GUIA
Guias (Guides) sobre Métricas DORA e Flow Metrics
Explicações em bom português dos conceitos por trás do produto — sem discurso de venda, só o conceito.
Sem discurso de venda nessas páginas — elas explicam os conceitos em que Métricas DORA e Flow Metrics se baseiam, úteis independente de você usar o moasy.tech ou não.
Organizado em cinco clusters: um sobre métricas DORA (frequência de deploy, lead time, change failure rate, mean time to restore, e a pergunta mais ampla de "o que significa DORA"), um sobre métricas de Flow (cycle time, work in progress, flow distribution, velocity, backlog health, e de onde vêm os termos do Flow Framework), um sobre cost classification (o que a divisão CapEx/OpEx significa pro trabalho de engenharia e por que importa além da contabilidade), um sobre team health (toil ratio, bus factor, rework e review health, e cancellation rate — os sinais sobre quão sustentável é o ritmo real de um time, não só quão rápido ele entrega), e um sobre quanto custaria calcular essas métricas com IA (com calculadora interativa, quebrado por categoria de integração). Cada cluster começa com um guia geral, depois se quebra numa página dedicada por métrica pra quem busca um termo específico.
O Que São as Métricas DORA?
Métricas DORA (às vezes chamadas de DORA4) explicadas em bom português: frequência de deploy, lead time de mudança, change failure rate e tempo médio de restauro — o que cada uma mede e por que times acompanham.
Deployment Frequency
O que a frequência de deploy mede, como calcular, e como é a performance elite vs. típica — uma das 4 métricas DORA.
Lead Time for Changes
O que o lead time de mudança mede, como calcular do commit até produção, e como é a performance elite vs. típica — uma das 4 métricas DORA.
Change Failure Rate
O que o change failure rate mede, como calcular, e como é a performance elite vs. típica — uma das 4 métricas DORA.
Mean Time to Restore
O que o mean time to restore (MTTR) mede, como calcular, e como é a performance elite vs. típica — uma das 4 métricas DORA.
O Que São Flow Metrics?
Flow metrics explicadas em bom português: cycle time, work in progress (WIP), throughput e flow distribution — o que cada uma mede e como se relacionam ao Flow Framework.
Cycle Time
O que o cycle time mede, como calcular, e por que a mediana importa tanto quanto a média — uma métrica de fluxo central (também chamada de Flow Time no Flow Framework).
Work in Progress (WIP)
O que o WIP mede, por que é um indicador antecedente e não posterior, e como se relaciona ao cycle time — também chamado de Flow Load no Flow Framework.
Flow Distribution
O que a flow distribution mede — a mistura de trabalho de feature, defeito, dívida e risco —, como calcular, e por que as categorias do seu time podem ser diferentes das de outro.
Velocity
O que o velocity mede, como difere do velocity em story points, e por que comparar entre times quase sempre dá a resposta errada — uma métrica de fluxo central.
Backlog Health
O que backlog health mede — tamanho, aging, itens parados e runway —, como calcular cada um, e como diferenciar um backlog saudável de um doente.
Cost Classification
O que cost classification mede, por que a divisão CapEx/OpEx importa além da contabilidade, e como trabalho cancelado pode distorcer isso silenciosamente.
Team Health
Toil ratio, bus factor, rework e review health, e cancellation rate — os sinais sobre quão sustentável é o ritmo real de um time, não só quão rápido ele entrega.
Toil Ratio
O que toil ratio mede, por que transforma "não temos tempo pro roadmap" em evidência acionável, e como ler isso contra o histórico do próprio time.
Bus Factor
O que concentração de contribuição mede, por que bus factor baixo é um risco de resiliência e não um elogio, e como interpretar isso sem apontar nomes.
Rework & Review Health
O que rework rate e review health de PR medem, por que os dois pegam um problema de qualidade antes de virar incidente, e como lê-los juntos.
Cancellation Rate
O que cancellation rate mede, por que geralmente é um sinal de escopo e não de execução, e por que um cancellation rate invisível é pior que um alto.
Custo de Métricas Geradas por IA
Uma estimativa detalhada, com calculadora interativa: quanto custaria de verdade em tokens de LLM calcular métricas DORA e Flow com IA em vez de regras determinísticas.
Custo de IA pra Classificar Tickets
Quanto custaria em tokens de LLM classificar alterações de ticket do Jira ou Linear com IA em vez de regras configuráveis — uma estimativa por time, por mês.
Custo de IA pra Analisar Pull Requests
Quanto custaria em tokens de LLM analisar atividade de pull request do GitHub ou Azure Repos com IA em vez de agregação SQL — uma estimativa por time, por mês.
Custo de IA pra Analisar Deploys
Quanto custaria em tokens de LLM analisar eventos de deploy do GitHub Actions, Vercel, ArgoCD ou Azure Pipelines com IA — uma estimativa na frequência elite do DORA.
Custo de IA pra Analisar Incidentes
Quanto custaria em tokens de LLM correlacionar incidentes do Waroom ou incident.io com deploys usando IA em vez de uma janela de tempo configurável — uma estimativa.