Dívida técnica é um assunto que vem ganhando cada vez mais importância. Isso pela a crescente necessidade de adaptação das empresas, com rapidez, seus produtos de software às volúveis necessidades dos clientes, dos negócios ou do mercado. Se esse aspecto da qualidade do produto for negligenciado, o risco e o esforço para adaptar e evoluir o software tende a aumentar indefinidamente. Pior, pode rapidamente tornar a operação e os negócios insustentáveis.  Quando os times e as organizações percebem isso, uma dúvida surge automaticamente: O que devemos fazer com a nossa dívida técnica? Quando vamos atacar esse problema? Quanto esforço vale a pena investir nisso? Devemos planejar e incluir itens no nosso backlog com o objetivo de reduzir essa dívida? Qual ponto do sistema eu melhoro primeiro? Kent Beck, um dos criadores do XP, TDD e do manifesto ágil, costuma explicar algumas possíveis abordagens com uma metáfora que eu gosto bastante. Segundo ele, existem duas formas de reduzir a dívida técnica de um software: uma delas é como passar fio dental. A outra, é o tratamento de canal.  Fio dental Na primeira forma, o time de desenvolvimento torna o ato de refatorar o código em um hábito diário. Assim como passar fio dental, um time ágil, disciplinado e bem orientado, sabe que é preciso realizar esse ato de “higiene” constantemente, aos poucos, conforme vai realizando suas outras atividades de evolução ou correção do sistema.  Por exemplo, antes de alterar o comportamento de um pequeno componente do software que não possui cobertura de testes, alguns testes podem ser criados para assegurar os comportamentos já existentes. O código a ser alterado pode, antes, ser refatorado para que o trabalho a ser realizado logo em seguida seja mais fácil e menos arriscado.  Com isso, a qualidade do código vai melhorando de forma gradual e constante, com a dívida técnica sendo reduzida consistentemente e com baixo risco. Com esses bons hábitos fazendo parte da cultura do time, é possível cuidar da “saúde” interna do software, assim como passar fio dental nos ajuda a garantir a nossa saúde bucal.  Se não tivermos o hábito de passar fio dental, com o passar do tempo, corremos o risco de adquirirmos graves problemas e doenças bucais. Isso ocorre até um momento em que a dor desses problemas nos impede de realizarmos nossas atividades do dia a dia. Chegou o momento de irmos ao dentista e fazermos um tratamento de canal.  Tratamento de canal Na segunda forma, tentamos resolver um problema grande, que cresceu com o passar do tempo, de forma mais brusca, invasiva e arriscada. O tratamento é doloroso e, como toda cirurgia, envolve riscos para o paciente.  No caso do software, o equivalente a isso é quando o time resolve fazer grandes ações para reduzir a dívida técnica do software. Caros e arriscados projetos que visam a melhoria da qualidade interna do software, eventualmente tornam-se longas empreitadas cujos benefícios e o término são difíceis de mensurar. Um grande risco, no caso do tratamento de canal em software, é quando uma das dívidas técnicas adquiridas é a falta de testes automatizados. Ao remodelar o código sem a proteção de testes regressivos automatizados, o time se arrisca a alterar, de forma indesejada, o comportamento já existente do software. Em outras palavras, estragando o que já funcionava antes.  Outro problema dessa abordagem é a incerteza do retorno sobre o investimento. O retorno de termos baixa dívida técnica em uma parte do sistema é que provavelmente será mais fácil, mais barato e menos arriscado alterar aquele ponto do sistema no futuro. Ao realizarmos grandes investidas para reduzir a dívida técnica de uma parte do sistema, podemos não ter certeza de que iremos alterar de novo aqueles mesmos pontos. Pode demorar meses ou até anos para percebermos retorno de tais refatorações, pois isso está condicionado à necessidade de mudar, evoluindo ou corrigindo, esses pontos.  Opinião pessoal Até mesmo o tipo de melhoria pode ter sido mal escolhido por não sabermos exatamente que mudanças ocorrerão no futuro. Por exemplo, podemos refatorar o código e encapsular parte do comportamento de uma classe utilizando o padrão de projetos Strategy, visando facilitar a implementação de “prováveis” novas variações desse comportamento. Se, com o passar do tempo, as alterações que forem realizadas na classe nunca demandarem esse tipo específico de variação, teremos que lidar com a complexidade introduzida pelo padrão sem usufruir dos benefícios.  Particularmente, eu prefiro a primeira opção. Se as melhorias forem feitas logo antes de realizarmos as mudanças desejadas, além de termos um retorno imediato, teremos mais certeza do ponto do código e do tipo de alteração que será realizada. Assim, saberemos quais melhorias no código facilitarão esse trabalho. Além do mais, como hoje existe uma necessidade de alterar um certo ponto do código, há uma boa chance desse mesmo ponto ser alterado novamente no futuro. Não é coincidência, faz parte da natureza do desenvolvimento de software.  No entanto, aproveitando ainda a metáfora, algumas vezes ações um pouco mais incisivas são realmente necessárias para curar condições graves na saúde (nossa e do software). No caso de software, um aspecto de dívida técnica em que vale a pena investir em ações maiores e focadas, é melhorar a cobertura e eficácia dos testes automatizados. Em muitos casos, o risco desse tipo de melhoria é mais baixo e temos como resultado uma proteção para realizarmos futuras melhorias com mais segurança.  Mas, o que traz um melhor retorno para a organização é fomentar uma cultura de melhoria contínua da qualidade de código. Nela, os times sabem que podem agir para reduzir a dívida técnica diariamente, cobrindo o código legado com testes e refatorando logo antes e durante a realização de suas atividades.  Se você gostou deste artigo, tenho certeza que vai curtir também as indicações abaixo. _ Refactoring – Not on the backlog! do Ron Jeffries. O título do artigo é um tanto radical, mas serve para destacar as diferenças dessa abordagem. O artigo tem explicação criativa por uma outra metáfora e utiliza desenhos; _ OpportunisticRefactoring  do Martin Fowler; _ What Is Clean Code?  do Robert C. Martin (Uncle Bob). Fala sobre uma regra aplicada pelos escoteiros e que pode ser adotada como um bom hábito pelos desenvolvedores.

Se você, ao longo de sua jornada, já trabalhou ou teve algum contato com Kanban, provavelmente já ouviu falar do gráfico CFD, certo? O Gráfico CFD, ou Cumulative Flow Diagram (Diagrama de Fluxo Cumulativo), é uma ferramenta aplicada nas metodologias Scrum e Kanban. Apesar de bastante conhecido, o CFD é um gráfico cuja interpretação pode não ser feita de forma superficial. Por isso, hoje vamos te explicar os conceitos do gráfico CFD com exemplos práticos para você extrair todo o seu potencial. Vale destacar aqui que o CFD costuma não trazer respostas, mas sim fornecer insights valiosos para que você possa se aprofundar na causa raiz dos problemas identificados. Continue lendo e descubra mais sobre o que é o gráfico CFD, principais conceitos e padrões de gráfico no dia a dia. O que é um gráfico CFD no Scrum? O CFD (Cumulative Flow Diagram) é um gráfico capaz de identificar, de forma visual, diferentes gargalos ou disfunções que o seu time possa estar enfrentando no dia-a-dia. Muitos o consideram um dos mais importantes gráficos na gestão de fluxo. Este gráfico fornece desde informações mais básicas sobre o fluxo de trabalho, como, por exemplo: Quantidade de trabalho já concluída; Quantidade de trabalho em andamento; Ritmo de entregas, etc. Dessa maneira, é possível identificar problemas mais complexos. Um dos principais objetivos do CFD é mostrar, de forma clara, o quão estável é seu fluxo de trabalho e onde você pode agir para torná-lo mais eficiente e previsível. Para que serve o CFD no Scrum? O Gráfico CFD (Cumulative Flow Diagram) serve para monitorar o progresso das atividades realizadas pela equipe na metodologia Scrum. Assim, permite que todos acompanhem a evolução do trabalho em tempo real, o que facilita a identificação de possíveis gargalos e problemas que possam prejudicar o andamento do projeto. Com ele, é possível saber se o fluxo de trabalho de um time Kanban está estável ou não. O CFD também serve para medir a eficiência da equipe em relação aos objetivos estabelecidos e aos prazos definidos, desse modo permitindo realizar ajustes e melhorias para garantir a entrega do produto final no prazo e com a qualidade desejada. Como ler um gráfico CFD? Antes de partir para a análise de algumas situações cotidianas em projetos, vamos apresentar o CFD e seus principais conceitos. Abaixo, veja uma ilustração simplificada de um CFD: Exemplo de Gráfico CFD — Créditos: Kanbanize A construção de um gráfico CFD para Scrum é simples: No eixo horizontal, nós temos a linha do tempo, que você pode escolher representar em dias, semanas, sprints, etc; Já no eixo vertical, temos, de forma acumulada, a quantidade de tarefas no processo ao longo do tempo. Cada uma das curvas representa uma etapa do fluxo de trabalho conforme elas aparecem no próprio quadro kanban do time (backlog, em desenvolvimento, em testes, finalizado, etc). O gráfico CFD também é cumulativo: cada uma das curvas só pode aumentar ou, na pior das hipóteses, manter seu valor caso não esteja havendo movimentação naquele estágio. Se você observar alguma curva caindo no eixo Y, algo está errado. A linha superior da curva irá representar o ponto de entradas das tarefas naquela etapa do fluxo, já a inferior mostra a saída da tarefa daquela etapa. Apenas com base nisso, já é possível a extração de algumas métricas bem interessantes. Por exemplo, traçando uma linha paralela entre a linha superior da curva do estágio “backlog” e a linha superior da curva do estágio “pronto”, você terá a quantidade de tempo que um item demorou para ser concluído a partir do momento que entrou para o seu backlog. Ou seja, o seu lead time. De acordo com a imagem abaixo, fazendo uma análise muito semelhante, você chegará a outras métricas como cycle time, WIP, quantidade de trabalho ainda a ser feito, entre outras. Visualização de Métricas no CFD — Créditos: Mauricio Fritsch Quais são os cenários comuns do CFD? Uma maneira bastante simples e prática de analisar o quão estável é seu fluxo de trabalho através do CFD se dá pela análise da forma como as diferentes curvas do gráfico estão progredindo. Nesse ponto, existem alguns padrões bastante comuns para destacar: Quando as curvas do CFD estão progredindo em paralelo: Padrão 1 — Curvas progredindo em paralelo — Créditos: Kanbanize Esse cenário seria o considerado ideal para um fluxo de trabalho estável e fluído. O fato de as diferentes curvas estarem progredindo de forma paralela significa que você tem um fluxo de trabalho onde o time consegue produzir em velocidade estável nos diferentes estágios e novas tarefas entram nos estágios do fluxo na mesma proporção de tarefas que estão saindo dele. Na prática, dificilmente você verá um gráfico CFD tão bonito e estável como esse no dia a dia. Mas isso também pode ser uma boa notícia, já que é quando as coisas não vão tão bem que você terá as maiores oportunidades de aprendizagem com o CFD. Quando uma das curvas do gráfico está se alargando rapidamente: Padrão 2 — Curvas se alargando rapidamente — Créditos:            Kanbanize Esse cenário representa uma situação típica em fluxos de trabalho. A faixa que está se alargando no CFD nos traz a informação de que a quantidade de itens sendo trabalhados simultaneamente naquele estágio está aumentando. Ou seja, os itens estão saindo do estágio numa velocidade menor do que a velocidade em que entram. Mas o que está acontecendo no dia a dia do time para que o gráfico tenha esse comportamento? O CFD é capaz de responder a perguntas como essa? A resposta é não. O CFD vai ajudar você a identificar que o seu fluxo de trabalho está com um problema, que, no caso em questão, pode estar sendo causado por diferentes razões. As tarefas podem estar se acumulando devido a bloqueios, trocas de contexto, pressão para mais tarefas serem executadas em paralelo, entre outros motivos. Você precisará de um trabalho de investigação mais profundo para chegar até a causa raiz. No cenário em questão, uma boa abordagem seria promover uma redução no limite de WIP do estágio que está inchando, além de se certificar que o time está realmente focando os esforços na conclusão dos itens que já estão no estágio antes de iniciar outras tarefas. Uma das curvas do gráfico CFD está rapidamente se estreitando: Padrão 3 — Curvas se estreitando rapidamente — Créditos: Kanbanize Esta situação aponta um cenário oposto ao apresentado anteriormente. Quando uma curva aparece se estreitando no gráfico CFD, isso significa que a quantidade de atividades naquele estágio está diminuindo, ou seja, a quantidade de itens que estão saindo daquele estágio é maior do que a quantidade de itens entrantes. Uma possível abordagem para esse cenário seria pensar: será que o WIP do estágio em questão não está maior do que o necessário? O fluxo de trabalho não poderia ser otimizado se mais esforço estivesse sendo colocado em algum outro estágio? Quando uma das curvas apresenta comportamento de escada: Padrão 4 — Escadas — Créditos: Pawel Brodzinski Nesse cenário, é possível observar que a quantidade de itens no estágio de teste cresce continuamente, mas não estão sendo concluídos, pois a curva “done” não acompanha o mesmo crescimento. Quando você vê um gráfico CFD onde há curvas com esse comportamento de escada, isso provavelmente, está ligado a itens muito grandes sendo trabalhados. Itens muito grandes passarão muito tempo sendo desenvolvidos e mais um tempo considerável sendo testados e validados para que, só então, possam ser considerados concluídos. O mesmo cenário pode acontecer em situações onde o trabalho vai sendo acumulado para ser validado somente ao final de um ciclo ou próximo da data de entrega, ao invés de ser continuamente testado, validado e entregue. Outra hipótese seria ainda a de que os testadores estão levando muito mais tempo do que o previsto para concluir os testes por estarem encontrando grande quantidade de bugs, por exemplo. De novo, conforme mencionado outras vezes, podemos não saber a causa raiz, mas já sabemos por onde começar a investigar. Quando todas as curvas do CFD apresentam linhas retas: Padrão 5 — Todas as Curvas com Linhas Retas — Créditos: Pawel Brodzinski Bom, a interpretação dessa situação é um tanto quanto óbvia. Se existe uma curva estagnada em linha reta, isso significa que o trabalho está parado naquele estágio do fluxo de trabalho. Nesse cenário, temos três curvas diferentes estagnadas. Ou seja, todo o fluxo está estagnado. Novamente, a causa raiz do problema pode não ser uma, mas sim várias: a primeira e mais óbvia seria verificar se houveram feriados, se as pessoas do time de desenvolvimento estavam em férias ou outros eventos que impediram o trabalho do time. Uma hipótese diferente é a existência de outras razões impedindo que o trabalho do time avance. Por exemplo, itens muito grandes trabalhados com grande prazo de conclusão podem ser o caso. Num cenário como esse, possíveis abordagens seriam investigar a existência de bloqueios que estejam travando o fluxo de trabalho. Após identificá-los, é importante agir para removê-los ou ainda investigar se o time não está trabalhando em itens muito grandes. Nesse caso, o ideal seria quebrá-los, se possível, em itens menores. No cenário em questão, independente de qual tenha sido a razão da estagnação, depois de um tempo a situação foi resolvida, pois é possível ver em seguida as curvas voltando a progredir. Quando somente algumas curvas apresentam linhas retas: Padrão 6 — Algumas Curvas com Linhas Retas — Créditos: Pawel Brodzinski Muito parecido com o cenário anterior, a diferença é que, neste caso, a estagnação está ocorrendo em somente parte do fluxo. Nesse caso, enquanto o estágio de desenvolvimento parece estar progredindo bem e dentro do esperado, o estágio de testes e a conclusão dos itens pararam de progredir num dado momento e não retomaram ao ritmo normal, sinalizando a não-resolução do problema até aquele instante. Tendo em vista que o ritmo de desenvolvimento segue normal, uma hipótese forte aqui seria estar acontecendo um problema especificamente na etapa de testes, com os testadores ou com o próprio ambiente de testes, por exemplo. Como os itens não estão podendo ser testados, por consequência, também não serão entregues. Por isso, a curva “done” também fica estagnada. Ao se deparar com um CFD deste tipo, algumas coisas podem ser feitas. A primeira delas, seria, assim como no caso anterior, investigar o motivo do bloqueio no estágio em questão. Outra possibilidade seria analisar se as pessoas não estão trabalhando de forma muito isolada e se um melhor trabalho em equipe já seria eficiente pra destravar esse fluxo. Quando as curvas do gráfico CFD apresentam descidas: Padrão 7 — Linhas Descendo — Créditos: Pawel Brodzinski Chegamos ao nosso último cenário de exemplo. Aqui, temos uma situação clara de algo que, definitivamente, não deveria estar acontecendo dentro do seu projeto. As curvas descerem significa que existiam itens sendo trabalhados dentro do seu fluxo que voltaram no fluxo ou simplesmente desapareceram. É um exemplo clássico de quando há alguma disfunção acontecendo dentro do fluxo. Explica-se também a por entregas/projetos cancelados ou pela desistência de continuar trabalhando em determinado item, o que, provavelmente, significa que o time descobriu tardiamente que aquele item em questão não fazia mais sentido dentro do projeto. Uma dica, nesse caso, seria avaliar se o seu time tem o hábito de voltar itens no fluxo e se essa é a melhor abordagem. Algumas pessoas podem fazer isso com boas intenções quando desejam, por exemplo, passar o item em questão para uma outra pessoa dentro do time. Um exemplo seria um testador que encontra um bug e deseja passar o item novamente para o estágio de desenvolvimento para a correção do bug. Esse tipo de abordagem pode não ser a ideal, pois, além de gerar esse tipo de disfunção, ao voltar o item para uma etapa anterior é possível que o item perca prioridade diante de outras tarefas já em desenvolvimento. A abordagem mais adequada, de acordo com o caso, seria manter o item na etapa de testes e comunicar uma pessoa desenvolvedora que foi um encontrado um bug o qual está impedindo a liberação do item e cuja correção precisa ser priorizada. Quais métricas são possíveis de visualizar a partir de um CFD Scrum? A partir do gráfico CFD, é possível visualizar várias métricas, como, por exemplo: Lead time: o tempo que determinada tarefa leva para sair de “To Do” até a coluna “Done”. É possível ver a evolução do lead time ao longo do tempo e identificar quais fatores contribuem para aumentá-lo ou reduzi-lo; Throughput: a quantidade de tarefas concluídas em um determinado período de tempo; WIP (Work in Progress): a quantidade de tarefas em andamento em cada estágio do processo; Cycle Time: o tempo médio para a conclusão de uma tarefa, desde o início até o final; Tempo médio de espera: o tempo médio que uma tarefa fica parada em uma determinada coluna antes de ser movida para a próxima Essas métricas são essenciais para avaliar a eficiência do processo de desenvolvimento de software e identificar possíveis melhorias. Ainda tem alguma dúvida sobre o gráfico CFD? Deixe seu comentário e confira outros artigos do Tech Writers.

A busca por cursos profissionalizantes na área de tecnologia e as oportunidades de trabalho neste mercado vêm aumentando consideravelmente nos últimos anos. De acordo com a Michael Page, a área de TI já vinha em um crescente que, por conta da pandemia causada pela Covid-19, foi acelerada em 2020 e tem potencial para se tornar ainda mais relevante para a sociedade.  Com mais de 30 anos de experiência no desenvolvimento de softwares para setores complexos  e reconhecidos pela GPTW como uma das melhores empresas de TI para trabalhar no Brasil nos anos de 2018 e 2020, sabemos da nossa responsabilidade com a comunidade tech e estamos, cada vez mais, nos aproximando deste ecossistema. Nosso objetivo como empresa não é contribuir apenas com órgãos públicos e privados. Nosso objetivo é impactar todas as pessoas que podemos com o que sabemos fazer de melhor.  Levando o contexto em consideração, nós decidimos aproveitar nossos talentos para ajudar no desenvolvimento de profissionais de nível iniciante, intermediário e avançado compartilhando conteúdos técnicos e extremamente didáticos sobre tecnologia e boas práticas. Este blog, criado por softplayers para outros apaixonados por tecnologia, é tão diverso quanto as habilidades profissionais que temos em nossos times.  Por isso, a partir de agosto, o Tech Writers passa a ser leitura obrigada para aqueles que querem ampliar seus saberes e conferir tendências sobre tecnologia. Agora que estamos encurtamos a distância entre nós, que tal dar uma olhada nas vagas que temos abertas? Quem sabe o próximo conteúdo lançado no blog não seja o seu?