Aprenda a projetar e construir uma web app que calcula o impacto de incidentes usando dependências de serviço, sinais quase em tempo real e painéis claros para as equipes.
Antes de construir cálculos ou painéis, decida o que “impacto” realmente significa na sua organização. Se pular essa etapa, você terá uma pontuação que parece científica, mas não ajuda ninguém a agir.
Impacto é a consequência mensurável de um incidente sobre algo que o negócio valoriza. Dimensões comuns incluem:
Escolha 2–4 dimensões principais e defina-as explicitamente. Por exemplo: “Impacto = clientes pagantes afetados + minutos de SLA em risco”, não “Impacto = qualquer coisa que pareça ruim em gráficos.”
Papéis diferentes tomam decisões diferentes:
Projete as saídas de “impacto” para que cada público responda sua principal pergunta sem traduzir métricas.
Decida qual latência é aceitável. “Tempo real” é caro e frequentemente desnecessário; quase em tempo real (por exemplo, 1–5 minutos) pode ser suficiente para tomada de decisão.
Documente isso como requisito de produto porque influencia ingestão, cache e UI.
Seu MVP deve suportar ações diretas como:
Se uma métrica não muda uma decisão, provavelmente não é “impacto”—é apenas telemetria.
Antes de desenhar telas ou escolher um banco, escreva o que a “análise de impacto” deve responder durante um incidente real. O objetivo não é precisão perfeita no dia 1—é resultados consistentes e explicáveis em que os respondedores confiem.
Comece pelos dados que você deve ingerir ou referenciar para calcular impacto:
A maioria das equipes não tem mapeamento perfeito de dependências ou clientes no dia 1. Decida o que permitirá que as pessoas insiram manualmente para que o app siga útil:
Projete esses campos como explícitos (não notas ad-hoc) para que sejam consultáveis depois.
Sua primeira release deve gerar com confiabilidade:
Análise de impacto é uma ferramenta de decisão, então restrições importam:
Escreva esses requisitos como declarações testáveis. Se não puder verificar, não poderá confiar durante uma indisponibilidade.
Seu modelo de dados é o contrato entre ingestão, cálculo e UI. Se acertar aqui, você pode trocar fontes de tooling, refinar a pontuação e ainda responder as mesmas perguntas: “O que quebrou?”, “Quem foi afetado?” e “Por quanto tempo?”
No mínimo, modele estes como registros de primeira classe:
Mantenha IDs estáveis e consistentes entre fontes. Se já tiver um catálogo de serviços, trate-o como fonte da verdade e mapeie identificadores externos para ele.
Armazene múltiplos timestamps no incidente para suportar relatórios e análises:
Armazene também janelas de tempo calculadas para pontuação de impacto (ex.: buckets de 5 minutos). Isso facilita replay e comparações.
Modele dois grafos-chave:
Um padrão simples é customer_service_usage(customer_id, service_id, weight, last_seen_at) para que você possa ranquear impacto por “quanto o cliente depende disso.”
Dependências evoluem, e cálculos de impacto devem refletir o que era verdade no momento. Adicione data efetiva às arestas:
dependency(valid_from, valid_to)Faça o mesmo para assinaturas de clientes e snapshots de uso. Com versões históricas, você pode reexecutar incidentes passados em revisão pós-incidente e produzir relatórios de SLA consistentes.
Sua análise de impacto é tão boa quanto as entradas que a alimentam. O objetivo é simples: puxar sinais das ferramentas que vocês já usam e convertê-los em um fluxo de eventos consistente que o app possa raciocinar.
Comece com uma lista curta de fontes que descrevem de forma confiável “algo mudou” durante um incidente:
Não tente ingerir tudo de uma vez. Escolha fontes que cubram detecção, escalonamento e confirmação.
Diferentes ferramentas suportam padrões de integração distintos:
Uma abordagem prática: webhooks para sinais críticos, mais importações em lote para preencher lacunas.
Normalize cada item recebido para uma única forma de “evento”, mesmo que a fonte o chame de alerta, incidente ou anotação. No mínimo, padronize:
Espere dados bagunçados. Use chaves de idempotência (source + external_id) para deduplicar, tolere eventos fora de ordem ordenando por occurred_at (não pelo tempo de chegada) e aplique valores padrão seguros quando campos faltarem (enquanto os sinaliza para revisão).
Uma pequena fila de “serviço não casado” na UI evita erros silenciosos e mantém os resultados de impacto confiáveis.
Se seu mapa de dependências estiver errado, seu blast radius estará errado—mesmo que sinais e pontuação estejam perfeitos. O objetivo é construir um grafo de dependências em que se possa confiar durante e após um incidente.
Antes de mapear arestas, defina os nós. Crie uma entrada de catálogo para todo sistema que possa ser referenciado em um incidente: APIs, workers, bancos, provedores terceiros e componentes compartilhados críticos.
Cada serviço deve incluir ao menos: time/dono, tier/criticidade (ex.: voltado ao cliente vs interno), metas de SLA/SLO e links para runbooks e docs de on-call (por exemplo, /runbooks/payments-timeouts).
Use duas fontes complementares:
Trate-as como tipos de aresta separados para que as pessoas entendam a confiança: “declarado pelo time” vs “observado nos últimos 7 dias”.
Dependências devem ser direcionais: Checkout → Payments não é o mesmo que Payments → Checkout. A direção guia o raciocínio (“se Payments estiver degradado, quais upstreams podem falhar?”).
Modele também dependências hard vs soft:
Essa distinção evita superestimar impacto e ajuda a priorizar.
Sua arquitetura muda semanalmente. Se não armazenar snapshots, não poderá analisar um incidente de dois meses atrás. Persista versões do grafo de dependências ao longo do tempo (diariamente, por deploy ou em mudança). Ao calcular blast radius, resolva o timestamp do incidente para o snapshot de grafo mais próximo, assim “quem foi afetado” reflete a realidade naquele momento—não a arquitetura de hoje.
Uma vez ingerindo sinais (alertas, burn de SLO, checks sintéticos, tickets de cliente), o app precisa de uma forma consistente de transformar entradas bagunçadas em uma afirmação clara: o que está quebrado, quão ruim é e quem foi afetado?
Você pode chegar a um MVP utilizável com qualquer um destes padrões:
Qualquer que seja a escolha, armazene os valores intermediários (limiar atingido, pesos, tier) para que as pessoas entendam por que a pontuação ocorreu.
Evite colapsar tudo em um número cedo demais. Acompanhe algumas dimensões separadamente e então derive uma severidade geral:
Isso ajuda os respondedores a comunicar com precisão (ex.: “disponível mas lento” vs “resultados incorretos”).
Impacto não é só saúde do serviço—é quem sentiu. Use mapeamento de uso (tenant → serviço, plano do cliente → features, tráfego por usuário → endpoint) e calcule clientes afetados dentro da janela temporal alinhada ao incidente (start, mitigation e qualquer período de backfill).
Seja explícito sobre pressupostos: logs amostrados, tráfego estimado ou telemetria parcial.
Operadores vão precisar sobrescrever: alerta falso, rollout parcial, subset conhecido de tenants.
Permita edições manuais de severidade, dimensões e clientes afetados, mas exija:
Esse rastro de auditoria protege a confiança no dashboard e acelera a revisão pós-incidente.
Um bom painel de impacto responde três perguntas rapidamente: O que está afetado? Quem está afetado? Quão certos estamos? Se os usuários tiverem que abrir cinco abas para montar isso, não confiarão nem agirão sobre o resultado.
Comece com um pequeno conjunto de vistas “sempre disponíveis” que se mapeiam a workflows reais de incidente:
Pontuações sem explicação parecem arbitrárias. Cada pontuação deve ser rastreável até entradas e regras:
Um “Explique impacto” em painel deslizante pode fazer isso sem poluir a vista principal.
Facilite fatiar impacto por serviço, região, tier de cliente e intervalo de tempo. Permita que usuários cliquem em qualquer ponto do gráfico ou linha para acessar evidências brutas (os monitores, logs ou eventos exatos que causaram a mudança).
Durante um incidente ativo, as pessoas precisam de atualizações portáveis. Inclua:
Se já tiver uma status page, linke-a via rota relativa como /status para que o time de comunicações possa cruzar referências rapidamente.
Análise de impacto só é útil se as pessoas confiarem—o que significa controlar quem vê o quê e manter um registro claro de mudanças.
Defina um conjunto pequeno de papéis que reflita como incidentes são conduzidos na prática:
Mantenha permissões alinhadas a ações, não a cargos. Ex.: “pode exportar relatório de impacto de clientes” é uma permissão que pode ser concedida a comandantes e a um pequeno conjunto de admins.
Análise de impacto frequentemente toca identificadores, níveis contratuais e, às vezes, detalhes de contato. Aplique privilégio mínimo por padrão:
Logue ações-chave com contexto suficiente para suportar revisões:
Armazene logs de auditoria append-only, com timestamps e identidade do ator. Torne-os pesquisáveis por incidente para serem úteis em revisões pós-incidente.
Documente o que pode suportar agora—período de retenção, controles de acesso, criptografia e cobertura de auditoria—e o que está no roadmap.
Uma página curta “Security & Audit” no app (ex.: /security) ajuda a definir expectativas e reduz perguntas ad-hoc em incidentes críticos.
Análise de impacto só importa durante um incidente se ela direcionar a próxima ação. Seu app deve funcionar como um “co-piloto” para o canal de incidente: transformar sinais em atualizações claras e lembrar pessoas quando o impacto mudar significativamente.
Comece integrando ao lugar onde os respondedores já trabalham (Slack, Microsoft Teams ou uma ferramenta de incidentes). O objetivo não é substituir o canal—é postar atualizações com contexto e manter um registro compartilhado.
Um padrão prático é tratar o canal de incidente como input e output:
Se estiver prototipando rápido, considere construir o workflow ponta a ponta primeiro (vista do incidente → resumir → notificar) antes de aperfeiçoar a pontuação. Plataformas como Koder.ai podem acelerar o protótipo: você pode iterar em um dashboard React e uma API Go/PostgreSQL via workflow orientado por chat e então exportar o código.
Evite ruído acionando notificações apenas quando o impacto cruzar limiares explícitos. Gatilhos comuns:
Quando um limiar é cruzado, envie uma mensagem que explique o que mudou, quem deve agir e o que fazer a seguir.
Toda notificação deve incluir links de “próximo passo” para que respondedores atuem rapidamente:
Mantenha esses links estáveis e relativos para que funcionem em vários ambientes.
Gere dois formatos de resumo a partir dos mesmos dados:
Suporte resumos agendados (ex.: a cada 15–30 minutos) e ações de “gerar atualização” sob demanda, com etapa de aprovação antes do envio externo.
Análise de impacto só é útil se as pessoas confiarem nela durante e depois do incidente. Validação deve provar duas coisas: (1) o sistema produz resultados estáveis e explicáveis, e (2) esses resultados batem com o que a organização conclui depois.
Comece com testes automatizados que cubram as duas áreas mais propensas a falha: lógica de pontuação e ingestão de dados.
Mantenha fixtures legíveis: quando alguém mudar uma regra, deve ser fácil entender por que uma pontuação mudou.
Um modo de replay é um caminho rápido para confiança. Rode incidentes históricos pelo app e compare o que o sistema teria mostrado “naquele momento” com o que os respondedores concluíram depois.
Dicas práticas:
Incidentes reais raramente são outages limpos. Sua suíte de validação deve incluir cenários como:
Para cada caso, afirme não apenas a pontuação, mas também a explicação: quais sinais e quais dependências/clientes guiaram o resultado.
Defina acurácia em termos operacionais e então acompanhe. Compare impacto computado com resultados da revisão pós-incidente: serviços afetados, duração, contagem de clientes, violação de SLA e severidade. Logue discrepâncias como issues de validação com categoria (dados faltantes, dependência errada, limiar ruim, sinal atrasado).
Com o tempo, o objetivo não é perfeição—é menos surpresas e mais concordância rápida durante incidentes.
Enviar um MVP de análise de impacto é principalmente sobre confiabilidade e ciclos de feedback. Sua escolha de deploy inicial deve priorizar velocidade de mudança, não escala teórica futura.
Comece com um monólito modular a menos que já tenha um time de plataforma forte e limites claros entre serviços. Uma unidade deployável simplifica migrações, debug e testes end-to-end.
Separe em serviços só quando houver dor real:
Um meio prático é uma aplicação + workers em background (filas) + uma borda de ingestão separada se necessário.
Se quiser acelerar sem construir plataforma sob medida, Koder.ai pode ajudar a prototipar: fluxo vibe-coding orientado por chat é bom para construir UI React, API em Go e modelo de dados PostgreSQL, com snapshots/rollback enquanto itera em regras e workflows.
Use armazenamento relacional (Postgres/MySQL) para entidades core: incidentes, serviços, clientes, propriedade e snapshots calculados de impacto. É fácil de consultar, auditar e evoluir.
Para sinais de alto volume (métricas, eventos derivados de logs), adicione um store time-series (ou coluna) quando retenção de sinais brutos e rollups ficarem caros em SQL.
Considere um grafo DB só se consultas de dependência virarem gargalo ou o modelo ficar altamente dinâmico. Muitas equipes vão longe com tabelas de adjacência + cache.
Seu app de análise torna-se parte da cadeia de ferramentas de incidente, então instrumente-o como software de produção:
Expose uma vista de “health + freshness” na UI para que respondedores confiem (ou questionem) os números.
Defina escopo MVP apertado: um conjunto pequeno de ferramentas para ingerir, uma pontuação clara de impacto e um dashboard que responda “quem foi afetado e quanto”. Depois itere:
Trate o modelo como produto: version it, migre com segurança e documente mudanças para a revisão pós-incidente.
Impacto é a consequência mensurável de um incidente sobre resultados críticos para o negócio.
Uma definição prática nomeia 2–4 dimensões primárias (por exemplo, clientes pagantes afetados + minutos de SLA em risco) e exclui explicitamente “qualquer coisa que pareça ruim em gráficos”. Isso mantém o resultado vinculado a decisões, não apenas à telemetria.
Escolha dimensões que se mapeiem para ações que as equipes tomam nos primeiros 10 minutos.
Dimensões comuns adequadas para MVP:
Limite a 2–4 para que a pontuação continue explicável.
Projete as saídas para que cada papel responda sua principal pergunta sem traduzir métricas:
Se uma métrica não for usada por nenhum desses públicos, provavelmente não é “impacto”.
“Tempo real” é caro; muitas equipes ficam bem com quase em tempo real (1–5 minutos).
Documente uma meta de latência como requisito, porque impacta:
Também mostre a frescura dos dados na UI (por exemplo, “dados atualizados há 2 minutos”).
Comece listando as decisões que os respondedores precisam tomar e garanta que cada saída apoie uma delas:
Se uma métrica não altera uma decisão, mantenha-a como telemetria, não impacto.
Os inputs mínimos geralmente incluem:
Permita campos manuais explícitos e consultáveis para que o app continue útil quando faltar dado:
Exija quem/quando/por quê para mudanças, assim a confiança não se degrada com o tempo.
Um MVP confiável deve gerar:
Opcionalmente: estimativas de custo (créditos de SLA, risco de receita) com faixas de confiança.
Normalize cada fonte em um único esquema de evento para manter os cálculos consistentes.
Pelo menos padronize:
occurred_at, detected_at, Comece simples e explicável:
Armazene valores intermediários (limiares atingidos, pesos, tier, confiança) para que as pessoas vejam a pontuação mudou. Rastreie dimensões (disponibilidade/latência/erros/correção de dados/segurança) antes de colapsar em um número único.
Esse conjunto é suficiente para calcular “o que quebrou”, “quem foi afetado” e “por quanto tempo”.
resolved_atservice_id canônico (mapeado de tags/nomes das ferramentas)source + payload original (para auditoria/debug)Trate bagunça com chaves de idempotência (source + external_id) e tolerância a eventos fora de ordem usando occurred_at.