ESTUDO DE CASO DE ENGENHARIA

Sustentação L3, SRE & Observabilidade Analítica em Plataformas B2B Críticas

Mais de uma década da minha trajetória profissional foi forjada onde falhas em produção custam receita imediata, multas contratuais de SLA e interrupção de cadeias operacionais inteiras — passando por 5 anos na BrScan Tecnologia e quase 5 anos na Serasa Experian. Este estudo de caso sintetiza a arquitetura operacional, os ritos de Site Reliability Engineering (SRE), a Análise de Causa Raiz (RCA L3) e os motores próprios de observabilidade analítica em Python (Pandas, Plotly, Dash) e PowerBI aplicados na sustentação de ecossistemas corporativos de alta escala.

10+ Anos Operações Críticas, Dados & SRE
RCA L3 + SQL Diagnóstico Profundo & Oracle DB
Python & Dash Motores de KPIs, Recorrência & SLA
Yellow Belt Redução Estatística de Indisponibilidade

Contexto de Escala: Ecossistemas Corporativos Sustentados

Na Serasa Experian, assumi liderança técnica na sustentação evolutiva de plataformas B2B com múltiplas integrações síncronas e assíncronas, incluindo a suíte GED360 (BrNotas, BrGestor, BrPronto, BrArquivo e SISGED), BrProntoPDV e Portal TIM. Previamente, na BrScan Tecnologia, estruturei pipelines de inteligência operacional para BrPronto PDV e BrFlow, além da frente analítica de redução de indisponibilidade em operações bancárias (BANRISUL e extrato DJO 184).

Pipeline Operacional de Resposta L3, RCA & Governança GMUD

Sustentar sistemas legados e distribuídos sob SLAs rígidos exige substituir o "apagar incêndio artesanal" por um ciclo fechado de engenharia de confiabilidade e prevenção orientada por dados:

Etapa 01

Telemetria & Alerta

Logs, Monitores & Filas

Etapa 02

Contenção de SLA

Mitigação Rápida L3

Etapa 03

Investigação RCA

Correlação de Traces & Oracle DB

Etapa 04

Modelagem da Correção

C4 Model, UML & BPMN

Etapa 05

Governança GMUD

Janela Controlada & Rollback

Etapa 06

Inteligência Preventiva

Python, Dash/Plotly & BI

Pilares Técnicos Aplicados em Produção

Frente de EngenhariaDesafio Recorrente em ProduçãoAbordagem Técnica Adotada
Diagnóstico Relacional (Oracle DB)Degradação súbita de tempo de resposta em janelas críticas B2B, contenção de locks e consultas históricas pesadasRefatoração e tuning de queries SQL analíticas complexas, diagnóstico de gargalos de indexação/varredura e correlação entre sessões de banco e logs de aplicação
Arquitetura de Integrações (C4, UML, BPMN)Conhecimento tácito disperso entre múltiplos sistemas satélites e risco de efeitos colaterais em mudanças evolutivasLevantamento estruturado de requisitos e documentação arquitetural viva mapeando fronteiras de contexto, contratos de API e fluxos de negócio ponta a ponta
Gestão de Mudanças (GMUD) & Automação SRERisco de regressão durante implantação de pacotes corretivos e evolutivos em janelas restritasChecklists formais de validação pré-deploy, planos determinísticos de rollback e automação da resolução de incidentes recorrentes de Nível 3
Motores Analíticos de Sustentação (Python, Pandas, Dash, PowerBI)Falta de visibilidade sobre reincidência de incidentes, gargalos por origem/status e desvios de SLA por severidadeDesenvolvimento de dashboards web interativos em Python (Pandas, NumPy, Plotly, Dash) e pipelines PowerQuery/PowerBI com Data Storytelling executivo e estatística Six Sigma Yellow Belt

Da Fila Bruta de Incidentes ao Data Storytelling Executivo

Além da atuação reativa em banco e código, criei ferramentas analíticas automatizadas em Python (Pandas + Plotly + Dash) para transformar extrações brutas de chamados operacionais em inteligência acionável de engenharia:

  • Matriz de Recorrência & Ofensores Crônicos: Agrupamento algorítmico de incidentes repetitivos para priorizar refatorações estruturais que atacam os 20% de causas responsáveis por 80% do ruído operacional.
  • Curvas de Tempo de Resolução por Prioridade: Cruzamento entre severidade contratual, origem do acionamento e tempo efetivo de contorno/solução definitiva, alimentando comitês executivos e ritos de melhoria contínua.
Audite o Motor Analítico SRE em Python & Dash no GitHub

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