Do Caos ao Prompt T1E2: Transformando Problemas Simples em Soluções Inteligentes com IA - Teste de App Web

INTRODUÇÃO

Este Post apresenta a continuação da mudança que está sendo feita em um aplicativo Web, com ajuda de Chatbot de IA, relatada no Post Do Caos ao Prompt T1E1: Transformando Problemas Simples em SoluçõesInteligentes com IA - Melhoria em App.

Contexto

Home Office de profissional da área de TI, especialista em ReactJS, atuando em programação, executando um serviço da sua rotina diária.

É importante ressaltar que a pessoa alocada no Home Office não tem conhecimento técnico da infraestrutura da AWS (Amazon Web Services).

Foi implementada certa melhoria em aplicativo Web, do qual o Home Office tem conhecimento técnico, com ajuda de um Chatbot de IA, como um experimento.

Os testes da mudança foram realizados com sucesso na máquina local, do desenvolvedor.

O código alterado pelo Chatbot de IA funcionou corretamente e não houve nenhuma necessidade de ajuste manual.

Em seguida, foi executada a etapa de publicação da versão beta do aplicativo no ambiente de Produção, na infraestrutura da AWS, conforme uma checklist padrão.

Aparentemente, a publicação foi executada com sucesso, pois as mensagens que apareceram indicavam situações normais. 

No entanto, a versão não foi publicada.

O desenvolvedor revisou o processo de publicação da versão beta na AWS e não encontrou falhas.

Repetiu os passos, conforme a Checklist padrão, mas o problema ocorreu outra vez.

Nenhuma mensagem de erro emitida pela AWS.

O suporte foi informado do problema e a resposta está sendo esperada.

Enquanto isso, o problema foi especificado conforme o MASP (Método de Análise e Solução de Problemas), para que seja criado um Prompt de IA.

Objetivo

Enviar a um Chatbot de IA, o Prompt que foi criado por um Chatbot de IA com base no MASP, com o objetivo de criar um Plano de Ação para solução do problema.

Próximos Passos

Os próximos tópicos são:

• Especificação do Problema: Etapas 1 a 3 do MASP
• Pedido de um Prompt a um Chatbot de IA: Baseado nas Etapas 1 a 3 do MASP
• Execução do Prompt: Obtenção do Plano de Ação
• Conclusão

Especificação do Problema: Etapas 1 a 3 do MASP

Identificação do Especialista de IA

Qual o papel do Chatbot? Profissional da área de TI, especialista em AWS, atuando como suporte ao desenvolvedor para resolver problema no deploy da versão beta.

ETAPA 1 - IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA: Definir claramente o problema (diferença entre o que é e o que deveria ser). Utilizar 5W1H.

1.1  [What?]  - O que aconteceu diferente do esperado? O deploy da versão beta do aplicativo Web não foi realizado, embora não tenha ocorrido mensagem de erro durante a publicação.

1.2 [Who?]   - Quem fez o deploy da mudança? O desenvolvedor que fez a mudança no aplicativo.

1.3 [When?]  - Evento que inicia o deploy da mudança? Commit da mudança no aplicativo.

1.4 [Where?] - Onde foi feito o commit? Na plataforma Bitbucket

1.5 [Why?]   - Por que o deploy falhou? Não sabemos porque não ocorreu nenhuma mensagem de erro. Mas o fato é que há mais de 3 meses não temos feito deploy da beta na AWS.

1.6 [How?]   - Como é o procedimento, passo a passo, para deploy da beta na AWS?

1.6.1 Passo 1: Após o merge da mudança e o commit no Bitbucket, no console da AWS, selecionar S2 para fazer upload dos arquivos do Histórico de Versões da máquina local para o AWS S2.

1.6.2 Passo 2: No console da AWS, selecionar S3 para fazer upload dos arquivos estáticos da máquina local para a AWS S3.

1.6.3 Passo 3: No console da AWS, selecionar CloudFront para fazer o upload do Front End do aplicativo, que é desacoplado do Back End.

ETAPA 2 - OBSERVAÇÃO: Investigar as características específicas do problema com uma visão ampla e sob vários pontos de vista. Utilizar Diagrama de Ishikawa ou Causa e Efeito.

2.1 [Pessoas?] As Pessoas podem ser causa do problema? Não.

2.2 [Recursos?] Os Recursos (Serviços da AWS, Hardware, Sistema Operacional, Softwares básicos) podem ser causa do problema? Não sei.

2.3 [Métodos?] Os Métodos (Componentes do aplicativo) podem ser causa do problema? Não

2.4 [Entradas?] As Entradas podem ser causa do problema? Não

2.5 [Saídas?] As Saídas podem ser causa do problema? Não

2.6 [Medições?] As Medições podem ser causa do problema? Não

ETAPA 3 - ANÁLISE: Descobrir as causas fundamentais. Utilizar "5 Porquês".

3.1 Para cada problema encontrado no item 3 OBSERVAÇÃO, perguntar 5 vezes o porquê do problema ou defeito ter ocorrido, a fim de descobrir a sua real causa, ou seja, a causa raiz.

3.1.1 Pessoas: Por quê? Por quê? Por quê? Por quê? Por quê? Não se aplica.

3.1.2 Recursos: Por quê? Não sei. Pedi ajuda ao suporte mas ainda não tive retorno.

3.1.3 Métodos: Por quê? Por quê? Por quê? Por quê? Por quê? Não se aplica.

3.1.4 Entradas: Por quê? Por quê? Por quê? Por quê? Por quê? Não se aplica.

3.1.5 Saídas: Por quê? Por quê? Por quê? Por quê? Por quê? Não se aplica.

3.1.6 Medições: Por quê? Por quê? Por quê? Por quê? Por quê? Não se aplica.

Comando para IA criar a "ETAPA 4 - PLANO DE AÇÃO" a fim de resolver o problema especificado acima.

Pedido de um Prompt a um Chatbot de IA: Baseado nas Etapas 1 a 3 do MASP

Este tópico apresenta um pedido a um Chatbot de IA, para criação de um Prompt contendo só o essencial, com base nas etapas 1 a 3 do MASP, especificadas no tópico anterior.

Prompt Condensado - MASP (Método de Análise e Solução de Problemas)

Identificação do Especialista de IA: Profissional da área de TI, especialista em AWS, atuando como suporte ao desenvolvedor para resolver problemas no deploy da versão beta.

ETAPA 1 - IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA:

• What? Deploy da versão beta não foi realizado, sem mensagens de erro.
• Who? Desenvolvedor responsável pela mudança no aplicativo.
• When? Após commit na plataforma Bitbucket.
• Where? Commit realizado no Bitbucket.
• Why? Motivo desconhecido; deploy da beta na AWS não ocorre há mais de 3 meses.
• How?
1. Passo 1: Upload do histórico de versões no AWS S2.
2. Passo 2: Upload de arquivos estáticos no AWS S3.
3. Passo 3: Upload do front-end no AWS CloudFront.

ETAPA 2 - OBSERVAÇÃO: Investigar com Diagrama de Causa e Efeito:

• Pessoas? Não é causa do problema.
• Recursos? Pode ser causa, análise pendente.
• Métodos? Não é causa do problema.
• Entradas? Não é causa do problema.
• Saídas? Não é causa do problema.
• Medições? Não é causa do problema.

ETAPA 3 - ANÁLISE: Utilizar 5 Porquês para investigar a causa raiz dos recursos:

• Por quê os serviços da AWS não funcionaram conforme esperado? Ainda aguardando retorno do suporte.

Comando Final: Criar a "ETAPA 4 - PLANO DE AÇÃO" com foco na resolução do problema de deploy da beta na AWS.

Execução do Prompt: Obtenção do Plano de Ação

Este tópico apresenta o texto gerado como resposta ao Prompt do tópico anterior, que contém o Plano de Ação para solução do problema.

É importante ressaltar que esta não é a solução do problema, mas apenas um plano de ação, que para ser executado, exige a colaboração de pessoas que tenham o conhecimento técnico do ambiente AWS.

ETAPA 4 - PLANO DE AÇÃO

Com base na análise e na investigação realizada até o momento, o seguinte plano de ação é proposto para resolver o problema de deploy da versão beta na AWS:

1. Aprofundar a investigação sobre os recursos da AWS:

• 1.1. Monitoramento detalhado: Implementar um monitoramento mais granular dos serviços AWS envolvidos no deploy (S2, S3, CloudFront). Isso inclui a verificação de logs, métricas de desempenho e alertas para identificar possíveis gargalos ou erros não reportados.
• 1.2. Revisão da configuração: Realizar uma revisão completa das configurações dos serviços AWS, comparando com versões anteriores que funcionavam corretamente. Verificar permissões, políticas de acesso, regras de roteamento e outros parâmetros relevantes.
• 1.3. Testes isolados: Executar testes isolados de cada etapa do deploy (upload do histórico, arquivos estáticos e front-end) para identificar qual componente está falhando.
• 1.4. Suporte AWS: Continuar o acompanhamento do suporte AWS, fornecendo informações detalhadas sobre o problema e os testes realizados. Solicitar uma análise aprofundada dos logs e configurações dos serviços envolvidos.

2. Revisão do processo de deploy:

• 2.1. Automação: Avaliar a implementação de ferramentas de automação de deploy (CI/CD) para reduzir a dependência de processos manuais e minimizar erros humanos.
• 2.2. Versionamento: Implementar um sistema de versionamento robusto para os arquivos e configurações do deploy, facilitando o rollback em caso de problemas.
• 2.3. Documentação: Criar ou atualizar a documentação do processo de deploy, incluindo os passos detalhados, configurações dos serviços AWS e possíveis soluções para problemas comuns.

3. Comunicação e colaboração:

• 3.1. Comunicação com o desenvolvedor: Manter uma comunicação clara e frequente com o desenvolvedor responsável pelas mudanças no aplicativo, compartilhando os resultados da investigação e as ações tomadas.
• 3.2. Colaboração com a equipe: Envolver outros membros da equipe de TI, especialmente especialistas em AWS, para auxiliar na investigação e resolução do problema.

4. Ações de contingência:

• 4.1. Rollback: Preparar um plano de rollback para a versão anterior do aplicativo, caso a resolução do problema de deploy se prolongue.
• 4.2. Ambiente de teste: Criar um ambiente de teste isolado para simular o processo de deploy e identificar possíveis problemas antes de afetar o ambiente de produção.

5. Ações preventivas:

• 5.1. Monitoramento proativo: Implementar um sistema de monitoramento proativo para detectar problemas de deploy antes que eles causem impacto nos usuários.
• 5.2. Treinamento: Realizar treinamentos periódicos para a equipe de desenvolvimento sobre as melhores práticas de deploy na AWS.
• 5.3. Revisão de processos: Realizar revisões periódicas dos processos de deploy para identificar oportunidades de melhoria e otimização.

Este plano de ação será executado de forma iterativa, com acompanhamento constante dos resultados e ajustes conforme necessário. A prioridade é identificar a causa raiz do problema e implementar uma solução robusta e escalável para garantir a estabilidade e a confiabilidade do deploy da versão beta na AWS.

CONCLUSÃO

Conforme as palavras do Professor Vicente Falconi Campos, um renomado consultor de gestão, "Há três fatores fundamentais para a obtenção de resultados: 

• Liderança, 
• Conhecimento Técnico e 
• Método".

O que faltou aqui foi o conhecimento técnico da infraestrutura de TI, fornecida pela AWS, pois a pessoa que tem esse conhecimento, está indisponível, temporariamente.

Este foi um ótimo exemplo para reforçar o uso do MASP com a colaboração de pessoas que tenham o conhecimento técnico necessário para resolver o problema.

O conhecimento técnico é importante para definir a causa-raíz do problema, nas etapas 2 e 3 do MASP.

Sem a definição da causa-raiz, o máximo que o Chatbot de IA poderá fazer será um Plano de Ação, para orientar a equipe na busca da causa-raiz.

Por outro lado, com a definição da causa-raiz, o Chatbot de IA poderá fornecer uma solução para o problema, pois tem o conhecimento técnico de um especialista.

No Post Do Caos ao Prompt T1E1: Transformando Problemas Simples em SoluçõesInteligentes com IA - Melhoria em App, a solução foi obtida com o Prompt de IA, porque a causa-raiz do problema foi identificada com precisão.

Para encerrar este Post, vamos repetir algumas Frases Inspiradoras, para solução de problemas:

1. "Só sei que nada sei" - Sócrates
2. "Dê-me um ponto de apoio e uma alavanca que moverei o mundo" - Arquimedes
3. "Há três fatores fundamentais para a obtenção de resultados: Liderança, Conhecimento Técnico e Método" - Professor Vicente Falconi Campos

Na frase 1, se a equipe tiver uma percepção que se aproxime do que diz a frase, no que se refere ao contexto do problema, então o líder tem que providenciar a participação de pessoas com conhecimento técnico.

Na frase 2, o ponto de apoio é caracterizado pelo MASP e a alavanca é caracterizada pela IA.

Na frase 3, temos uma lista de verificação de extrema importância, para se obter resultados: Liderança, Conhecimento Técnico e Método. A causa-raiz do problema é o foco. E para obter esse foco, é indispensável a colaboração de pessoas com o conhecimento técnico da AWS, antes de pedir ajuda ao Chatbot de IA, com uma liderança disposta a superar os desafios internos e externos.

Próximo Post: Do Caos ao Prompt T1E3: Transformando Problemas Simples em Soluções Inteligentes com IA – Instalação de App Windows

Demais Episódios da Temporada

• Série Do Caos ao Prompt
• Temporada T1Transformando Problemas Simples em Soluções Inteligentes com IA
• Episódio E1 Melhoria em App Web
• Episódio E3 Instalação de App Windows
• Episódio E4 Instalação de App Android (Wi-Fi)