de automação devem seguir os cinco pilares do Well-Architected Framework, garantindo segurança, confiabilidade, eficiência e otimização de custos.

Benefício: manter sua automação estável e segura garante que o workload continue operando com previsibilidade e resiliência.

Automatize em escala

Vá além do seu workload atual. Adote um modelo “design once, run everywhere”: crie templates e frameworks que permitam reutilizar automações em novos projetos.

Benefício: você reduz esforço, ganha velocidade e minimiza falhas ao aplicar soluções que já foram testadas e comprovadas.

Estabeleça práticas seguras de deployment

Aqui o objetivo é claro: garantir que cada deployment seja consistente, previsível e confiável, sem ficar na base da sorte ou do “vai que dá certo”. Para isso, a gente usa guardrails, aquelas proteções que limitam os danos quando algo dá errado, e automatiza tudo que for possível, desde o código até a infraestrutura.

Toda mudança, seja no código, na configuração ou nos artefatos, precisa passar pelo mesmo nível de rigor. Testar, monitorar e versionar não é frescura: é o mínimo necessário pra garantir que você não esteja levando bomba pro cliente.

Mesmo mudanças aparentemente pequenas, como ajustar um botão, passam pelo mesmo pipeline crítico que qualquer feature importante. Ignorar isso é receita pra problemas, e noites de pizza com o chefe tentando consertar o que foi quebrado 🍕. Para se proteger, vale investir nas seguintes boas práticas:

1. IaC

Use Infrastructure as Code pra definir o estado desejado de toda a infraestrutura. Prefira uma abordagem modular e em camadas, evitando abstrações desnecessárias. Camadas estáveis na base garantem menos dor de cabeça no dia a dia.

No dia a dia, IaC não é só “desenhar infraestrutura no código”: é documentação viva que permite testar, versionar e revisar antes de impactar a produção.

Benefício: IaC automatiza deployments, detecta configuration drift (quando a infraestrutura real diverge do planejado) e integra-se ao ciclo de vida do software. Com isso, você consegue validar mudanças em múltiplos ambientes e reduzir riscos de falhas críticas.

Exemplos de tecnologias e ferramentas:

• Terraform: IaC declarativo, multi-cloud, ideal para criar e gerenciar infraestrutura de forma modular;

• Pulumi: IaC usando linguagens de programação como TypeScript, Python ou Go;

• AWS CloudFormation: IaC nativo da AWS para modelar recursos de forma previsível;

• Ansible: Focado em configuração e automação de servidores, complementando IaC de provisionamento;

• GitOps com ArgoCD ou Flux: Mantém a infraestrutura declarativa no Git, permitindo deploys automatizados e auditáveis;

• Bicep: Exclusivo da Cloud Microsoft Azure;

Com essas (e outras) ferramentas, seu time consegue automatizar tudo, documentar implicitamente o que está sendo feito e reduzir a chance de “ops, quebrei a produção”.

2. Deploys pequenos e frequentes

Evite grandes mudanças de uma vez. Deploys menores são mais fáceis de validar e, se der ruim, o impacto é menor.

Benefício: menos erros simultâneos, blast radius controlado e recuperação rápida.

3. Automatize tudo

Use pipelines automatizados para qualquer mudança, seja código ou infraestrutura. Isso cria consistência e registro automático de cada deployment.

Benefício: deployments repetíveis, confiáveis e auditáveis.

4. Teste cedo e sempre

Testes não são só na preprodução: cubra o ciclo inteiro, incluindo produção quando possível. Quanto mais cedo você detectar problemas, mais rápido corrige.

Benefício: reduz erros em produção e aumenta a confiança do time na estabilidade da release.

5. Rollout controlado de features

Libere novas funcionalidades de forma progressiva. Teste compatibilidade retroativa e futura.

Benefício: reduz risco de impacto massivo, garante estabilidade e aumenta confiança na release.

6. Tenha planos de recuperação

Esteja pronto pra rollback ou correção rápida de defeitos críticos. Automatize a aplicação de fixes e tenha um processo de emergência aprovado pelos stakeholders.

Benefício: menos estresse e downtime quando algo inesperado acontecer.

Gestão de Mudanças

A Gestão de Mudanças (ou Change Management) não é só burocracia pra preencher formulários. Ela existe para garantir que cada alteração no sistema seja segura, controlada e previsível, evitando surpresas desagradáveis em produção.

Por que isso importa?

Quando o time não segue processos de mudança claros, você corre risco de:

• Quebra de funcionalidades críticas por alterações aparentemente pequenas;

• Downtime inesperado, impactando usuários e clientes;

• Dificuldade de auditoria, porque não existe registro confiável do que foi feito e por quem;

• Estresse no time, que passa mais tempo apagando incêndios do que entregando valor.

Princípios essenciais da Gestão de Mudanças

Prática	Descrição
Planeje antes de tocar no deploy	Cada mudança deve ter escopo definido, impactos avaliados e plano de rollback. Isso inclui até aquele ajuste de CSS que parece inofensivo.
Automatize quando possível	Pipelines de CI/CD, testes automatizados e IaC não são frescura: eles garantem que mudanças sejam consistentes, repetíveis e auditáveis.
Classifique e priorize mudanças	Nem toda alteração é crítica. Use categorias como standard, emergency ou major para definir o nível de controle e validação necessário.
Testes rigorosos em múltiplos ambientes	Pré-produção, staging e produção simulada são essenciais para evitar surpresas. Quanto mais cedo você detectar problemas, mais rápido corrige.
Documente cada mudança	Tenha trilha de auditoria completa: o que mudou, quem mudou, quando e por quê. Isso salva o time de dor de cabeça e facilita análise posterior.
Feedback e aprendizado contínuo	Cada mudança é uma oportunidade de melhorar o processo. Analise incidentes e ajustes para que a próxima mudança seja ainda mais segura.

Tradeoffs

A excelência operacional garante qualidade do workload por meio de padrões claros no time, responsabilidade compartilhada, foco nos resultados para o cliente e coesão da equipe. Isso tudo nasce da cultura DevOps, que recomenda minimizar variância nos processos, reduzir erros humanos e aumentar o retorno de valor do workload. E não é só valor funcional, não! É também o valor que o time entrega ao se dedicar à melhoria contínua.

Mas atenção: enquanto você desenha e evolui seu workload, decisões tomadas com base nos princípios de Operational Excellence podem gerar tradeoffs. Ou seja, algo que ajuda a melhorar a operação pode impactar outros pilares da arquitetura.

Bora ver alguns exemplos na prática?

Tradeoffs com Confiabilidade (Reliability)

Complexidade aumentada, a confiabilidade gosta de coisas simples, porque simplicidade significa menos falhas inesperadas.

Deploy seguro exige compatibilidade entre lógica da aplicação e dados → aumenta complexidade de testes.

IaC muito modularizado ou parametrizado pode gerar misconfigurations se a interação entre os componentes não for clara.

Padrões de nuvem que ajudam operações podem introduzir componentes extras, como external config store ou sidecar deployments → mais pontos de falha.

Atividades potencialmente desestabilizadoras, mudar tudo de forma incremental diminui risco, mas aumenta a frequência de deploys, o que pode gerar instabilidade se não houver automação e monitoramento.

Tradeoffs com Segurança (Security)

Área de ataque maior, quanto mais componentes de suporte e automação você adiciona, maior a superfície que precisa ser protegida.

Observabilidade coleta logs e métricas → pode vazar dados sensíveis.

Componentes externos, feature toggles, gateways e sidecars aumentam a complexidade de segurança.

Desejo de transparência maior, dados para monitoramento aumentam risco de expor informações sensíveis se não houver controles de classificação adequados.

Segmentação reduzida, agrupar componentes diferentes para facilitar gestão pode prejudicar isolamento e controle de identidade, resultando em permissões excessivas ou rastreabilidade limitada.

Tradeoffs com Otimização de Custos (Cost Optimization)

Gasto de recursos maior, práticas de deploy seguro e ambientes de pré-produção isolados aumentam o consumo de infraestrutura.

Deploy azul/verde, múltiplas instâncias e preproduction parity → custos crescentes.

Mais telemetria, logs e observabilidade → aumento de armazenamento e ingestão de dados.

Foco reduzido em entrega, treinamento, definição de processos e suporte ao workload consomem tempo do time, desviando atenção de desenvolvimento direto.

Ferramentas e diversidade maior, Operational Excellence exige ferramentas para SDLC, observabilidade, automação, QA, design e pipelines. Mais ferramentas = mais custo e complexidade de manutenção.

Tradeoffs com Eficiência de Performance (Performance Efficiency)

Uso de recursos aumentado, coletar métricas e logs, executar deploys lado a lado e provisionar para rollback consome CPU, memória e rede.

Latência aumentada, gateways, mensageria, anti-corruption layers ou sidecars podem introduzir atraso na execução, consumindo seu “budget” de performance.

Exatamente, Júnior! É aqui que entra o tradeoff consciente. O segredo está em compreender os impactos de cada escolha, equilibrar riscos e benefícios e documentar tudo. Perfeição não existe, mas decisões informadas sim. Gerenciar tradeoffs é papel do Arquiteto de Solutions, e deve sempre ser feito junto com o time.

Conclusão

A Excelência Operacional não é um luxo, é um requisito fundamental para times que desejam entregar valor contínuo com segurança, previsibilidade e eficiência. Ela nasce da cultura DevOps, da padronização de processos, da documentação clara, da automação estratégica e do monitoramento constante. Aplicá-la significa não apenas evitar caos e retrabalho, mas também criar um ambiente onde o time pode inovar com confiança, sabendo que o software continuará confiável e escalável.

Mais importante: a excelência operacional não elimina tradeoffs; ela os torna conscientes e gerenciáveis. Cada decisão, seja de deploy, segurança, performance ou custo, deve ser avaliada quanto ao seu impacto, com a documentação e comunicação adequadas para que todo o time esteja alinhado.

Em outras palavras, um time que pratica excelência operacional entrega valor consistente, reduz riscos e aumenta a resiliência do produto, enquanto fortalece a confiança interna e externa na capacidade de evoluir de forma sustentável.

Próximos Passos

1. Mapear e documentar processos críticos Identifique fluxos de trabalho essenciais, pontos de falha e oportunidades de automação. Garanta que o conhecimento esteja distribuído e registrado para evitar dependência de indivíduos isolados.

2. Reforçar a cultura DevOps Promova colaboração constante entre desenvolvimento e operações. Incentive responsabilidade compartilhada e mindset de melhoria contínua.

3. Automatizar com propósito Priorize automações que reduzam erros manuais, aumentem a eficiência e liberem o time para tarefas estratégicas. Use abordagem “design once, run everywhere” para reaproveitar soluções.

4. Estabelecer padrões e controles de qualidade Defina guias de estilo, qualidade de código, pipelines consistentes e métricas de performance. Avalie continuamente o impacto de mudanças para garantir estabilidade e confiabilidade.

5. Medir, analisar e ajustar Utilize métricas de eficiência operacional, confiabilidade, segurança e custo para identificar melhorias. Faça revisões periódicas e adapte processos conforme necessário.

6. Gerenciar tradeoffs conscientemente Sempre avalie o impacto de decisões operacionais em outros pilares do workload. Documente escolhas e compartilhe aprendizados com o time para decisões futuras mais informadas.