Fase 8 — Deploy e operação (S)

A Fase 8 leva a aplicação a produção e mantém a operação. A IA executa o checklist pré-deploy, monitora SLA e conformidade, alerta sobre anomalias e sugere ações corretivas. Decisões de deploy, rollback e remediação seguem com aprovação humana.

Etapa 8.1 · Checklist automático pré-deploy

Acionamento: todos os PRs aprovados, Fase 6/7 encerradas.

O que a IA verifica:

Testes — todos passam no pipeline (unit, integração, E2E).
Cobertura — geral acima da meta e cobertura por requisito atendida.
Conformidade — LGPD, LAI, ISO 27001 e demais controles aplicáveis sem violação aberta.
Bugs críticos — zero em aberto na release candidate.
Runbook — documentação de operação publicada (procedimentos, contatos, dependências).
Disaster recovery — backup configurado e plano de rollback documentado.
Observabilidade — métricas, logs e alertas configurados antes do deploy.
Configuração — variáveis de ambiente, segredos em cofre, sem dados sensíveis em arquivos.

Saída: relatório verde/amarelo/vermelho com cada item do checklist.

Validação humana obrigatória: mesmo com checklist 100% verde, o deploy é uma decisão humana — autorizada pelo Tech Lead + Gestor do contrato, com registro do tomador, data/hora e versão. Itens amarelos ou vermelhos bloqueiam o deploy até decisão explícita.

Ganho típico: 2–3 horas em verificação manual de pré-requisitos; nenhum item de checklist esquecido.

Etapa 8.2 · Monitoramento pós-deploy com IA

Acionamento: sistema em produção.

O que a IA faz:

Monitora SLA — uptime, latência (p50, p95, p99), taxa de erro.
Detecta anomalias em tempo real (desvios do padrão histórico).
Alerta antes que o SLA seja violado (early warning).
Sugere ações corretivas com base em padrões observados em incidentes anteriores.
Monitora conformidade contínua — quem acessou quais documentos, exportações LAI, exclusões LGPD, tentativas não autorizadas.

Estrutura mínima do painel de monitoramento

Dimensão	O que monitorar	Onde alertar
SLA técnico	Uptime, latência p95, taxa de erro	Datadog/New Relic/Grafana — alerta para SRE
Volume operacional	Documentos enviados, aprovados, rejeitados, escalados	Painel de operação — alerta para PO
Conformidade	Acessos, exportações, exclusões, tentativas falhas	SIEM/Elasticsearch — alerta para Encarregado de Dados e Segurança
Anomalias	Desvios do padrão histórico (volume, latência, padrão de uso)	Alerta para SRE com hipótese de causa
Saúde da IA em produção	Decisões automatizadas tomadas, taxa de discordância humana	Painel de governança de IA

Exemplo de alerta com sugestão

IA detecta: “Anomalia: 15% dos emails caíram em spam (esperado <2%). Causa provável: SPF/DKIM/DMARC desconfigurados após troca de provedor SMTP.”

IA sugere: “DevOps validar registros DNS; testar entrega em provedores principais (Gmail, Outlook); reverter para SMTP anterior se necessário.”

Validação humana obrigatória: rollback e ações corretivas com efeito em produção são decisão humana — SRE, DevOps ou Tech Lead aprovam após análise; a IA não executa rollback sozinha. Anomalias com efeito em dados pessoais ou conformidade acionam imediatamente o Encarregado de Dados.

Ganho típico: detecção contínua de problemas (não “esperar queixa de usuário”); conformidade observada em produção, não declarada em documento.

Critérios de saúde operacional

Indicador	Limite mínimo	Frequência de revisão
Uptime	Acordado em SLA (ex.: ≥ 99,5%)	Diário
Latência p95	Acordada em SLA (ex.: ≤ 250 ms)	Horária
Taxa de erro	Acordada em SLA (ex.: ≤ 0,1%)	Horária
Cobertura de auditoria	100% das ações reguladas registradas	Diário
Tentativas não autorizadas	Tendência estável; pico → investigação	Diário
Anomalias abertas	Cada anomalia com responsável e prazo	Diário
Bugs críticos	Zero em aberto	Diário

Indicadores fora do alvo desencadeiam revisão humana com decisão registrada (mitigação imediata, hotfix, rollback ou aceite de risco temporário).

Encerramento da operação inicial (primeiros 30 dias)

Item	Critério
Estabilidade	SLA atendido em janela observada (90% dos dias)
Conformidade	Zero violações de LGPD/LAI/ISO 27001 abertas
Backlog operacional	Bugs e ajustes identificados em produção têm responsável e prazo
Lições aprendidas	Documento publicado, com gatilhos para evolução do modelo
Transição	Operação transferida ao time de sustentação com runbooks revisados

A partir desse ponto, o sistema entra em operação contínua, com a IA mantendo o monitoramento e o ciclo de evolução voltando à Fase 0 para cada nova demanda.

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