Metodologia8 min

Performance Organizacional: a dimensão humana da otimização

Performance não é só sobre código e infra. A forma como times se organizam afeta diretamente a velocidade e qualidade do sistema.

A Lei de Conway diz que sistemas refletem a estrutura de comunicação das organizações que os criaram. Se sua organização é lenta, seu software será lento. Performance começa com pessoas, não com código.

Você pode ter os melhores engenheiros do mundo. Se a organização é disfuncional, o sistema será disfuncional.

A Lei de Conway na Prática

O que diz

"Organizações que projetam sistemas são
constrangidas a produzir designs que são
cópias das estruturas de comunicação
dessas organizações."
— Melvin Conway, 1967

Exemplos

Organização por camadas técnicas:

Time de Frontend
Time de Backend
Time de Database
Time de Infra

→ Sistema com acoplamento forte entre camadas
→ Mudanças simples requerem 4 times
→ Reuniões de coordenação constantes

Organização por produto:

Time de Pagamentos (full-stack)
Time de Catálogo (full-stack)
Time de Checkout (full-stack)

→ Serviços independentes
→ Deploys independentes
→ Times autônomos

Gargalos Organizacionais

1. Aprovações excessivas

Mudança simples:
1. Dev implementa (1 hora)
2. Espera review (1 dia)
3. Espera aprovação de arquiteto (2 dias)
4. Espera janela de deploy (3 dias)
5. Espera validação de QA (2 dias)

Total: 8 dias para 1 hora de trabalho
→ Throughput organizacional: 12% de eficiência

2. Dependências entre times

Time A precisa de API do Time B
Time B está ocupado com prioridade C
Time A: bloqueado por 2 sprints

→ Latência organizacional: semanas

3. Silos de conhecimento

Só João sabe como funciona módulo X
João está de férias
Bug crítico em X

→ MTTR: dias em vez de horas

4. Reuniões excessivas

Segunda: Planning
Terça: Sync com Time B
Quarta: Arquitetura review
Quinta: Grooming
Sexta: Retrospectiva

Tempo para código: 2h/dia
→ 75% de overhead organizacional

Métricas de Performance Organizacional

DORA Metrics

Deployment Frequency:
  Elite: Múltiplos deploys/dia
  High: 1 deploy/dia a 1/semana
  Medium: 1/semana a 1/mês
  Low: < 1/mês

Lead Time for Changes:
  Elite: < 1 hora
  High: 1 dia - 1 semana
  Medium: 1 semana - 1 mês
  Low: > 1 mês

Mean Time to Recovery (MTTR):
  Elite: < 1 hora
  High: < 1 dia
  Medium: < 1 semana
  Low: > 1 semana

Change Failure Rate:
  Elite: 0-15%
  High: 16-30%
  Medium: 31-45%
  Low: > 45%

Flow Metrics

Flow Efficiency:
  work_time / (work_time + wait_time)

  Exemplo:
    Trabalho ativo: 8 horas
    Espera (reviews, aprovações): 72 horas
    Eficiência: 8/80 = 10%

Cycle Time:
  Tempo desde início até entrega

Work in Progress (WIP):
  Quantos itens em andamento simultaneamente

Patterns Organizacionais para Performance

1. Team Topologies

Stream-aligned Teams:
  - Focados em fluxo de valor
  - End-to-end ownership
  - Minimiza handoffs

Enabling Teams:
  - Ajudam outros times
  - Especialistas temporários
  - Transferem conhecimento

Platform Teams:
  - Fornecem self-service
  - Reduzem carga cognitiva
  - APIs internas

2. Inverse Conway Maneuver

Em vez de aceitar que estrutura → arquitetura,
organize times para produzir arquitetura desejada.

Quer microserviços? Crie times pequenos autônomos.
Quer monolito modular? Crie time único com squads.

3. Inner Source

# Qualquer dev pode contribuir para qualquer repo
# Owners revisam PRs de outros times
# Reduz dependências bloqueantes

# Exemplo de fluxo
time_a_needs_feature_in_service_b():
    # Em vez de esperar Time B:
    time_a_implements_feature()
    time_a_opens_pr_to_service_b()
    time_b_reviews_and_merges()

# Resultado: dias → horas

4. Platform Engineering

Antes:
  Cada time configura infra: 2 dias/deploy
  10 times × 2 dias = 20 dias-dev/sprint

Depois:
  Plataforma self-service
  Cada time: 1 hora/deploy
  10 times × 1 hora = 10 horas/sprint

ROI: 19.5 dias-dev economizados/sprint

Práticas que Aceleram

1. Trunk-Based Development

# Em vez de branches de longa vida
# PRs pequenos, merge frequente

git checkout main
git pull
# Mudança pequena
git commit -m "feat: add button"
git push
# PR reviewed e merged em < 4 horas

2. Feature Flags

# Deploy ≠ Release
# Código em produção, feature desligada

if feature_flags.is_enabled('new_checkout', user):
    return new_checkout(cart)
else:
    return old_checkout(cart)

# Permite:
# - Deploy contínuo
# - Rollback instantâneo
# - Testes em produção

3. Docs as Code

# Documentação versionada com código
# Review junto com PR
# Sempre atualizada

## API de Pagamentos

### POST /payments

Request:
...

Atualizado em: (auto-generated from code)

4. Runbooks Automatizados

# Em vez de: "chame o João às 3am"
# Runbook executável

@runbook("High CPU Alert")
def handle_high_cpu():
    # 1. Coletar diagnóstico
    metrics = collect_cpu_metrics()

    # 2. Tentar mitigação automática
    if metrics.is_spike:
        scale_up()
        return

    # 3. Se não resolveu, escalar
    page_oncall(metrics)

Medindo Progresso

Dashboard Organizacional

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ ORGANIZATIONAL HEALTH                           │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ Deploy Frequency: 12/day     [ELITE]            │
│ Lead Time: 2.3 hours         [ELITE]            │
│ MTTR: 45 minutes             [ELITE]            │
│ Change Failure: 8%           [ELITE]            │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ Flow Efficiency: 35%         [IMPROVING]        │
│ Avg Cycle Time: 3.2 days     [ON TARGET]        │
│ WIP per dev: 1.8             [HEALTHY]          │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Tracking ao longo do tempo

Q1: Lead Time = 14 dias
  - Reduziu aprovações obrigatórias
Q2: Lead Time = 5 dias
  - Implementou trunk-based
Q3: Lead Time = 1.5 dias
  - Feature flags para desacoplamento
Q4: Lead Time = 4 horas

Anti-patterns Organizacionais

1. Hero Culture

❌ "João salvou a produção às 3am de novo!"

→ Indica: falta de documentação, testes, automação
→ João é single point of failure
→ Burnout garantido

2. Blame Culture

❌ "Quem deployou isso?!"

→ Times escondem problemas
→ Não reportam incidentes
→ Cultura de medo

3. Process Worship

❌ "O processo diz que precisa de 3 aprovações"

→ Processo existe para servir, não para ser servido
→ Revise processos regularmente
→ Elimine burocracia

Conclusão

Performance organizacional é multiplicador:

Time rápido × Organização lenta = Sistema lento
Time normal × Organização rápida = Sistema rápido

Para melhorar:

  1. Meça DORA metrics e flow efficiency
  2. Reduza handoffs e aprovações
  3. Automatize processos repetitivos
  4. Empodere times com ownership
  5. Elimine silos de conhecimento

A pergunta não é "quão rápido seu código roda?" mas "quão rápido você consegue mudar seu código?"

Organizações otimizadas para controle são lentas. Organizações otimizadas para fluxo são rápidas.

organizaçãoculturatimesprocessos
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