Q01
Mensagem
Todos os modelosDeveloper & Engineering
Avaliação de Confiabilidade DevOps e Resposta a Incidentes
Faz benchmarking de disponibilidade, resposta a incidentes, carga de plantão, tratamento de erros e prioridades de SLA entre equipes de engenharia. Desenvolvido para SREs, engenheiros DevOps e desenvolvedores de software que gerenciam sistemas em produção.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
24 perguntas · ~11 min
Q02
Múltipla escolha
Com que frequência sua equipe implanta mudanças em produção?
- Várias vezes por dia
- Diariamente
- Semanalmente
- A cada 2 a 4 semanas
- Mensalmente ou menos
Q03
Lista suspensa
Nos últimos 30 dias, aproximadamente quantos incidentes que impactaram usuários sua equipe tratou?
- 0
- 1–2
- 3–5
- 6–10
- 11–20
- Mais de 20
Q04
Escala de opinião
Nos últimos 90 dias, com que frequência sua equipe enfrentou falhas em cascata ou indisponibilidade de serviços dependentes?
Escala: 1 – 5
Mín:NuncaMáx:Com muita frequência
Q05
Escala de opinião
Quão confiante você está de que o tratamento de erros é robusto em todos os caminhos críticos de usuário e sistema da sua equipe atualmente?
Escala: 1 – 7
Mín:Nada confianteMáx:Extremamente confiante
Q06
Ordenação
Classifique as seguintes dimensões de SLA/SLO por importância para a sua equipe, da mais para a menos importante.
- Disponibilidade (% de uptime)
- Metas de latência de requisições
- Taxa de erros / orçamento de erros
- Metas de atualização ou latência de dados
- Objetivo de tempo de recuperação (RTO)
- Objetivo de ponto de recuperação (RPO)
Arraste para ordenar
Q07
Entrevista com IA
Gostaríamos de explorar suas experiências com confiabilidade e SLA com um pouco mais de profundidade. Um moderador de IA fará algumas perguntas de acompanhamento com base em suas respostas anteriores.
Q08
Texto longo
Se você pudesse trocar desempenho ou funcionalidades por maior estabilidade, o que mudaria primeiro e por quê?
Q09
Múltipla escolha
Qual é a sua função principal?
- Engenheiro de software (IC)
- Líder técnico / Gerente de engenharia
- SRE / DevOps / Engenheiro de plataforma
- Engenheiro de dados / ML
- QA / Testes
- Arquiteto
- Gerente de produto
- Outro
Q10
Mensagem
Obrigado por concluir esta pesquisa! Sua contribuição ajudará a priorizar os resultados de confiabilidade que mais importam para as equipes de engenharia. Todos os resultados serão reportados apenas de forma agregada.
Q11
Múltipla escolha
Você faz parte atualmente de uma escala de plantão para serviços de produção?
- Sim
- Não
Q12
Lista suspensa
Nos últimos 30 dias, aproximadamente quantos acionamentos (pages) ou alertas de alta prioridade você recebeu pessoalmente?
- 0
- 1–5
- 6–15
- 16–30
- 31–60
- Mais de 60
Q13
Escala de opinião
Nos últimos 90 dias, com que frequência sua equipe enfrentou degradação nos tempos de resposta ou picos de latência perceptíveis aos usuários?
Escala: 1 – 5
Mín:NuncaMáx:Com muita frequência
Q14
Escala de opinião
De modo geral, quão úteis são os alertas de produção durante incidentes?
Escala: 1 – 7
Mín:Nada úteisMáx:Extremamente úteis
Q15
Escala de opinião
Quão bem sua equipe cumpre atualmente suas principais metas de SLA/SLO?
Escala: 1 – 7
Mín:Nada bemMáx:Extremamente bem
Q16
Múltipla escolha
Quantos anos de experiência profissional em software você tem?
- 0–1
- 2–4
- 5–9
- 10–14
- 15+
Q17
Ordenação
Classifique os seguintes pontos problemáticos do plantão, do mais para o menos problemático.
- Alertas ruidosos ou de baixo sinal
- Lacunas em runbooks ou etapas desatualizadas
- Depuração lenta por traces/logs limitados
- Implantações instáveis ou rollbacks
- Instabilidade de terceiros
Arraste para ordenar
Q18
Escala de opinião
Nos últimos 90 dias, com que frequência sua equipe enfrentou rollbacks de implantação ou releases com falha?
Escala: 1 – 5
Mín:NuncaMáx:Com muita frequência
Q19
Texto longo
Descreva a lacuna mais importante no tratamento de erros que você notou nos últimos 90 dias. Qual foi o impacto e como foi resolvida (se é que foi)?
Q20
Múltipla escolha
Aproximadamente qual é o tamanho da sua empresa?
- 1–10
- 11–50
- 51–200
- 201–1.000
- 1.001–5.000
- 5.001+
Q21
Escala de opinião
Nos últimos 90 dias, com que frequência sua equipe enfrentou inconsistências de dados ou falhas silenciosas?
Escala: 1 – 5
Mín:NuncaMáx:Com muita frequência
Q22
Lista suspensa
Qual setor melhor descreve sua organização?
- SaaS / Software B2B
- Internet de consumo
- Serviços financeiros / Fintech
- Saúde / Ciências da vida
- Games
- Mídia / Entretenimento
- Varejo / E-commerce
- Industrial / IoT
- Governo / Setor público
- Outro
Q23
Múltipla escolha
Onde você está localizado(a) principalmente?
- América do Norte
- Europa
- Ásia-Pacífico
- América Latina
- Oriente Médio / África
Q24
Múltipla escolha
Qual é o tamanho típico da equipe responsável pelo seu principal serviço ou sistema?
- 1–3
- 4–7
- 8–15
- 16+
O que está incluído
Acompanhamento com IA
Sondagens adaptativas nas respostas abertas que revelam detalhes que um formulário estático deixaria passar.
Verificações de atenção
Proteções integradas contra respostas apressadas e participantes de baixa qualidade.
Textos escritos por IA
Redação, ordem e ramificações escritas pela IA, ajustadas ao seu objetivo de pesquisa.
Relatório automático
Temas, citações e um resumo em linguagem simples se escrevem sozinhos assim que as respostas chegam.
Como se compara
Analisamos os modelos mais parecidos de outras ferramentas de pesquisa. Veja o que elas fazem bem e onde este modelo vai além.
Por que este modelo
- Goes beyond single-incident logging to benchmark team-wide reliability patterns: deployment frequency, on-call rotation status, 30-day incident and page/alert counts, and ranked on-call pain points.
- Uses opinion-scale questions to quantify 90-day frequency of cascading failures, degraded response times, rollbacks, and data inconsistencies, plus confidence in error handling and usefulness of alerts.
- Includes a dedicated AI follow-up interview that adaptively probes reliability and SLA experiences in more depth, alongside open-text questions on error-handling gaps and stability trade-offs.
- Captures ranked SLA/SLO priorities and role/company demographics (role, experience, company size, industry, location, team size), with automated per-response quality scoring and an auto-generated report — available on our free tier or $50/mo Business plan.
SurveySparrow
Manage IT Incident Reporting with Software Incident Report FormA conversational-style form for logging individual software incidents as they occur, not a broader survey benchmarking team reliability practices or SLA priorities. It's a fielding-ready template, but scoped to single-incident capture rather than aggregate assessment across engineers.
O que faz bem
- Conversational, one-question-at-a-time format that SurveySparrow is known for
- Quick to deploy for capturing individual incident details
- Likely integrates with SurveySparrow's broader survey/workflow tools
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI follow-up interview to probe deeper into root causes or reliability practices
- No ranking or opinion-scale structure to benchmark on-call burden or SLA priorities across a team
- No automated quality scoring or auto-generated analytical report
Typeform
Software Incident Report Form TemplateA polished, static form for reporting a single software incident, useful for intake/logging but not designed to assess on-call burden, cascading failure frequency, or SLA/SLO priorities across a team. It's a ready-to-use template, but narrower in scope than a full reliability assessment.
O que faz bem
- Clean, mobile-friendly interface typical of Typeform
- Conditional logic support for routing incident details
- Easy to embed in internal tools or ticketing workflows
Onde deixa a desejar
- No voice AI or adaptive AI interview component to explore incident context beyond fixed fields
- No mechanism for benchmarking recurring patterns (cascading failures, rollback frequency) over a time window
- No transparent prompt methodology or automated report synthesis
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Avaliação de Confiabilidade DevOps e Resposta a Incidentes”?
O modelo inclui 24 perguntas prontas para usar, começando por: “Bem-vindo(a)! Obrigado por participar desta pesquisa sobre práticas de confiabilidade DevOps e resposta a incidentes. E…” · “Com que frequência sua equipe implanta mudanças em produção?” · “Nos últimos 30 dias, aproximadamente quantos incidentes que impactaram usuários sua equipe tratou?”. O conjunto completo aparece acima e todas as perguntas podem ser editadas.
Quanto tempo leva para responder a esta pesquisa?
Os participantes normalmente terminam as 24 perguntas em cerca de 11 minutos.
Posso personalizar este modelo?
Sim: cada pergunta, cada opção de resposta e a ordem podem ser editadas antes de publicar. Você pode adicionar ou remover perguntas, ou pedir ao editor com IA para refazer a pesquisa em torno do seu objetivo.
Este modelo é gratuito?
Sim. Abra no editor e comece a personalizar agora: não é preciso criar conta para testar, e o plano gratuito cobre a publicação da sua pesquisa.
Pronto para publicar?
Abra este modelo no editor. Tudo é seu para mudar antes de o primeiro participante ver.
Modelos relacionados
Mais estudos sobre temas semelhantes.
Developer & Engineering
Pesquisa sobre Precificação e Disposição a Pagar por APIs para Desenvolvedores
Mede a disposição dos desenvolvedores a pagar, as preferências de modelo de precificação e as percepções de justiça em relação a APIs de terceiros, utilizando a análise de sensibilidade de preços de Van Westendorp e questões qualitativas estruturadas.
Ver modeloDeveloper & Engineering
Análise de Medição de Toil e Lacunas de Automação em SRE/DevOps
Quantifica fontes de toil, maturidade de automação e qualidade de resolução de incidentes para equipes de SRE, plataforma e DevOps ao longo de um período de 30 dias. Use para fazer benchmark das operações de confiabilidade e priorizar investimentos em ferramentas.
Ver modeloDeveloper & Engineering
Avaliação de Carga de Trabalho e Recuperação em Plantão de SRE/DevOps
Mede a carga de alertas em plantão, o impacto das interrupções, a eficácia da recuperação e as preferências de compensação entre equipes de engenharia para comparar a carga de trabalho e identificar melhorias acionáveis que reduzam o esgotamento.
Ver modeloDeveloper & Engineering
Benchmark de Confiabilidade de Edge Computing e Resposta a Incidentes
Realiza benchmark da maturidade de SLO/SLA em edge, padrões de tratamento de falhas e proteções de lançamento para equipes de DevOps, SRE e engenharia de plataforma que gerenciam cargas de trabalho em edge.
Ver modeloDeveloper & Engineering
Avaliação de ROI da Stack de Observabilidade
Mede o retorno sobre o investimento percebido de logs, métricas, tracing e ferramentas de monitoramento entre equipes de DevOps e SRE, identificando áreas de alto impacto para investimento e principais barreiras à realização de valor.
Ver modeloDeveloper & Engineering
Pesquisa com Stakeholders sobre Conformidade de SLA de TI e Tratamento de Incidentes
Coleta feedback estruturado de stakeholders sobre a adesão ao SLA, a qualidade da resolução de incidentes e as prioridades de melhoria em uma janela de 90 dias, a fim de identificar lacunas no serviço e orientar melhorias operacionais.
Ver modelo