Reduzindo o tempo de resposta a incidentes em 68% com um dashboard de observabilidade com IA
A NeuralOps tinha um motor de IA poderoso capaz de detectar anomalias de infraestrutura antes que se tornassem incidentes. O que faltava era uma interface que tornasse essa inteligência utilizável. Realizamos um Discovery Sprint, desenhamos o produto do zero e entregamos o dashboard v1 em 11 semanas.
redução no tempo médio de resolução
conversão de trial para pago (antes 9%)
alertas diários no Slack por engenheiro
pontuação de satisfação dos SREs aos 90 dias
do Discovery Sprint à produção
01 / O Problema
O pipeline de ML da NeuralOps gerava sinais precisos de alerta precoce — mas esses sinais chegavam por uma CLI e um emaranhado de alertas no Slack. As equipes de engenharia sofriam de fadiga de alertas: uma média de 340 notificações no Slack por engenheiro por dia, sem nenhuma forma de entender a severidade, agrupar eventos relacionados ou acompanhar o progresso da resolução. Os prospects adoravam a demo, mas a conversão de trial para pago estava travada em 9% porque o produto exigia muita expertise de configuração para parecer imediatamente valioso. O desafio central era claro: a inteligência existia; a interface para torná-la legível não.
02 / Nossa Abordagem
Iniciamos com um Discovery Sprint de cinco dias integrado às equipes de engenharia e sucesso do cliente da NeuralOps. Entrevistamos seis gerentes de engenharia e quatro engenheiros de confiabilidade de site em contas de trial, e acompanhamos duas rotações de plantão para entender como a resposta a incidentes realmente funcionava na prática — não como estava documentada. Três descobertas moldaram tudo: primeiro, engenheiros de plantão tomavam decisões de triagem em menos de 90 segundos, o que significava que o dashboard precisava comunicar severidade e raio de impacto de relance. Segundo, o colapso de contexto era a principal fonte de carga cognitiva — o mesmo problema subjacente poderia gerar mais de 40 alertas discretos sem nenhuma relação visível entre eles. Terceiro, as equipes queriam envolver o restante da organização de engenharia em post-mortems, mas não tinham um artefato compartilhável para ancorar a conversa. Também realizamos uma auditoria competitiva no Datadog, Grafana e PagerDuty — identificando onde a densidade de informações se tornava um obstáculo em vez de um ativo.
03 / A Solução
Desenhamos e construímos um dashboard React que organizou a inteligência de monitoramento em três camadas: uma superfície de Comando de Incidente em tempo real que agrupava alertas correlacionados em incidentes únicos com uma estimativa de raio de impacto gerada por IA; uma timeline de Saúde do Serviço que dava às equipes uma visão contínua de 72 horas da estabilidade de cada serviço, com drill-down para o sinal bruto; e um construtor de Post-Mortem que se auto-populava a partir dos dados do incidente e permitia anotação colaborativa antes da exportação. A linguagem visual foi deliberadamente contida — uma interface em modo escuro com um sistema estrito de quatro cores de severidade e gráficos de chama em D3.js que comunicavam a densidade de impacto sem sobrecarregar os engenheiros de plantão às 2h da manhã. Instrumentamos o dashboard com analytics de produto desde o primeiro dia, realizando sessões de revisão quinzenais com a equipe da NeuralOps para iterar nos padrões de interação com base em dados de uso real ao longo de um ciclo de lançamento de seis semanas.
Stack de Tecnologia
“Tínhamos o modelo. A Leangency nos deu o produto. Antes do dashboard, nossos melhores clientes eram aqueles dispostos a lutar com a CLI — agora fazemos o onboarding de equipes enterprise em uma tarde. O agrupamento de incidentes por si só mudou como nossas rotações de plantão se sentem.”
Qual é o próximo passo
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