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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.

Perguntas de exemplo

Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.

25 perguntas · ~11 min
Q01
Mensagem

Bem-vindo à Avaliação de Carga de Trabalho e Recuperação em Plantão. Esta pesquisa explora suas experiências com o trabalho em plantão, incluindo volume de alertas, interrupções, práticas de recuperação e possíveis melhorias. Suas respostas serão mantidas confidenciais e reportadas apenas de forma agregada. Não há respostas certas ou erradas — estamos interessados em suas opiniões e experiências sinceras. A participação é voluntária e você pode interrompê-la a qualquer momento. Tempo estimado: 6–8 minutos.

Q02
Múltipla escolha

Quando foi seu plantão mais recente?

  • Na última semana
  • Nas últimas 2 semanas
  • No último mês
  • Nos últimos 3 meses
  • Há mais de 3 meses
  • Nunca estive de plantão
Q03
Múltipla escolha

Com que frequência você é atualmente escalado para o plantão principal?

  • Toda semana
  • A cada 2 semanas
  • Mensalmente
  • A cada 6–8 semanas
  • Trimestralmente ou menos
  • Sob demanda / apenas como reserva
  • Outro
Q04
Escala de opinião

De modo geral, quão exigente foi seu plantão mais recente?

Escala: 17
Mín:Nada exigenteMáx:Extremamente exigente
Q05
Múltipla escolha

Quais das seguintes práticas, se houver, você utiliza para recuperar o foco após lidar com alertas? Selecione todas as que se aplicam.

  • Fazer uma pausa curta
  • Anotar/fazer lista de tarefas antes de trocar de atividade
  • Reservar um bloco de tempo para recuperação
  • Silenciar notificações não essenciais
  • Retrospectiva pós-incidente com a equipe
  • Pomodoro ou ritmo de trabalho cronometrado semelhante
  • Meditação ou exercícios de respiração
  • Cafeína
  • Mudar temporariamente para outra tarefa
  • Nenhuma das anteriores
  • Outra (especifique)
Q06
Escala de opinião

De modo geral, quão satisfeito você está com suas atuais ferramentas de alerta e paging?

Escala: 17
Mín:Muito insatisfeitoMáx:Muito satisfeito
Q07
Escala de opinião

Em que medida, se houver, uma compensação adicional melhoraria sua experiência geral com o trabalho em plantão?

Escala: 17
Mín:De forma algumaMáx:Em grande medida
Q08
Texto longo

Qual única mudança melhoraria mais a carga de trabalho ou a recuperação em plantão para sua equipe?

Q09
Múltipla escolha

O que melhor descreve sua função principal?

  • SRE / Engenheiro de Confiabilidade de Sistemas
  • Engenheiro de Plataforma / Infraestrutura
  • Engenheiro de Backend
  • Engenheiro de Frontend
  • Engenheiro Full-stack
  • Engenheiro de Dados / ML
  • Engenheiro de QA / Testes
  • Gerente de Engenharia / Líder Técnico
  • Engenheiro de DevOps
  • Outro (especifique)
Q10
Mensagem

Obrigado por concluir esta pesquisa — suas respostas foram registradas e serão usadas para aprimorar as práticas de plantão. Sua contribuição é muito valiosa!

Q11
Lista suspensa

Aproximadamente quantas horas totais seu plantão mais recente abrangeu?

  • Menos de 8 horas
  • 8–24 horas
  • 25–48 horas
  • 49–72 horas
  • 73–120 horas (3–5 dias)
  • 121–168 horas (5–7 dias)
  • Mais de 168 horas (mais de uma semana)
Q12
Escala de opinião

Durante seu plantão mais recente, com que frequência os alertas interromperam seu trabalho concentrado ou suas sessões de programação?

Escala: 17
Mín:NuncaMáx:Com muita frequência
Q13
Escala de opinião

De modo geral, quão eficazes são suas atuais práticas de recuperação em ajudá-lo a recuperar o foco após interrupções de plantão?

Escala: 17
Mín:Nada eficazesMáx:Extremamente eficazes
Q14
Ordenação

Classifique as seguintes possíveis melhorias de acordo com o quanto elas melhorariam sua experiência de plantão (1 = maior impacto).

  1. Melhor roteamento de alertas / redução de ruído
  2. Runbooks / playbooks mais claros
  3. Mais automação / sistemas de autocorreção
  4. Escala mais inteligente / distribuição de cobertura
  5. Proteção de foco / horários de silêncio
  6. Ferramentas de incidentes mais rápidas / interface
  7. Melhor compensação e incentivos
Arraste para ordenar
Q15
Múltipla escolha

Se uma compensação adicional fosse oferecida pelo trabalho em plantão, quais formas você consideraria mais valiosas? Selecione até 3.

  • Ajuda fixa em dinheiro por plantão
  • Pagamento por incidente
  • Pagamento por hora nas horas de plantão
  • Folga remunerada adicional
  • Horário de trabalho flexível / ajustes de escala
  • Verba para desenvolvimento profissional
  • Reconhecimento ou premiações
  • Outra (especifique)
Q16
Entrevista com IA

Com base em suas respostas ao longo desta pesquisa, compartilhe quaisquer reflexões adicionais sobre sua experiência de plantão, carga de trabalho ou práticas de recuperação.

Q17
Lista suspensa

Quantos anos de experiência profissional você tem?

  • Menos de 1
  • 1–2
  • 3–5
  • 6–10
  • 11–15
  • 16–20
  • Mais de 20
Q18
Lista suspensa

Aproximadamente quantos alertas ou pages distintos você recebeu durante esse plantão?

  • 0
  • 1–3
  • 4–7
  • 8–15
  • 16–30
  • 31–50
  • Mais de 50
Q19
Escala de opinião

Durante seu plantão mais recente, com que frequência os alertas interromperam reuniões ou trabalho colaborativo?

Escala: 17
Mín:NuncaMáx:Com muita frequência
Q20
Lista suspensa

Se uma compensação monetária fosse oferecida, o que você consideraria um pagamento adicional razoável por plantão?

  • Menos de US$ 50
  • US$ 50–100
  • US$ 101–200
  • US$ 201–350
  • US$ 351–500
  • US$ 501–750
  • US$ 751–1.000
  • Mais de US$ 1.000
  • Não tenho certeza / prefiro não dizer
Q21
Lista suspensa

Aproximadamente quantos funcionários trabalham na sua organização?

  • 1–10
  • 11–50
  • 51–200
  • 201–1.000
  • 1.001–5.000
  • 5.001–10.000
  • Mais de 10.000
Q22
Lista suspensa

Quantos desses alertas o acordaram do sono?

  • 0
  • 1
  • 2–3
  • 4–5
  • 6–10
  • Mais de 10
Q23
Escala de opinião

Durante seu plantão mais recente, com que frequência os alertas interromperam seu tempo pessoal ou com a família (fora do horário de trabalho)?

Escala: 17
Mín:NuncaMáx:Com muita frequência
Q24
Escala de opinião

Quão prejudiciais foram as trocas de contexto causadas por alertas para sua produtividade geral durante seu plantão mais recente?

Escala: 17
Mín:Nada prejudiciaisMáx:Extremamente prejudiciais
Q25
Lista suspensa

Durante o horário de trabalho, quanto tempo você normalmente leva para recuperar o foco total após lidar com um alerta não trivial?

  • Menos de 2 minutos
  • 3–5 minutos
  • 6–10 minutos
  • 11–20 minutos
  • 21–30 minutos
  • Mais de 30 minutos

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

  • Includes an AI follow-up interview that probes each respondent's specific on-call experience after they've answered the structured questions, rather than stopping at fixed fields
  • Combines quantitative burden metrics (alert counts, sleep disruption, rotation hours) with opinion-scale ratings on interruption impact and recovery effectiveness, giving both scale and depth
  • Directly asks about compensation preferences and reasonable additional pay amounts, translating workload data into an actionable, negotiable outcome
  • Ends with automated reporting, so engineering leaders get a synthesized view of workload and burnout risk without manually coding open-text responses

SurveyMonkey

Employee Workload Survey Template

A general-purpose employee workload template that could be adapted for engineering on-call contexts but isn't built specifically around alert volume, page frequency, or recovery practices. It's a fielding-ready static form, useful for broad workload sentiment rather than SRE-specific operational metrics. Good starting point if a team wants quick deployment without customizing for on-call nuances.

O que faz bem

  • Fielding-ready, quick to deploy for general workload sentiment
  • Backed by SurveyMonkey's established survey logic and reporting dashboard
  • Broad applicability across departments, not just engineering

Onde deixa a desejar

  • Not tailored to on-call specifics like alert counts, sleep interruptions, or paging tool satisfaction
  • Static question set with no adaptive follow-up to probe individual burnout drivers
  • No mechanism to convert workload complaints into compensation-preference data

Perguntas frequentes

Quais perguntas estão no modelo “Avaliação de Carga de Trabalho e Recuperação em Plantão de SRE/DevOps”?

O modelo inclui 25 perguntas prontas para usar, começando por: “Bem-vindo à Avaliação de Carga de Trabalho e Recuperação em Plantão. Esta pesquisa explora suas experiências com o trab…” · “Quando foi seu plantão mais recente?” · “Com que frequência você é atualmente escalado para o plantão principal?”. 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 25 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.

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