Automação de registro de falhas de stability via integração com APIs

Visão geral

Este projeto teve como objetivo automatizar o processo de coleta, análise e registro de falhas provenientes de testes de estabilidade, reduzindo a dependência de atividades manuais e aumentando a eficiência operacional.

O problema

Durante a execução de testes de estabilidade em larga escala, falhas eram constantemente geradas e exibidas em dashboards. O processo de registro dessas falhas era totalmente manual e envolvia múltiplas etapas:

• Análise contínua dos dashboards para identificar falhas.
• Verificação manual da existência de registros prévios em sistemas de gerenciamento de issues.
• Criação de novos registros ou atualização de registros existentes.
• Inclusão de informações detalhadas como número de ocorrências, dispositivos afetados e logs.

Esse processo apresentava diversos desafios:

⚠️ Alto consumo de tempo operacional.
⚠️ Propensão a erros humanos.
⚠️ Atividades repetitivas e pouco escaláveis.
⚠️ Baixa eficiência na resposta a falhas.
⚠️ Desvio de foco da equipe de atividades mais estratégicas.

A solução

Foi desenvolvida uma solução automatizada utilizando Python, com integração entre diferentes sistemas via APIs, cobrindo todo o fluxo de registro de falhas:

1. Coleta automatizada de dados

   • Consumo de dados de dashboards por meio de APIs internas.
   • Extração de informações relevantes sobre falhas (execuções, dispositivos, logs, etc.).

2. Processamento e análise de falhas

   • Estruturação dos dados em DataFrames.
   • Aplicação de filtros e agrupamentos para identificar eventos relevantes.

3. Integração com sistema de gerenciamento de issues (via API)

   • Verificação automática da existência de registros relacionados.
   • Atualização de registros existentes com novas ocorrências.
   • Clonagem de registros similares de outros projetos quando necessário.

4. Automação do fluxo de decisão

   • Definição automática de ações: criar, atualizar ou sinalizar necessidade de ação manual.
   • Inclusão de comentários com informações detalhadas e links úteis.

5. Integração com planilhas e metadados

   • Uso de dados auxiliares para enriquecimento das informações registradas.
   • Padronização das informações inseridas no sistema.

6. Logging e rastreabilidade

   • Geração de logs durante execução para acompanhamento e debug.

Resultados

✅ Redução de aproximadamente 20 horas semanais de trabalho manual
✅ Aumento significativo da eficiência operacional no registro de falhas
✅ Maior rapidez na identificação e resposta a problemas
✅ Melhoria na qualidade, consistência e padronização dos dados registrados
✅ Redução de erros humanos no processo de análise e registro
✅ Liberação do time para atuar em atividades mais analíticas e estratégicas