Aprenda a projetar e construir um app web que rastreia a confiabilidade de ferramentas internas com SLIs/SLOs, fluxo de incidentes, dashboards, alertas e relatórios.
Antes de escolher métricas ou construir dashboards, decida pelo que seu app de confiabilidade será responsável — e o que não será. Um escopo claro impede que a ferramenta vire um “portal de ops” catch‑all em que ninguém confia.
Comece listando as ferramentas internas que o app cobrirá (por exemplo, ticketing, folha de pagamento, integrações de CRM, pipelines de dados) e os times que as possuem ou dependem delas. Seja explícito sobre limites: “site voltado ao cliente” pode ficar fora do escopo, enquanto “console administrativo interno” está dentro.
Organizações usam essa palavra de formas diferentes. Escreva sua definição de trabalho em linguagem simples — tipicamente uma mistura de:
Se as equipes discordarem, seu app vai acabar comparando maçãs com laranjas.
Escolha 1–3 resultados principais, como:
Esses resultados vão orientar o que medir e como apresentar.
Liste quem usará o app e que decisões cada um toma: engenheiros investigando incidentes, suporte escalando problemas, gestores revisando tendências, e stakeholders que precisam de atualizações de status. Isso vai moldar terminologia, permissões e o nível de detalhe que cada visão deve mostrar.
O rastreamento de confiabilidade só funciona se todos concordarem com o que significa “bom”. Comece separando três termos parecidos.
Um SLI (Service Level Indicator) é uma medição: “Qual porcentagem de requisições obteve sucesso?” ou “Quanto tempo as páginas demoraram para carregar?”.
Um SLO (Service Level Objective) é a meta para essa medição: “99,9% de sucesso em 30 dias.”
Um SLA (Service Level Agreement) é uma promessa com consequências, normalmente externa (créditos, penalidades). Para ferramentas internas, frequentemente você define SLOs sem SLAs formais — o suficiente para alinhar expectativas sem transformar confiabilidade em direito contratual.
Mantenha comparável entre ferramentas e fácil de explicar. Um baseline prático é:
Evite adicionar mais métricas até poder responder: “Que decisão essa métrica vai orientar?”
Use janelas rolling para que scorecards atualizem continuamente:
Seu app deve transformar métricas em ação. Defina níveis de severidade (por exemplo, Sev1–Sev3) e gatilhos explícitos como:
Essas definições tornam alertas, timelines de incidentes e rastreamento de budget de erro consistentes entre equipes.
Um app de rastreamento de confiabilidade é tão confiável quanto os dados por trás dele. Antes de construir pipelines de ingestão, mapeie cada sinal que você vai tratar como “verdade” e escreva qual pergunta ele responde (disponibilidade, latência, erros, impacto de deploy, resposta a incidentes).
A maioria dos times consegue cobrir o básico com uma mistura de:
Seja explícito sobre quais sistemas são autoridades. Por exemplo, seu “SLI de uptime” pode vir apenas de probes sintéticos, não de logs de servidor.
Defina frequência de atualização por caso de uso: dashboards podem atualizar a cada 1–5 minutos, enquanto scorecards podem ser computados a cada hora/dia.
Crie IDs consistentes para tools/services, ambientes (prod/stage) e owners. Combine regras de nomenclatura cedo para que “Payments-API”, “payments_api” e “payments” não vire três entidades distintas.
Planeje o que manter e por quanto tempo (ex.: eventos brutos 30–90 dias, agregados diários 12–24 meses). Evite ingerir payloads sensíveis; armazene apenas metadados necessários para análise de confiabilidade (timestamps, códigos de status, buckets de latência, tags de incidente).
Seu esquema deve facilitar duas coisas: responder perguntas do dia a dia (“esta ferramenta está saudável?”) e reconstruir o que aconteceu durante um incidente (“quando os sintomas começaram, quem mudou o quê, quais alertas dispararam?”). Comece com um pequeno conjunto de entidades core e torne relacionamentos explícitos.
Um baseline prático é:
Essa estrutura suporta dashboards (“tool → status atual → incidentes recentes”) e drill‑down (“incident → events → checks e métricas relacionadas”).
Adicione campos de auditoria onde precisar de responsabilidade e histórico:
created_by, created_at, updated_atstatus mais rastreamento de mudanças de status (ou na tabela Event ou numa tabela dedicada de histórico)Finalmente, inclua tags flexíveis para filtragem e relatórios (ex.: team, criticidade, sistema, compliance). Uma tabela de join tool_tags (tool_id, key, value) mantém tagging consistente e facilita scorecards e rollups posteriormente.
Seu tracker de confiabilidade deve ser entediante no bom sentido: fácil de rodar, fácil de mudar e fácil de suportar. A “stack certa” costuma ser aquela que seu time consegue manter sem heroísmos.
Escolha um framework web mainstream que seu time conheça bem — Node/Express, Django ou Rails são opções sólidas. Priorize:
Se você integra com sistemas internos (SSO, ticketing, chat), escolha o ecossistema onde essas integrações são mais fáceis.
Se quiser acelerar a primeira iteração, uma plataforma de desenvolvimento assistido como Koder.ai pode ser um ponto de partida prático: você descreve suas entidades (tools, checks, SLOs, incidents), fluxos (alerta → incidente → postmortem) e dashboards em chat, e gera um scaffold de app web rapidamente. Como Koder.ai costuma mirar React no frontend e Go + PostgreSQL no backend, mapeia bem para a stack “entediante e de manutenção” que muitos times preferem — e você pode exportar o código-fonte se depois migrar para um pipeline manual.
Para a maioria dos apps internos de confiabilidade, PostgreSQL é o default certo: ele lida bem com relatórios relacionais, consultas baseadas em tempo e auditoria.
Adicione componentes extras só quando resolverem um problema real:
Decida entre:
Padronize dev/staging/prod e automatize deployments (CI/CD), para que mudanças não alterem silenciosamente números de confiabilidade. Se você usar uma plataforma (incluindo Koder.ai), procure por separação de ambientes, deploy/hosting e rollback rápido (snapshots) para iterar sem quebrar o tracker.
Documente configuração em um único lugar: variáveis de ambiente, segredos e feature flags. Mantenha um guia claro de “como rodar localmente” e um runbook mínimo (o que fazer se ingestão parar, fila encher ou banco atingir limites). Uma página curta em /docs costuma ser suficiente.
Um app de rastreamento de confiabilidade funciona quando as pessoas conseguem responder duas perguntas em segundos: “Estamos bem?” e “O que eu faço a seguir?” Desenhe telas em torno dessas decisões, com navegação clara de overview → ferramenta específica → incidente específico.
Faça da homepage um centro de comando compacto. Comece com um resumo de saúde geral (por exemplo, número de ferramentas dentro dos SLOs, incidentes ativos, maiores riscos atuais), depois mostre incidentes e alertas recentes com badges de status.
Mantenha a visão padrão calma: destaque apenas o que precisa de atenção. Dê a cada tile um drill‑down direto para a ferramenta ou incidente afetado.
Cada página de ferramenta deve responder “Esta ferramenta é confiável o suficiente?” e “Por que/por que não?” Inclua:
Projete gráficos para não‑especialistas: rotule unidades, marque thresholds de SLO e adicione explicações pequenas (tooltips) em vez de controles técnicos densos.
Uma página de incidente é um registro vivo. Inclua uma timeline (eventos capturados automaticamente como alerta disparado, acknowledge, mitigado), atualizações humanas, usuários impactados e ações tomadas.
Facilite publicar atualizações: uma caixa de texto, status predefinidos (Investigando/Identificado/Monitorando/Resolvido) e notas internas opcionais. Quando o incidente fechar, a ação “Iniciar postmortem” deve prefazer fatos da timeline.
Admins precisam de telas simples para gerenciar tools, checks, metas de SLO e owners. Otimize para corretude: defaults sensíveis, validação e avisos quando mudanças afetam relatórios. Adicione uma trilha “última edição” visível para que as pessoas confiem nos números.
Dados de confiabilidade só permanecem úteis se as pessoas confiarem neles. Isso significa amarrar cada mudança a uma identidade, limitar quem pode fazer edições de alto impacto e manter um histórico claro para revisões.
Para uma ferramenta interna, prefira SSO (SAML) ou OAuth/OIDC via seu provedor de identidade (Okta, Azure AD, Google Workspace). Isso reduz gestão de senhas e torna onboarding/offboarding automático.
Detalhes práticos:
Comece com papéis simples e adicione regras mais granulares só se necessário:
Proteja ações que alteram outcomes ou narrativas:
Logue toda edição em SLOs, checks e campos de incidentes com:
Torne os logs pesquisáveis e visíveis nas páginas de detalhe relevantes (ex.: a página do incidente mostra todo o histórico de mudanças). Isso mantém revisões factuais e reduz discussões em postmortems.
Monitoramento é a “camada sensora” do seu app: transforma comportamento real em dados confiáveis. Para ferramentas internas, checks sintéticos geralmente são o caminho mais rápido porque você controla o que significa “saudável”.
Comece com um conjunto pequeno de tipos de check que cobrem a maioria das apps internas:
Mantenha checks determinísticos. Se uma validação pode falhar por conteúdo mutável, você vai gerar ruído e minar a confiança.
Para cada execução de check, capture:
Armazene como eventos de séries temporais (uma linha por execução) ou como intervalos agregados (rollups por minuto com contagens e p95 de latência). Dados brutos são ótimos para debugging; rollups são ótimos para dashboards rápidos. Muitas equipes fazem ambos: mantêm eventos brutos por 7–30 dias e rollups para relatórios de longo prazo.
Um resultado de check ausente não deve automaticamente significar “down”. Adicione um estado unknown para casos como:
Isso evita inflar downtime e torna “gaps de monitoramento” visíveis como problema operacional.
Use workers em background (agendador estilo cron, filas) para executar checks em intervalos fixos (ex.: 30–60s para ferramentas críticas). Implemente timeouts, retries com backoff e limites de concorrência para que o checker não sobrecarregue serviços internos. Persista todo resultado de execução — inclusive falhas — para que o dashboard de uptime mostre status atual e histórico confiável.
Alertas são onde rastreamento de confiabilidade vira ação. O objetivo é simples: notificar as pessoas certas, com o contexto certo, no momento certo — sem inundar todo mundo.
Comece definindo regras de alerta que mapeiem diretamente para seus SLIs/SLOs. Dois padrões práticos:
Para cada regra, armazene o “porquê” junto com o “o quê”: qual SLO é impactado, a janela de avaliação e a severidade pretendida.
Envie notificações pelos canais onde times já vivem (email, Slack, Microsoft Teams). Cada mensagem deve incluir:
Evite despejar métricas brutas. Forneça um “próximo passo” curto como “Ver deployments recentes” ou “Abrir logs”.
Implemente:
Mesmo em ferramenta interna, as pessoas precisam de controle. Adicione escalonamento manual (botão na página do alerta/incidente) e integre com tooling de on‑call se houver (PagerDuty/Opsgenie), ou ao menos uma lista de rotação configurável armazenada no app.
Gestão de incidentes transforma “vimos um alerta” em resposta compartilhada e rastreável. Construa isso no app para que as pessoas movam sinal → coordenação sem pular entre ferramentas.
Permita criar um incidente diretamente de um alerta, página de serviço ou gráfico de uptime. Prefaça campos chave (serviço, ambiente, origem do alerta, primeiro timestamp) e atribua um ID único.
Um conjunto padrão de campos mantém leve: severidade, impacto no cliente (times internos afetados), owner atual e links para o alerta que disparou.
Use um ciclo simples que reflita como times realmente trabalham:
Cada mudança de status deve registrar quem fez e quando. Adicione updates de timeline (notas curtas com timestamp), suporte a anexos e links para runbooks e tickets (ex.: /runbooks/payments-retries ou /tickets/INC-1234). Isso vira o fio único para “o que aconteceu e o que fizemos”.
Postmortems devem ser rápidos de iniciar e consistentes para revisão. Forneça templates com:
Vincule itens de ação ao incidente, rastreie conclusão e destaque itens vencidos em dashboards de time. Se suportar “learning reviews”, permita um modo sem culpa que foque em mudanças de sistema/processo em vez de erros individuais.
Relatórios é onde rastreamento vira tomada de decisão. Dashboards ajudam operadores; scorecards ajudam líderes a entender se ferramentas internas estão melhorando, onde investir e o que significa “bom”.
Construa uma visão consistente por ferramenta (e opcionalmente por time) que responda rapidamente:
Quando possível, adicione contexto leve: “SLO perdido devido a 2 deploys” ou “Maior downtime por dependência X”, sem transformar o relatório em revisão completa de incidente.
Líderes raramente querem “tudo”. Adicione filtros por time, criticidade da ferramenta (ex.: Tier 0–3) e janela de tempo. Garanta que a mesma ferramenta possa aparecer em múltiplos rollups (time da plataforma é dono, finanças depende).
Forneça resumos semanais e mensais compartilháveis fora do app:
Mantenha narrativa consistente (“O que mudou desde o período anterior?” “Onde estamos acima do budget?”). Se precisar de um guia para stakeholders, linke um curto guia como /blog/sli-slo-basics.
Um tracker de confiabilidade rapidamente vira fonte da verdade. Trate-o como sistema de produção: seguro por padrão, resistente a dados ruins e fácil de recuperar quando algo dá errado.
Bloqueie todos os endpoints — mesmo os “internal‑only”.
Mantenha credenciais fora do código e fora de logs.
Armazene segredos num secret manager e rotacione‑os. Dê ao app acesso de mínimo privilégio ao banco: papéis separados de leitura/gravação, restrinja acesso às tabelas necessárias e use credenciais de curta duração quando possível. Criptografe trânsito (TLS) entre browser↔app e app↔database.
Métricas de confiabilidade valem pouco sem eventos confiáveis.
Adicione checagens server‑side para timestamps (timezone/clock skew), campos obrigatórios e keys de idempotência para desduplicar retries. Rastreie erros de ingestão numa dead‑letter queue ou tabela de “quarentena” para que eventos ruins não envenenem dashboards.
Automatize migrações de banco e testes de rollback. Agende backups, restaure‑os regularmente em testes e documente um plano mínimo de recuperação de desastre (quem, o quê, quanto tempo). Finalmente, torne o app de confiabilidade ele mesmo confiável: adicione health checks, monitoramento básico de lag de filas e latência do DB, e alerta quando ingestão cai silenciosamente a zero.
Um app de rastreamento de confiabilidade vence quando as pessoas confiam e o usam. Trate o primeiro release como um loop de aprendizado, não como um lançamento “big bang”.
Escolha 2–3 ferramentas internas amplamente usadas e com donos claros. Implemente um conjunto pequeno de checks (por exemplo: disponibilidade da homepage, sucesso de login e um endpoint de API chave) e publique um dashboard que responda: “Está no ar? Se não, o que mudou e quem é o dono?”
Mantenha o piloto visível mas contido: um time ou um pequeno grupo de power users é suficiente para validar o fluxo.
Nas primeiras 1–2 semanas, recolha ativamente feedback sobre:
Transforme feedback em backlog concreto. Um simples botão “Reportar um problema com esta métrica” em cada gráfico frequentemente revela as melhores percepções.
Adicione valor em camadas: conecte ao seu chat para notificações, depois à ferramenta de incidentes para criação automática de tickets, depois ao CI/CD para marcadores de deploy. Cada integração deve reduzir trabalho manual ou encurtar tempo de diagnóstico — caso contrário é só complexidade.
Se estiver prototipando rápido, considere usar o modo de planejamento do Koder.ai para mapear escopo inicial (entidades, papéis e fluxos) antes de gerar a primeira build. É uma forma simples de manter o MVP enxuto — e como você pode snapshotar e reverter, itera dashboards e ingestão com segurança enquanto times refinam definições.
Antes de expandir para mais times, defina métricas de sucesso como usuários ativos semanais do dashboard, redução do time‑to‑detect, menos alertas duplicados ou reviews de SLO consistentes. Publique um roadmap leve em /blog/reliability-tracking-roadmap e expanda ferramenta a ferramenta com donos claros e sessões de treinamento.
Comece definindo o escopo (quais ferramentas e ambientes estão incluídos) e sua definição operacional de confiabilidade (disponibilidade, latência, erros). Em seguida, escolha 1–3 resultados que deseja melhorar (por exemplo, detecção mais rápida, relatórios mais claros) e desenhe as primeiras telas em torno das decisões principais que os usuários precisam tomar: “Estamos bem?” e “O que eu faço em seguida?”
Um SLI é o que você mede (por exemplo, % de requisições bem‑sucedidas, latência p95). Um SLO é a meta para essa medição (por exemplo, 99,9% em 30 dias). Um SLA é uma promessa formal com consequências (frequentemente externa). Para ferramentas internas, SLOs normalmente alinham expectativas sem o ônus de contratos de SLA.
Use um conjunto pequeno e baseline que seja comparável entre ferramentas:
Adicione métricas apenas se você souber qual decisão elas irão orientar (alertas, priorização, trabalho de capacidade etc.).
Janelas rolling mantêm scorecards sempre atualizados:
Escolha janelas que correspondam à forma como sua organização revisa desempenho, assim os números ficam intuitivos e usados.
Defina gatilhos explícitos de severidade ligados ao impacto nos usuários e à duração, por exemplo:
Documente essas regras no app para que alertas, timelines de incidentes e relatórios sejam consistentes entre equipes.
Mapeie qual sistema é a “fonte da verdade” para cada pergunta:
Seja explícito (por exemplo, “SLI de uptime vem apenas de probes”), caso contrário equipes discutirão quais números contam.
Use pull para sistemas que você pode consultar periodicamente (APIs de monitoramento, APIs de ticketing). Use push (webhooks/eventos) para eventos de alto volume ou quase em tempo real (deploys, alertas, atualizações de incidente). Um padrão comum: dashboards atualizam a cada 1–5 minutos, enquanto scorecards são computados a cada hora ou dia.
Normalmente você precisará de:
Registre toda edição de alto impacto com quem, quando, o que mudou (antes/depois) e de onde veio (UI/API/automação). Combine isso com controle de acesso baseado em papéis:
Esses guardrails evitam mudanças silenciosas que corroem a confiança nos números de confiabilidade.
Trate resultados faltantes de checks como um estado separado unknown, não como downtime automático. Dados ausentes podem vir de:
Tornar “unknown” visível evita inflar tempos de indisponibilidade e destaca gaps de monitoramento como problema operacional.
Deixe relacionamentos explícitos (tool → checks → metrics; incident → events) para que consultas “overview → drill-down” sejam simples.