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Como Gerenciar Projetos de Otimização de Performance
Otimização de performance requer medição sistemática, priorização baseada em impacto e rastreamento cuidadoso de melhorias. O rastreamento de esforço do GitScrum, recursos de milestone e visualização de métricas ajudam times a organizar trabalho de otimização, medir progresso contra baselines e comunicar vitórias para stakeholders efetivamente.
Fases do Projeto de Performance
| Fase | Atividades | Entregáveis |
|---|---|---|
| Baseline | Medir estado atual | Dashboard de performance |
| Análise | Profile, identificar gargalos | Lista priorizada de melhorias |
| Ganhos Rápidos | Correções de baixo esforço, alto impacto | Melhorias imediatas |
| Sistemático | Melhorias arquiteturais | Ganhos sustentados |
| Monitoramento | Rastreamento contínuo | Alertas de regressão |
Estrutura de Projeto de Performance
ÉPICO DE OTIMIZAÇÃO DE PERFORMANCE
Épico: Melhoria de Performance da API Q1
Fase 1: Baseline & Análise
├── Estabelecer baseline de performance
│ └── Documentar latências P50, P95, P99 atuais
├── Configurar monitoramento de performance
│ └── Integração APM, dashboards
├── Profile carga de trabalho de produção
│ └── Identificar top 10 endpoints lentos
└── Criar backlog priorizado de melhorias
Fase 2: Ganhos Rápidos (Semana 1-2)
├── Adicionar indexes de banco faltantes
├── Otimizar padrões de query N+1
├── Habilitar compressão de resposta
├── Adicionar headers de cache HTTP
└── Configurar connection pooling
Fase 3: Melhorias Sistemáticas (Semana 3-6)
├── Implementar cache de resultado de queries
├── Otimizar queries lentas de relatórios
├── Adicionar processamento de jobs em background
├── Implementar paginação para datasets grandes
└── Otimização de queries de banco de dados
Fase 4: Monitoramento & Prevenção
├── Configurar budgets de performance
├── Adicionar testes de regressão de performance
├── Configurar thresholds de alertas
└── Documentar melhores práticas de performance
Priorização de Gargalos
PRIORIZAÇÃO DE MELHORIAS DE PERFORMANCE
MATRIZ IMPACTO × ESFORÇO
Alto Impacto
│
Ganhos │ Investimentos
Rápidos │ Estratégicos
★★★★★ │ ★★★★
Fazer Primeiro│ Planejar Cuidado
│
─────────────────────────────────────
│
Talvez │ Evitar
Depois │ (por enquanto)
★★ │ ★
│
Baixo Impacto
PONTUANDO CADA MELHORIA:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Melhoria Impacto Esforço Prioridade │
│ ───────────────────────────────────────────── │
│ Add order_id index 5 1 5 ★★★★★ │
│ Fix N+1 em users 4 2 4 ★★★★ │
│ Implementar cache 5 4 3 ★★★ │
│ Otimizar reports 3 5 2 ★★ │
│ Reescrever search 4 5 2 ★★ │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Fatores de Impacto:
• Volume de requests afetado
• Latência atual (P95)
• User-facing vs interno
• Impacto na receita
Template de Tarefa para Trabalho de Performance
TAREFA DE MELHORIA DE PERFORMANCE
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Título: Otimizar endpoint de lista de usuários │
│ Labels: [performance] [database] [api] │
│ │
│ ESTADO ATUAL: │
│ Endpoint: GET /api/users │
│ P50: 450ms | P95: 1200ms | P99: 3500ms │
│ Requests/dia: 45.000 │
│ │
│ CAUSA RAIZ: │
│ • Query N+1 carregando preferências de usuário │
│ • Index faltando em organization_id │
│ • Sem paginação, carregando todos usuários │
│ │
│ SOLUÇÃO PROPOSTA: │
│ 1. Adicionar eager loading para preferências │
│ 2. Adicionar index em organization_id │
│ 3. Implementar paginação com limite de 100 │
│ │
│ MÉTRICAS ALVO: │
│ P50: <100ms | P95: <300ms | P99: <500ms │
│ │
│ VALIDAÇÃO: │
│ □ Teste de carga passando │
│ □ Métricas de produção verificadas │
│ □ Sem regressões em outros endpoints │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Tipos de Otimização
CATEGORIAS DE OTIMIZAÇÃO DE PERFORMANCE
OTIMIZAÇÃO DE BANCO DE DADOS:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ • Adicionar indexes apropriados │
│ • Otimizar queries lentas │
│ • Eliminar padrões N+1 │
│ • Implementar connection pooling │
│ • Adicionar read replicas │
│ • Particionamento de tabelas grandes │
└─────────────────────────────────────────────────┘
OTIMIZAÇÃO DE API:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ • Implementar caching (Redis, Memcached) │
│ • Compressão de resposta (gzip, brotli) │
│ • Paginação de resultados │
│ • Processamento assíncrono │
│ • Rate limiting │
│ • CDN para assets estáticos │
└─────────────────────────────────────────────────┘
OTIMIZAÇÃO DE FRONTEND:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ • Code splitting / lazy loading │
│ • Otimização de imagens │
│ • Minificação CSS/JS │
│ • Cache de browser │
│ • Preloading de recursos críticos │
│ • Redução de bundle size │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Budget de Performance
DEFINIÇÃO DE BUDGET DE PERFORMANCE
BUDGETS POR ENDPOINT:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Categoria P50 P95 P99 │
│ ───────────────────────────────────────────── │
│ Critical APIs 50ms 200ms 500ms │
│ Standard APIs 100ms 500ms 1000ms │
│ Reports/Batch 500ms 2000ms 5000ms │
│ Background Jobs - - 10s │
└─────────────────────────────────────────────────┘
BUDGETS DE FRONTEND:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Métrica Budget │
│ ───────────────────────────────────────────── │
│ First Contentful Paint < 1.5s │
│ Time to Interactive < 3.5s │
│ Total Blocking Time < 300ms │
│ Bundle Size (JS) < 200KB gzipped │
│ Largest Contentful Paint < 2.5s │
└─────────────────────────────────────────────────┘
ENFORCEMENT:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ CI/CD verifica budgets: │
│ ├── Lighthouse no build │
│ ├── Load tests para APIs críticas │
│ └── Falha se budget excedido │
│ │
│ Monitoramento de produção: │
│ ├── Alertas quando P95 > budget │
│ └── Dashboard de tendências │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Medindo Progresso
DASHBOARD DE PROGRESSO DE PERFORMANCE
ANTES vs DEPOIS:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Endpoint: /api/users │
│ │
│ Métrica Antes Depois Melhoria │
│ ───────────────────────────────────────────── │
│ P50 450ms 85ms 81% ↓ │
│ P95 1200ms 250ms 79% ↓ │
│ P99 3500ms 450ms 87% ↓ │
│ │
│ Impacto: 45.000 req/dia × 365ms ganhos │
│ = 16.425 segundos/dia economizados │
│ = 4.5 horas de tempo de usuário/dia │
└─────────────────────────────────────────────────┘
PROGRESSO DO ÉPICO:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Total de Melhorias: 15 │
│ Concluídas: 10 (67%) │
│ Em Progresso: 3 │
│ Backlog: 2 │
│ │
│ Latência Média da API: │
│ Início do Q1: 320ms │
│ Atual: 145ms │
│ Meta Q1: 100ms │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Comunicando Resultados
RELATÓRIO DE PERFORMANCE PARA STAKEHOLDERS
RESUMO EXECUTIVO:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Projeto: Otimização de Performance Q1 │
│ │
│ Resultados: │
│ • API 55% mais rápida (média) │
│ • Tempo de carregamento de página -40% │
│ • Custo de infra -20% (menos servidores) │
│ │
│ Impacto no Negócio: │
│ • NPS subiu de 42 para 48 │
│ • Taxa de conversão +3% │
│ • Bounce rate -8% │
│ │
│ Investimento vs Retorno: │
│ • 4 semanas de trabalho do time │
│ • ROI: Economia de R$15k/mês em infra │
└─────────────────────────────────────────────────┘