Atualmente, os painéis de métricas dependem de um único banco de dados que não escala com o aumento de consultas. Quando há pico de acesso, o dashboard inteiro fica lento ou indisponível, atrasando a detecção de anomalias. Minha sugestão é migrar para uma arquitetura com cache distribuído e réplicas de leitura, garantindo que a visualização de métricas continue responsiva mesmo com alta demanda. Além disso, seria interessante separar os painéis por domínio para isolar falhas e permitir que cada time consuma seus dados sem sobrecarregar o ponto central. Isso reduziria o tempo de resposta e aumentaria a confiabilidade das informações que usamos para monitorar a saúde dos sistemas.
Conta em Plataforma e Sustentação × Disponibilidade e Performance, visão “Onde há oportunidade”.
Como a área foi escolhida
- Observabilidade 100%
e mais 24 com probabilidade menor.
| Dimensão | Resposta | Confiança | Alternativas |
|---|---|---|---|
| Área | Plataforma e Sustentação › Observabilidade | 100% |
|
| Frente | Disponibilidade e Performance › Gargalo de Escalabilidade | 100% |
|
| Natureza | Proativo | 100% | |
| Severidade | 0,55 Nível 2 (nível 3 de 4) não vale para esta natureza | 64% | |
| Impacto esperado | 0,67 Nível 2 (nível 3 de 4) | 100% | |
| Causa raiz | Arquitetura Inadequada | 100% | |
| Urgência | 0,15 | sem confiança | |
| Problema | Sem problema | 100% |