Falta de dados analíticos sobre o tempo de execução das pipelines (Outer loop).

[eduardohyodozup]

The Pain

Falta de dados analíticos sobre o tempo de execução das pipelines (Outer loop).

Summary

Os usuários têm a percepção de que a pipeline é lenta, mas atualmente não conseguem encontrar informações sobre qual parte do processo é mais lento. Além disso, nem sempre é claro que o tempo de execução da pipeline é a composição do tempo de execução de vários processos que são controlados por diferentes áreas e mesmo quando essa visão é clara acabam não tendo conhecimento de quais são esses processos.

Seguem algumas situações sobre onde essa dor foi percebida:

• No evento “Dores e Oportunidades de Pipelines”, ocorrido em 02/07 na Zup, com envolvimento de todos os CIO e CTO abaixo da estrutura do Guerra, foi externalizado que atualmente a pessoa desenvolvedora tem que tomar decisões sem dados ou com dados espalhados em diferentes ferramentas, não tendo a clareza de qual é o ponto de lentidão na pipeline, inclusive esse foi um dos itens mais votados pelos participantes desse evento;
• Em 09/24, o Edward Roberto Monteiro e Igor Gabriel Silva realizaram entrevistas com alguns usuários, onde foi identificado que existe uma demanda por ferramentas analíticas mais robustas, que permitam identificar os maiores ofensores e gargalos nas integrações com ferramentas externas, fornecendo métricas detalhadas sobre performance;
• Nas Missões Sandra e Kontopp, mais especificamente na Jornada de MFE, entrevistamos no dia 25/09 o Humberto dos Santos e Adelson Oliveira Junior, que são SME Técnico e Tech Lead na Comunidade Veículos, onde foi externalizado que chegam a demorar 1 semana (tempo não dedicado) para, junto às pessoas desenvolvedoras, tentarem entender o motivo de lentidão da pipeline e mesmo assim nem sempre conseguem ter assertividade sobre quem é o real ofensor.

Cluster

Visibilidade de informações das pipelines.

Goal

Ter dados analíticos sobre o tempo de execução de 100% das pipelines executadas nas jornadas das Missões Sandra e Kontopp.

Possible Features

• Analytics: Criação de Dash com o tempo médio de execução de cada workflow, separado por faixa de tempo de execução;
• Analytics: Criação de Dash com o tempo médio de execução dos jobs e steps de cada workflow, separado por faixa de tempo de execução;
• Governance: Realizar convergência com a iniciativa de Métricas do GT Dados e Portal IU DevX.
• Support: Incluir a categoria “Lentidão de Pipelines” no campo de classificação de atendimento do chamado.

Possible Technical Debt

Governança: Padronizar a nomenclatura de cada Job, pois atualmente para cada nova jornada se faz necessário o mapeamento manual de quais são os Jobs executados em cada workflow.

Metrics

Quantitativa: Reduzir a quantidade de chamados abertos para o time de pipelines e aumento no número de chamados abertos para os produtos que forem ofensores na jornada;

Qualitativa: Realizar entrevista com usuários que acessaram os Dashboards para verificar a efetividade dos dados apresentados na análise de lentidão da pipeline.

Frequency

Média: Essa é uma percepção da frequência, pois atualmente não conseguimos medir a quantidade de chamados abertos referente a lentidão, nem mesmo a quantidade de pedidos de ajuda que ocorrem via chats no Teams.

Coverage

Alta: Ainda não temos dados que comprovam esse alcance, mas acreditamos que ocorre principalmente com as pessoas desenvolvedoras que precisam executar pipelines que fazem integração com ferramentas externas, bem como pipelines que são executadas para aplicações monolíticas.