ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZAA
1
Software Deployment
2
OnboardingContinuous Integration - SyncContinuous Integration - AsyncShipValidatePromote
3
ProvisionEnvironmentsConfig MgmtData MgmtHackSyncFinishBuildPackagingPublishStaging Provision & DeploymentData ManagementValidate
3º Level
Acceptance
Performance		Validate
4º Level
Security (Dast)		Deploy ProductionRolling Back Plan
4
Scaffold
Work In Progress Setup		Conventional CodeConventional DocConventional Conversation Commit OftenValidate
1º Level		Auto Pull/Merge RequestValidate
2º Level		Dependency ManagmentEnvironment Variables Management
5
ExcelênciaToda a infraestrutura (redes, servidores, storage, permissões) é declarativa e versionada em código. O desenvolvedor pode provisionar seu ambiente de desenvolvimento com um simples comando (CLI), pipeline automatizado ou interface web self-service.Ambientes são criados dinamicamente sob demanda (por feature branch, PR, ticket) e destruídos automaticamente após o uso.Todas as configurações são armazenadas em um sistema centralizado, versionado e gerenciado de forma dinâmica sem exigir redeploys. Feature flags são usadas para ativação gradual de mudanças.Banco de dados como código (DBaaS), provisionado automaticamente junto ao ambiente. Dados são versionados, mascarados e carregados dinamicamente para testes e desenvolvimento.Code & Infra as Templates + Automação do Bootstrap + Ambientes Ephemerais + Code On-Demand
O projeto começa com um esqueleto funcional e configurado, evitando setups manuais;
O código base inclui padrões e melhores práticas embutidas (CI/CD, linting, estrutura modular);
Permite personalização mínima para diferentes necessidades (ex: APIs, front-end, microsserviços).
Permite iniciar o desenvolvimento com mínima configuração manual;
Suporte a hot reload, ambientes isolados e persistência automática do estado de trabalho;
Código, dependências e ambiente são restauráveis de qualquer lugar, permitindo interrupção e retomada sem fricção.		Código Autoexplicativo + Padronização Rigorosa + Automatização de Qualidade
Todo código segue convenções bem definidas para manter legibilidade e manutenibilidade;
Linters, formatters e análise estática garantem que todos os commits sigam padrões;
Automação de boas práticas evita a necessidade de revisões manuais para estilo de código;
Documentação Vivo-Dependente do Código + Autogerada
A documentação é parte do código e se mantém atualizada automaticamente;
Uso de arquivos Markdown versionados no repositório ou geração automática de docs a partir do código;
Arquitetura Documentada como Código permite evolução sem desatualização.		Decisões Estruturadas e Rastreáveis
Discussões seguem um fluxo assíncrono e registrado em canais apropriados;
Uso de ADR (Architecture Decision Records) para decisões técnicas importantes;
Integração entre Pull Requests, Issues e Chats para rastreabilidade completa.		Commits Atômicos e Organizados
Cada commit representa uma única mudança lógica e pode ser revertido sem impactos colaterais;
O histórico do repositório é limpo e sem ruído, facilitando debugging e revisão;
Uso de convenções de mensagens de commit para clareza e rastreabilidade;
Antes de um commit ser feito, verificações automáticas garantem qualidade e padronização;
Linting, testes e análise estática são executados automaticamente antes do commit ou push.
Cada commit gera feedback imediato através de pipelines de CI/CD;
Uso de branching strategy otimizada para manter o fluxo ágil.
Garante sempre a última versão da Release em andamento no trabalho do desenvolvedor.		Garante a corretura local sempre atualizado com a última versão da Release em andamento
Toda branch feature/hotfix tem sua pipeline acionada automaticamente ao abrir um PR para dev (o comando Finish aciona o fluxo de abertura);
Execução inclui linting, análise estática, testes unitários e integração, evitando merges inseguros;
Se um PR falhar na pipeline, ele não pode ser mesclado até que os problemas sejam resolvidos.		PRs são abertos automaticamente assim que um branch atinge um critério definido (ex: testes passaram, feature pronta);
PRs passam por revisão automática antes de precisar de revisão humana;
PRs podem ser atualizados automaticamente quando o branch base muda, evitando conflitos manuais;
Bots avaliam código com base em linters, testes, padrões e histórico do projeto;
PRs são mesclados automaticamente quando atingem critérios como testes aprovados, revisões necessárias e conformidade com regras do repositório;
Revisores são sugeridos automaticamente com base no histórico de commits.		Utliza os mesmos critérios do primeiro nível com o adicional de validar o código após a junção de todos
Se a pipeline pós-merge for aprovada, o código pode ser implantado automaticamente em staging ou produção;
Feature Flags permitem ativar/desativar novas funcionalidades sem precisar reverter código;
Monitoramento contínuo verifica erros, consumo de recursos e comportamento de usuários após o merge;		Dependências são checadas e atualizadas automaticamente para evitar versões obsoletas ou inseguras;
Atualizações sem impacto são aplicadas automaticamente;
Dependências são escaneadas regularmente para identificar falhas de segurança;
Se uma vulnerabilidade for encontrada, patches são aplicados automaticamente;
Políticas de segurança bloqueiam dependências inseguras;
Uso de lockfiles (package-lock.json, yarn.lock, Pipfile.lock) para garantir que todos usem as mesmas versões;
Ambientes isolados (Docker, virtualenv, nvm) evitam conflitos entre projetos;
Cache de dependências otimiza builds e instalações;
Versões problemáticas são bloqueadas até que haja compatibilidade confirmada.
Variáveis sensíveis (ex: API_KEYS, DATABASE_URL) não ficam no código, mas são armazenadas em serviços seguros;
Controle de acesso é baseado em privilégios mínimos, permitindo que apenas sistemas ou pessoas autorizadas acessem dados críticos;
Logs e auditoria monitoram quem acessa ou altera variáveis;
Variáveis de ambiente são versionadas, garantindo rollback seguro em caso de erro;
Cada ambiente (Dev, Staging, Prod) possui configurações isoladas e bem definidas;
Alterações são rastreadas, garantindo transparência e controle;
Variáveis são injetadas automaticamente no CI/CD, sem serem expostas nos logs;
Ambientes efêmeros recebem configurações dinâmicas, evitando hardcoded secrets;
Integração com Feature Flags permite alterar comportamento sem precisar redeploy.		O processo de empacotamento é completamente automatizado dentro do pipeline de CI/CD, garantindo consistência entre as versões;
O pacote gerado inclui todos os binários, dependências e configurações necessárias para o funcionamento correto do aplicativo;
A automação impede erros manuais e reduz inconsistências entre ambientes de desenvolvimento, staging e produção;
O versionamento de pacotes segue regras claras (ex: SemVer - Semantic Versioning) para garantir compatibilidade entre diferentes versões do código e dependências;
Dependências externas e internas são gerenciadas de forma precisa para evitar problemas de incompatibilidade;
Cada versão do pacote é gerada com base em tags de release e possui uma documentação clara sobre alterações.		O processo de publicação é totalmente automatizado e integrado ao pipeline de CI/CD, permitindo a publicação contínua assim que o código passa pelos testes de qualidade;
O código é empacotado e validado antes da publicação, garantindo que apenas versões estáveis sejam distribuídas;
O processo inclui verificação de segurança, garantindo que não haja vulnerabilidades antes de ser publicado.
As versões de pacotes ou aplicações publicadas são rastreáveis e organizadas com base em convenções como Semantic Versioning (SemVer), garantindo que consumidores saibam o que esperar em cada release;
A publicação sempre inclui notas de versão detalhadas, que documentam as alterações feitas, melhorias, correções de bugs e atualizações de segurança;
A integração com sistemas de gerenciamento de releases permite que cada nova versão seja disponibilizada para os usuários de maneira controlada e previsível;
A aplicação ou pacote é publicada automaticamente em repositórios públicos ou privados, como npm, PyPI, Docker Hub, após passar pelos testes de qualidade;
Repositórios de containers e pacotes são configurados com políticas de segurança, controlando quem pode subir novos pacotes e quem pode baixá-los.		O ambiente de staging é provisionado automaticamente como parte do pipeline de CI/CD, sempre que houver uma nova versão ou mudança no código;
Usando Infraestrutura como Código (IaC), o provisionamento é completamente reproduzível, garantindo que todos os membros da equipe ou sistemas possam recriar o ambiente facilmente;
Recursos e configurações (servidores, banco de dados, redes) são configurados de maneira automática e consistente, sem intervenção manual;
O ambiente de staging é uma réplica o mais fiel possível do ambiente de produção, incluindo servidores, banco de dados e configurações específicas;
Mocks e fakes podem ser usados para dados sensíveis ou sistemas externos, mas as interações são tão próximas quanto possível à produção real;
Feature Flags permitem validar comportamentos específicos sem impactar todos os usuários;
Toda mudança de código ou nova versão é automaticamente implantada no ambiente de staging, onde é validada por testes automatizados antes de ser promovida para produção;
Deploys incrementais ou de canário podem ser usados para testar mudanças gradualmente e reduzir riscos;
O rollback automático é configurado, caso algo falhe no ambiente de staging;
O ambiente de staging é monitorado em tempo real, com alertas automáticos em caso de falhas de performance ou problemas críticos;
O feedback dos testes de integração e performance é enviado diretamente para as equipes de desenvolvimento, permitindo ajustes rápidos antes da produção;
Testes de carga e stress podem ser executados em staging para validar a escalabilidade do sistema.		Durante o processo de deploy, qualquer alteração no banco de dados ou estrutura de dados (como migrar esquemas, adicionar colunas, ou alterar índices) deve ser realizada de forma não-destrutiva para garantir que os dados existentes não sejam corrompidos ou perdidos;
Migrations devem ser projetadas para permitir backwards compatibility, garantindo que o código antigo ainda funcione enquanto o novo código e banco de dados são implantados;
Scripts de migração são automatizados e executados como parte do processo de deploy, integrando-se ao pipeline de CI/CD
Durante o processo de deploy, é essencial que qualquer alteração em dados seja sincronizada entre os diferentes componentes do sistema (ex: bancos de dados, caches, sistemas de filas) de forma transparente para os usuários finais;
Eventos de dados podem ser usados para sincronizar atualizações entre sistemas diferentes sem interrupção, garantindo que as novas versões do aplicativo e dados associados estejam sempre consistentes;
A sincronização de dados em tempo real pode ser feita com o uso de sistemas de mensageria e event sourcing, que garantem que todas as atualizações sejam refletidas de forma rápida e precisa.		Os dados no banco de dados, após a migração ou atualização, continuem válidos e consistentes com as regras de integridade definidas (ex: tipos de dados corretos, dados obrigatórios não nulos, etc.);
Testes de aceitação e validação de dados são executados automaticamente para garantir que as operações no banco de dados não resultem em falhas ou inconsistências;
Testes de aceitação em dados reais, garantindo que a nova versão do sistema ou banco de dados funcione conforme esperado com dados em produção;
Feedback de usuários e stakeholders é coletado para validar se as mudanças no sistema foram eficazes e não geraram problemas;
Testes de carga são feitos para verificar como o sistema lida com grandes volumes de dados e tráfego;
Testes de performance para medir a latência e o tempo de resposta das consultas de banco de dados e operações do sistema;
Otimização de banco de dados (índices, queries otimizadas) e cache de dados para garantir que o acesso a dados não cause lentidão;
Monitoramento em tempo real do desempenho pós-deploy para garantir que o sistema continue operando dentro das expectativas de desempenho.
Ferramentas de DAST são rodadas no pipeline para escanear a aplicação em execução e detectar falhas de segurança em tempo real;Se nenhuma vulnerabilidade crítica for encontrada, a aplicação é implantada em produção.Zero-Downtime Deployments: Uma das práticas essenciais é garantir que o deploy não cause interrupções no serviço. Técnicas como blue-green deployment ou canary releases são utilizadas para garantir que uma nova versão da aplicação seja implantada sem impacto.
Blue-Green Deployment: Duas versões do ambiente de produção são mantidas, e o tráfego é direcionado para a nova versão (blue) enquanto a versão anterior (green) permanece ativa como fallback.
Canary Release: A nova versão é liberada para uma pequena porcentagem dos usuários para monitorar o impacto antes de liberar para todos.		Minimizar o impacto do erro: A principal meta é restaurar a aplicação à sua condição funcional anterior rapidamente.
Garantir continuidade do serviço: A reversão deve ser feita sem grandes interrupções no serviço ou degradação da experiência do usuário.
Preservar dados: O rollback deve ser cuidadosamente planejado para garantir que dados importantes não sejam perdidos ou corrompidos no processo.
6
HabilidadeTerraform provisionando a aplicação com uma massa de dados padronizada
7
AssessmentN/A
8
Recomendação
9
Atividades
10
Resultados
11
MétricasLead Time for Change
Reaction Time		Lead Time for Change
Reaction Time		Lead Time for Change
Reaction Time		Lead Time for Change
Reaction Time		Lead Time for Change
Reaction Time		Lead Time for Change
Reaction Time		Lead Time for Change
Reaction Time
Mean Time to Recovey
*Availability		Lead Time for Change
Reaction Time
Mean Time to Recovey
*Availability		Lead Time for Change
Change Fail Rate
Release Frequency		Lead Time for Change
Change Fail Rate
Release Frequency
Mean Time to Recovey
Rate of Return		Lead Time for Change
Change Fail Rate
Release Frequency		Lead Time for Change
Change Fail Rate
Release Frequency
Mean Time to Recovey
Rate of Return		Lead Time for Change
Change Fail Rate
Release Frequency		Lead Time for Change
Change Fail Rate
Release Frequency		Lead Time for Change
Change Fail Rate
Release Frequency		Lead Time for Change
Change Fail Rate
Release Frequency		Change Fail Rate
Release Frequency		Change Fail Rate
Release Frequency
Change Fail Rate
Release Frequency
Rate of Return		Change Fail Rate
Release Frequency
Rate of Return		Mean Time to Recovey
Availability		Mean Time to Recovey
Availability
12
13
14
DORA
15
Change Fail Rate
16
Release Frequency
17
Mean Time to Recovey
18
Lead Time for Change
19
Availability
20
21
DORA Extendido
22
Rate of Return
23
Reaction Time
24
25
26
27
28
29
30
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33
34
35
36
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38
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44
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46
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48
49
50
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57
58
59
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62
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66
67
68
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70
71
72
73
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77
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79
80
81
82
83
84
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86
87
88
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