Sintomas recorrentesEscolha a dor principal antes de escolher a tecnologia.
A proposta nao e entregar um diagnostico automatico, mas organizar as primeiras perguntas. Em sistemas reais, o mesmo sintoma pode ter causas diferentes.
Performance e observabilidadeAPI Spring Boot lenta ou instavel
Quando uma API funciona localmente, mas fica lenta em producao, o problema pode estar no banco, logs, integracoes, payload, infraestrutura ou ausencia de timeout.
Sinais comuns
- Resposta rapida em alguns horarios e lenta em outros
- Endpoints com erro intermitente sem mensagem clara
- Banco sem historico de tempo de consulta
- Chamadas externas sem timeout definido
Primeiras verificacoes
- Identificar endpoint, payload, horario e usuario afetado
- Separar tempo de banco, tempo de integracao externa e tempo de processamento
- Conferir logs do backend, proxy e banco antes de aumentar infraestrutura
- Criar uma metrica simples para comparar antes e depois da correcao
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Proximo passo: Revisao de API Spring Boot
Deploy e infraestruturaDeploy Docker em VPS falhando ou apontando para o lugar errado
Quando frontend, backend, banco, DNS, Cloudflare, SSL e Nginx se misturam, o deploy pode parecer imprevisivel mesmo com os containers rodando.
Sinais comuns
- Container sobe, mas dominio abre outro sistema
- API responde por IP/porta, mas falha pelo dominio
- Rotas internas do React quebram ao atualizar a pagina
- Certificado ou proxy funciona em um dominio e falha em outro
Primeiras verificacoes
- Listar containers, redes Docker, portas internas e portas expostas
- Separar o papel do DNS, do Nginx e da aplicacao
- Validar rotas SPA, API, robots, sitemap e ads.txt depois do deploy
- Conferir logs de Nginx e Docker antes de alterar varios pontos ao mesmo tempo
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Proximo passo: Apoio em deploy Docker/VPS
Legados e manutencaoSistema legado sem documentacao ou dependente de memoria
Quando o sistema ainda sustenta a operacao, mas poucas pessoas entendem regras, fluxos, banco e deploy, cada mudanca pequena vira risco.
Sinais comuns
- Correcoes simples exigem investigacao longa
- Regras importantes estao so na memoria de uma pessoa
- Nao existe mapa confiavel de integracoes e rotinas
- A empresa considera reescrever tudo sem medir risco
Primeiras verificacoes
- Comecar pelos fluxos de negocio mais criticos
- Registrar regras conhecidas e hipoteses separadamente
- Mapear banco, jobs, integracoes, build e deploy
- Usar cada manutencao como oportunidade de melhorar o mapa
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Proximo passo: Modernizacao de sistema Java legado
IA aplicadaIA prometendo produtividade, mas sem base de conhecimento confiavel
Assistentes e automacoes com IA ficam fragilizados quando documentos estao duplicados, desatualizados, sem dono ou sem permissao clara.
Sinais comuns
- Documentos duplicados com versoes diferentes
- Regras importantes misturadas com rascunhos antigos
- Arquivos confidenciais sem classificacao
- Respostas de IA sem fonte verificavel
Primeiras verificacoes
- Separar documentos confiaveis de ruido
- Definir quem e dono de cada fonte
- Classificar acesso publico, interno e confidencial
- Criar perguntas de teste antes de escalar a solucao
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Proximo passo: Diagnostico tecnico
Seguranca e supply chainDependencias, segredos ou pipeline sem controle
Bibliotecas antigas, tokens espalhados e pipelines sem revisao criam risco operacional mesmo quando o sistema parece funcionar normalmente.
Sinais comuns
- Dependencias sem criterio claro de atualizacao
- Segredos em arquivos locais, variaveis soltas ou historico de commit
- Pipeline sem separacao entre build, teste, imagem e deploy
- Imagens Docker sem revisao de base, usuario ou superficie exposta
Primeiras verificacoes
- Inventariar dependencias diretas e transientes antes de atualizar tudo
- Separar variaveis publicas, segredos e configuracoes por ambiente
- Validar se CI/CD roda testes, build e verificacoes antes do deploy
- Criar rotina simples de revisao para CVEs, imagens e permissoes
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Proximo passo: Diagnostico tecnico