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Projetos de Otimização de Performance
Trabalho de performance requer medição, não adivinhação. GitScrum ajuda times a planejar esforços de otimização, rastrear melhorias e tomar decisões baseadas em dados.
Estratégia de Performance
Medição Primeiro
BASELINE DE PERFORMANCE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ ANTES DE OTIMIZAR, MEÇA: │
│ │
│ MÉTRICAS CHAVE: │
│ • Tempo de resposta (p50, p95, p99) │
│ • Throughput (requests/segundo) │
│ • Taxa de erro │
│ • Uso de recursos (CPU, memória) │
│ • Core Web Vitals (LCP, FID, CLS) │
│ │
│ ─────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │
│ TAREFA DE BASELINE: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ PERF-001: Estabelecer baseline de performance ││
│ │ ││
│ │ ESTADO ATUAL: ││
│ │ ││
│ │ Endpoint: /api/search ││
│ │ p50: 450ms ││
│ │ p95: 1200ms ││
│ │ p99: 2500ms ││
│ │ Throughput: 50 req/sec ││
│ │ Taxa de erro: 0.5% ││
│ │ ││
│ │ META: ││
│ │ p50: < 200ms ││
│ │ p95: < 500ms ││
│ │ p99: < 1000ms ││
│ │ Throughput: > 200 req/sec ││
│ │ Taxa de erro: < 0.1% ││
│ │ ││
│ │ GAP: ││
│ │ Precisa de 2x melhoria de latência ││
│ │ Precisa de 4x melhoria de throughput ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│ │
│ REGRA: Sem otimização sem medição │
│ "Achamos que está lento" não é suficiente │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Identificando Gargalos
PROFILING E ANÁLISE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ TAREFA DE PROFILING: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ PERF-002: Profile do endpoint de search ││
│ │ ││
│ │ METODOLOGIA: ││
│ │ • Traces APM para breakdown de request ││
│ │ • Análise de queries de banco ││
│ │ • Profiling de CPU sob carga ││
│ │ • Profiling de memória ││
│ │ ││
│ │ DESCOBERTAS: ││
│ │ ││
│ │ Breakdown de tempo (p50 = 450ms): ││
│ │ ││
│ │ Query de banco: ████████████████ 280ms (62%) ││
│ │ Serialização: ████████ 120ms (27%) ││
│ │ Overhead de rede: ██ 30ms (7%) ││
│ │ Lógica da app: █ 20ms (4%) ││
│ │ ││
│ │ GARGALOS IDENTIFICADOS: ││
│ │ 1. Index faltando na tabela search_terms ││
│ │ 2. Query N+1 na hidratação de resultados ││
│ │ 3. Serializando campos não usados ││
│ │ ││
│ │ PRIORIDADE RECOMENDADA: ││
│ │ 1. Adicionar index faltando (alto impacto, baixo esforço)││
│ │ 2. Corrigir query N+1 (alto impacto, médio esforço) ││
│ │ 3. Otimizar serialização (médio impacto) ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Trabalho de Otimização
Epic de Performance
EPIC DE MELHORIA DE PERFORMANCE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ ESTRUTURA DO EPIC: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ PERF-010: Otimização de Performance de Search ││
│ │ ││
│ │ Meta: Melhorar search para atender SLA ││
│ │ Target: p95 < 500ms (atualmente 1200ms) ││
│ │ Timeline: Sprint 12-13 ││
│ │ ││
│ │ INVESTIGAÇÃO: ││
│ │ ├── PERF-001: Medição de baseline ││
│ │ └── PERF-002: Profiling e análise ││
│ │ ││
│ │ OTIMIZAÇÕES DE BANCO: ││
│ │ ├── PERF-011: Adicionar index em search_terms ││
│ │ ├── PERF-012: Corrigir N+1 na hidratação ││
│ │ └── PERF-013: Otimização de queries ││
│ │ ││
│ │ OTIMIZAÇÕES DE APP: ││
│ │ ├── PERF-014: Serialização otimizada ││
│ │ ├── PERF-015: Implementar caching ││
│ │ └── PERF-016: Response compression ││
│ │ ││
│ │ VALIDAÇÃO: ││
│ │ └── PERF-017: Load testing final ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│ │
│ CADA TAREFA INCLUI: │
│ • Métrica de antes │
│ • Mudança realizada │
│ • Métrica de depois │
│ • Impacto quantificado │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Rastreamento de Progresso
Medindo Melhorias
RASTREAMENTO DE MELHORIA:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ PROGRESSO DO SPRINT: │
│ │
│ Meta: p95 de 1200ms → 500ms │
│ │
│ Início: ████████████████████████████████ 1200ms │
│ PERF-011: ██████████████████████████ 950ms (-21%) │
│ PERF-012: █████████████████ 650ms (-32%) │
│ PERF-015: ██████████████ 520ms (-20%) │
│ PERF-014: ████████████ 480ms (-8%) │
│ META: ████████████ 500ms │
│ │
│ RESULTADO: ✅ Meta atingida (480ms < 500ms) │
│ Melhoria total: 60% │
│ │
│ ─────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │
│ RELATÓRIO FINAL: │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ 📊 Relatório de Otimização de Search ││
│ │ ││
│ │ ANTES: ││
│ │ • p50: 450ms ││
│ │ • p95: 1200ms ││
│ │ • p99: 2500ms ││
│ │ • Throughput: 50 req/sec ││
│ │ ││
│ │ DEPOIS: ││
│ │ • p50: 180ms (-60%) ││
│ │ • p95: 480ms (-60%) ││
│ │ • p99: 850ms (-66%) ││
│ │ • Throughput: 180 req/sec (+260%) ││
│ │ ││
│ │ INVESTIMENTO: 2 sprints, 3 desenvolvedores ││
│ │ ROI: Experiência do usuário significativamente melhor ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Melhores Práticas
Checklist de Implementação
CHECKLIST DE PROJETO DE PERFORMANCE
═══════════════════════════════════
PLANEJAMENTO:
☐ Baseline medido
☐ Metas definidas
☐ Gargalos identificados
☐ Prioridades estabelecidas
EXECUÇÃO:
☐ Uma otimização por vez
☐ Medir antes de cada mudança
☐ Medir depois de cada mudança
☐ Documentar impacto
VALIDAÇÃO:
☐ Load testing realizado
☐ Metas verificadas
☐ Regressões checadas
☐ Resultados documentados
SUSTENTAÇÃO:
☐ Monitoramento contínuo
☐ Budgets de performance
☐ Alertas configurados
☐ Processo de resposta
Projetos de performance bem executados entregam melhorias mensuráveis e sustentáveis.