O que é a análise de causa raiz (RCA) no desenvolvimento de software?

A análise de causa raiz (RCA) é uma técnica comprovada de solução de problemas usada pelas equipes de desenvolvimento de software para identificar e resolver problemas em sua essência, em vez de tentar tratar os sintomas. A análise de causa raiz é um processo passo a passo estruturado, desenvolvido para buscar causas primárias subjacentes coletando e analisando dados relevantes e testando soluções.

A análise de causa raiz é essencial no desenvolvimento de software porque a abordagem sistemática permite que as equipes solucionem problemas com mais eficiência e desenvolvam soluções de longo prazo que evitam que os problemas se repitam. Ao abordar as causas de erros e defeitos, os desenvolvedores podem garantir que seus sistemas sejam estáveis, confiáveis e eficientes, reduzindo o dispendioso tempo de inatividade e acelerando o processo de desenvolvimento. A análise de causa raiz também ajuda os desenvolvedores a priorizar problemas com base em seu impacto e gravidade, capacitando-os a lidar primeiro com os problemas mais críticos.

Aplicada como um método de solução de problemas nos mais diversos setores e disciplinas — desde ciência e engenharia até manufatura e assistência médica —, a análise de causa raiz requer que uma série específica de etapas sejam seguidas para isolar e entender os fatores fundamentais que contribuem para uma falha em um sistema. As etapas envolvidas na condução da análise de causa raiz no desenvolvimento de software seguem os mesmos princípios universais:

• Etapa 1: definir o problema e configurar alertas (se possível)
  A primeira etapa na RCA é definir o problema e garantir que ele seja claramente compreendido. Isso pode incluir a configuração de alertas para monitorar possíveis problemas como comportamento anormal da aplicação, degradação do desempenho do sistema ou incidentes de segurança.
• Etapa 2: reunir e analisar dados para determinar possíveis fatores causais
  Uma vez definido o problema, o próximo passo é coletar e analisar dados. Isso pode incluir a análise de logs do sistema, métricas de desempenho da aplicação, feedback do usuário e outras fontes de dados relevantes. A avaliação dos dados deve levar a uma lista de possíveis fatores causais que podem estar contribuindo para o problema.
• Etapa 3: determinar a causa raiz
  Depois que a análise de dados na Etapa 2 foi concluída, use um dos vários métodos de RCA para analisar os dados e possíveis fatores causais a fim de descobrir a causa raiz real (ou as causas) do problema. A análise de causa raiz deve sugerir ações corretivas.
• Etapa 4: implementar soluções e documentar ações
  Após a identificação da causa raiz, a última etapa é implementar soluções para resolver o problema. Isso pode incluir alterações no código, definições de configuração ou qualquer número de ajustes do sistema. É importante documentar todas as ações tomadas para resolver o problema a fim de garantir que sejam eficazes e possam ser repetidas, se necessário.

Existem muitas ferramentas úteis desenvolvidas para ajudar a alcançar uma RCA eficaz. Com brainstorming e análise das possíveis causas, esses métodos permitem que você visualize e organize as informações em um framework prático para resolver problemas. Algumas técnicas populares para análise de causa raiz:

• 5 porquês
  5 porquês é uma estratégia de resolução de problemas que ajuda a chegar à causa raiz, repetindo perguntas do tipo “Por que” até que as causas imediatas de um problema sejam identificadas. Quando as equipes perguntam “por que” várias vezes, com cada pergunta levando logicamente à próxima, isso incentiva o pensamento crítico e a busca mais profunda, ajudando a evitar soluções superficiais.
• Gráfico de Pareto
  Um gráfico de Pareto é uma combinação de gráfico de barras e gráfico de linhas que mapeia a frequência das causas raiz mais comuns dos problemas, começando pela mais provável. Com base no princípio de Pareto, que afirma que 80% dos efeitos vêm de 20% das causas, o gráfico lista as causas em ordem de importância e mostra o impacto cumulativo de cada uma, ajudando as equipes a priorizar as causas que têm o impacto mais significativo no problema.
• Diagrama de gráfico de dispersão
  Um diagrama de gráfico de dispersão usa pontos para ajudar as equipes a identificar padrões nos dados que podem estar contribuindo para um problema. Traçar duas variáveis numéricas em um gráfico torna mais fácil encontrar qualquer correlação entre elas. A técnica pode ajudar a identificar rapidamente qualquer relação significativa entre as variáveis e identificar discrepâncias, que podem ser as possíveis causas que você está procurando.
• Diagrama espinha de peixe
  Assemelhando-se a um esqueleto de peixe, esta ferramenta visual fornece uma representação gráfica dos fatores que podem estar contribuindo para um problema, com a cabeça representando o problema e os ossos representando as categorias de possíveis causas. É particularmente eficaz para promover a colaboração entre as equipes e pode ajudar a levar a uma compreensão mais abrangente do problema.
• Modo de falha e análise de efeitos (FMEA)
  FMEA é uma abordagem empírica e estruturada que ajuda a identificar possíveis falhas e seus efeitos. É um método sistemático que envolve a identificação de possíveis modos de falha, a avaliação de sua gravidade e a determinação da probabilidade de ocorrência e detecção, classificando-os por sua pontuação de risco potencial. Isso pode ajudar as equipes a se concentrar nos problemas mais importantes a serem resolvidos primeiro e também a trabalhar na prevenção dos problemas antes que ocorram.

No mundo do software, a RCA pode expor problemas profundamente enraizados no código. Mas o uso de tecnologias nativas da nuvem e a complexidade das aplicações modernas tornam cada vez mais difícil determinar a causa raiz dos problemas. As equipes podem usar ferramentas de observabilidade e segurança para obter resultados de RCA poderosos, por exemplo:

Observabilidade
A observabilidade fornece informações em tempo real sobre o desempenho e o comportamento do software por meio da coleta e análise de dados, permitindo que você identifique problemas e obtenha visibilidade das causas raiz por meio do monitoramento de métricas, logs e traces, e também de ferramentas de AIOps e observabilidade como:

• Machine learning e AIOps
  Busca, visualização e machine learning podem ajudar a identificar anomalias e expor a causa raiz de um problema. Isso pode ajudar você a tomar decisões informadas e adotar ações corretivas rapidamente.
• Tracing distribuído
  O rastreamento e a análise do fluxo de solicitações por meio de sistemas distribuídos complexos com tracing distribuído fornece informações sobre as interações entre componentes e serviços, o que pode ajudar a identificar gargalos e outros incidentes que podem estar causando problemas.
• Análise de padrões de log
  Análise de padrões de log e tendências gerados por aplicações e pela infraestrutura para identificar a causa raiz de um problema, bem como detectar anomalias, erros e outros problemas que podem estar afetando o desempenho do software.
• Mapeamento das dependências dos serviços
  Ao identificar as relações e dependências entre diferentes componentes em um sistema, você pode automaticamente mapear as dependências dos serviços que podem estar causando problemas e entender como as alterações em um componente afetam o restante do sistema.
• Correlações entre latência e erro
  Analisando dados relacionados à latência e a taxas de erro para identificar correlações entre os dois, você pode identificar padrões e relações entre erros e problemas de desempenho que podem ajudar a identificar as causas raiz.

Segurança
A análise de dados relacionados à segurança para identificar vulnerabilidades e pontos fracos no sistema é um aspecto importante da análise de causa raiz. Ela pode ajudar a evitar violações de segurança e outros problemas que podem afetar o desempenho do software.

• A detecção de anomalia não supervisionada fornece uma camada adicional de defesa
  Uma segurança abrangente requer várias camadas de proteção contra ameaças. O machine learning não supervisionado identifica desvios da atividade normal em seus dados, sem precisar especificar o que é anormal, e pode detectar ataques que abordagens padrão de caça a ameaças provavelmente não perceberão.
• Investigação de ameaças e exploração de correlações
  A análise dos dados de segurança relacionados aos eventos detectados ajuda a determinar se eles representam ameaças reais ou se podem ser ignorados. Os analistas de segurança reconhecem atividades maliciosas observando padrões em sessões, linhas do tempo de eventos e informações de diagnóstico de hosts.

A análise de causa raiz pode ser incrivelmente eficaz para identificar e resolver problemas, mas há vários erros comuns que as equipes devem conhecer:

• Falta de validação de dados. Deixar de validar os dados usados na sua análise pode levar a conclusões incorretas e soluções ineficazes.
• Selecionar soluções como causas. Questões como falta de treinamento e suporte ou restrições orçamentárias raramente são a causa raiz de um problema. Elas são muito mais frequentemente as soluções. É fundamental ir mais fundo para rastrear um problema até suas origens.
• Necessidade de encontrar uma única causa. Pode haver muitos fatores contribuintes que levam a um problema, e é importante identificar todos eles, em vez de escolher um que seja conveniente.
• Não envolver as pessoas certas. Uma RCA válida e verdadeiramente eficaz precisa de informações de todas as partes interessadas relevantes, incluindo desenvolvedores de software, testadores e analistas de negócios.

Os benefícios da análise de causa raiz no desenvolvimento de software são uma solução de problemas aprimorada, custos reduzidos e maior eficiência — e tudo isso leva a um melhor produto e a um cliente mais satisfeito. A análise de causa raiz é um componente crítico do desenvolvimento de software, ajudando as equipes a identificar as origens de erros fundamentais e como corrigi-los. Com a RCA, as equipes também impedem que os problemas voltem a acontecer.

• Ajuda a prevenir problemas recorrentes. A RCA permite que as equipes implementem soluções para resolver as causas raiz, e não apenas os sintomas. Ao evitar que os problemas se repitam, as equipes podem economizar tempo, reduzir custos e melhorar a qualidade geral do software. Por exemplo, uma equipe de software pode perceber que um recurso específico de uma aplicação está travando constantemente. Ao executar a RCA, eles podem descobrir que o problema decorre de um conjunto específico de entradas do usuário que não estão sendo tratadas adequadamente. Com essas informações, eles podem implementar uma solução correta que resolve o problema em sua origem.
• Melhora a eficiência dos processos. Ao identificar as causas raiz, as equipes podem otimizar seus processos para evitar a ocorrência de problemas semelhantes, levando a um aumento da eficiência, à redução do tempo de inatividade e a um processo de desenvolvimento mais simplificado. Se uma equipe de desenvolvimento descobre que seu pipeline de integração contínua falha repetidamente devido a problemas com seu conjunto de testes, eles podem executar a RCA para descobrir se o problema está nos testes lentos que fazem o pipeline atingir o tempo limite. Assim, eles podem otimizar seu conjunto de testes para evitar problemas semelhantes no futuro.
• Evita a insatisfação do cliente. A análise de causa raiz ajuda as equipes a resolver problemas que podem afetar a satisfação do cliente. Se, por exemplo, uma equipe recebe reclamações de usuários sobre um recurso lento demais para carregar, eles podem usar a RCA e determinar que o problema é uma consulta de banco de dados mal otimizada. Ao implementar soluções para evitar que esse problema se repita, como otimizar a consulta para melhorar o desempenho, eles podem oferecer uma experiência mais positiva ao usuário. Quando o software atende consistentemente às expectativas do cliente, ele ajuda a gerar confiança e fidelidade, o que pode levar ao aumento da receita e ao crescimento de longo prazo.

• Recolha informações de várias fontes e entenda seus dados
  Na realização da análise de causa raiz, a qualidade, a visibilidade e a compreensão dos dados são fundamentais. A Elastic oferece uma solução que consolida todos os seus dados em um único sistema. Você obtém visualização dos dados no Kibana e ferramentas interativas para analisar problemas de observabilidade a fundo e investigar incidentes de segurança.
• Trabalhe em equipe para ter várias pessoas analisando os dados e o problema
  A Elastic apresenta suporte estendido para colaboração personalizada no Kibana e no Observability, ajudando você a otimizar os fluxos de trabalho e facilitar escalações com sua equipe.
• Faça anotações
  A Elastic oferece alertas simplificados e gerenciamento de casos, permitindo que você obtenha insights mais rapidamente com um contexto mais rico para seus dados e visualizações, incluindo o fornecimento de anotações dinamicamente a partir de consultas do Elasticsearch no Kibana. Para anotações baseadas em consulta, você também pode anotar manualmente na visualização do Kibana Lens.

A Elasticsearch Platform e suas soluções integradas — Elastic Enterprise Search, Elastic Observability e Elastic Security — agem coletivamente para facilitar a análise de causa raiz. Sendo a solução mais largamente implantada para transformar métricas, logs e traces em insights práticos de TI, o Elastic Observability permite que você unifique a observabilidade em todo o seu ecossistema digital. Além disso, os analistas reconheceram o Elastic Security como solução líder em analítica de segurança e SIEM.

Especificamente, as seguintes funcionalidades aceleram a análise de causa raiz em suas várias fases:

1. Ingerir seus dados com o Elastic Agent e centenas de integrações.
2. Receber notificações automatizadas de possíveis problemas usando alertas pré-configurados e detecção de anomalia, colocando efetivamente seu monitoramento no “piloto automático”
3. Aplicar machine learning e AIOps para processar grandes conjuntos de dados em escala, com recursos interativos feitos sob medida para facilitar a RCA para observabilidade, incluindo correlações de APM e explicar picos na taxa de log, e para investigações de segurança com recursos como visualização da sessão, linha do tempo do evento e hosts de consulta para informações de diagnóstico usando Osquery.
4. Determinar fatores causais usando jornadas guiadas e colaborar na causa raiz e em soluções apropriadas para corrigir e prevenir os problemas usando o gerenciamento de casos da Elastic.

Para ajudar sua equipe a aproveitar ao máximo a análise de causa raiz, inicie uma avaliação gratuita e descubra o que a Elastic pode fazer por você.

• Root cause analysis for logs (Análise de causa raiz para logs)
• Automatize a detecção de anomalia e acelere a análise de causa raiz com AIOps
• Why you need AIOps as part of your observability strategy (Por que você precisa do AIOps como parte da sua estratégia de observabilidade)
• Elastic Security for SIEM e análise de segurança
• Elastic Security para proteção automatizada contra ameaças
• Accelerate security investigations with machine learning and interactive root cause analysis in Elastic (Acelere as investigações de segurança com machine learning e análise de causa raiz interativa no Elastic)
• Aplique o Elastic à análise de causa raiz em manufatura
• Predictive maintenance in industrial IoT (Manutenção preditiva em IoT industrial)