☕ Um Café no Bellacosa Mainframe
Gostou do conteúdo? Ajude a manter o café quente, o COBOL compilando e o mainframe acordado. 😄
☕ Pague um café ao Bellacosa

Translate

Mostrar mensagens com a etiqueta rca. Mostrar todas as mensagens
Mostrar mensagens com a etiqueta rca. Mostrar todas as mensagens

domingo, 31 de maio de 2026

☕🔥💣 O SYSprog PADAWAN E A ARTE DA GUERRA CONTRA O CAOS

 

Bellacosa Mainframe a arte da guerra contra o caos conheça o RCA

☕🔥💣 O SYSprog PADAWAN E A ARTE DA GUERRA CONTRA O CAOS

Root Cause Analysis no IBM Mainframe: Por Que Reiniciar o CICS Não Resolve Seus Problemas

Existe uma frase muito comum nos corredores dos data centers:

"Reinicia que volta."

Durante décadas ela funcionou.

O CICS travou?

Reinicia.

O batch falhou?

Roda de novo.

O MQ congestionou?

Dá STOP e START.

O JES2 ficou estranho?

Cancela alguns jobs.

O storage explodiu?

Aumenta a região.

O problema é que essa mentalidade criou gerações de profissionais especialistas em apagar incêndios, mas não necessariamente especialistas em eliminar incêndios.

E existe uma diferença gigantesca entre as duas coisas.

O verdadeiro profissional de Mainframe moderno não é aquele que resolve o incidente mais rápido.

É aquele que garante que o incidente nunca mais aconteça.

É aí que entra uma das disciplinas mais importantes da engenharia moderna:

Root Cause Analysis (RCA)

Ou, em português:

Análise de Causa Raiz

Uma habilidade que separa o operador comum do engenheiro de confiabilidade.


O INCIDENTE NÃO É O PROBLEMA

Este é talvez o conceito mais importante de todo o artigo.

Quando um sistema cai, aquilo que você vê não é o problema.

É apenas a consequência visível.

Imagine uma transação CICS que começa a responder lentamente.

O usuário reclama.

O suporte abre um chamado.

O operador percebe aumento de CPU.

O time de infraestrutura aumenta recursos.

Tudo parece resolvido.

Mas alguns dias depois o problema volta.

Por quê?

Porque ninguém investigou a causa raiz.

A lentidão era apenas um sintoma.

O problema verdadeiro talvez fosse:

  • SQL ineficiente

  • Índice DB2 corrompido

  • Loop em programa COBOL

  • Fila MQ congestionada

  • Deadlock de recursos

  • Automação mal configurada

Resolver o sintoma gera alívio.

Resolver a causa gera evolução.


O MAIOR PECADO DA TI MODERNA

A Harvard Business Review publicou um estudo mostrando que a maioria dos executivos acredita que suas organizações são ruins em diagnosticar problemas.

Isso não surpreende.

A cultura corporativa moderna recompensa velocidade.

Poucas vezes recompensa investigação.

A pressão é sempre:

"Volta o sistema agora."

Raramente alguém pergunta:

"Por que ele caiu?"

E menos ainda:

"Como impedimos que isso aconteça novamente?"


O DETETIVE DIGITAL

Um bom profissional de RCA pensa como um investigador.

Quando ocorre uma falha ele não procura imediatamente uma solução.

Primeiro procura evidências.

Ele coleta:

  • SYSLOG

  • JESMSGLG

  • SMF

  • RMF

  • Dumps

  • Traces

  • Mensagens CICS

  • Logs DB2

  • Eventos MQ

  • Métricas OMEGAMON

Cada informação conta parte da história.

Nenhum log isolado revela a verdade completa.

O segredo está na correlação.


O CASO DO BATCH QUE ATRASAVA TODA SEXTA-FEIRA

Vamos analisar um exemplo realista.

Toda sexta-feira o processamento noturno atrasava duas horas.

A primeira reação foi aumentar os initiators JES2.

Funcionou por algumas semanas.

Depois o atraso voltou.

Nova tentativa:

Mais CPU.

Mais memória.

Mais canais.

Nada resolveu.

Quando uma análise de causa raiz foi finalmente realizada, descobriu-se que um programa COBOL executava uma consulta DB2 sem índice adequado.

Toda sexta-feira havia crescimento no volume de dados.

A consulta que normalmente levava segundos passava a consumir minutos.

Um único SQL provocava efeito cascata em dezenas de jobs dependentes.

A verdadeira solução não foi comprar hardware.

Foi corrigir um SQL.


O MÉTODO DOS CINCO PORQUÊS

Uma técnica clássica de RCA é conhecida como:

Five Whys

Cinco Porquês.

Exemplo:

Problema:

Batch falhou.

Por quê?

Dataset estava bloqueado.

Por quê?

Outro job mantinha ENQ.

Por quê?

Entrou em loop.

Por quê?

SQL aguardava retries.

Por quê?

Índice DB2 estava inconsistente.

Agora temos a causa raiz.

Observe que a resposta verdadeira apareceu apenas após várias camadas de investigação.


O INIMIGO INVISÍVEL CHAMADO CULTURA

Muitas vezes a causa raiz não está no software.

Nem no hardware.

Nem na rede.

Está nas pessoas.

Considere o seguinte cenário.

Um deploy derruba produção.

A primeira conclusão costuma ser:

"O desenvolvedor errou."

Mas uma análise profunda pode revelar:

  • Prazo impossível

  • Falta de testes

  • Ausência de homologação

  • Pressão da gestão

  • Processo de aprovação falho

O erro humano foi apenas o último elo da corrente.

A verdadeira falha estava no sistema organizacional.


O MODELO DE CONGRUÊNCIA

Uma abordagem extremamente interessante utilizada em liderança organizacional é o Modelo de Congruência.

Ele analisa cinco dimensões:

Trabalho

O que precisa ser feito?

Dependências

Quem depende de quem?

Capacidades

As pessoas possuem conhecimento suficiente?

Estrutura

A organização facilita ou dificulta o trabalho?

Cultura

Os comportamentos desejados são incentivados?

No Mainframe isso é extremamente aplicável.

Não adianta investir milhões em Z17 se:

  • a equipe não recebe treinamento

  • a documentação está desatualizada

  • os processos são confusos

  • ninguém entende as integrações


O MAINFRAME MODERNO É UM ECOSSISTEMA

Nos anos 80 era relativamente fácil identificar falhas.

Hoje um único fluxo pode envolver:

  • COBOL

  • CICS

  • DB2

  • MQ

  • APIs REST

  • Kafka

  • Cloud

  • Linux on Z

  • Zowe

  • DevOps

A causa raiz pode estar em qualquer lugar.

Ou em vários lugares simultaneamente.

Por isso a investigação precisa ser sistêmica.


A ARMADILHA DO "SEMPRE FOI ASSIM"

Uma das causas mais perigosas de incidentes recorrentes é a complacência.

Frases famosas:

"Isso acontece às vezes."

"Sempre fizemos assim."

"Nunca deu problema."

São frases que deveriam acender alertas imediatos.

Porque normalmente escondem riscos acumulados durante anos.


COMO REALIZAR UM RCA NO MAINFRAME

Passo 1 — Definir o Problema

Não investigue algo genérico.

Errado:

"O sistema está ruim."

Correto:

"O CICS CICSPRD apresentou aumento de resposta de 0,3 para 8 segundos entre 14h e 15h."

Problemas bem definidos geram investigações eficientes.


Passo 2 — Coletar Evidências

Reúna:

  • logs

  • métricas

  • dumps

  • relatórios

  • eventos

Sem dados você possui apenas opiniões.


Passo 3 — Construir a Linha do Tempo

Pergunte:

O que aconteceu primeiro?

O que aconteceu depois?

Qual evento precedeu a falha?

Muitas causas aparecem quando organizamos os fatos cronologicamente.


Passo 4 — Correlacionar Eventos

Um erro aparentemente isolado pode estar conectado a dezenas de outros eventos.

O desafio é encontrar essas relações.


Passo 5 — Aplicar os Cinco Porquês

Continue perguntando:

Por quê?

Até chegar à origem.


Passo 6 — Validar a Hipótese

A hipótese precisa ser comprovada.

Não basta parecer correta.

Ela deve explicar:

  • o incidente

  • os sintomas

  • a recorrência


Passo 7 — Criar Plano de Ação

A correção deve:

  • eliminar a causa

  • reduzir riscos

  • ser mensurável


FERRAMENTAS ESSENCIAIS PARA RCA NO Z/OS

RMF

Identifica gargalos de performance.

SMF

Registra praticamente tudo que acontece.

IPCS

Análise de dumps.

OMEGAMON

Observabilidade avançada.

SDSF

Investigação operacional.

NetView

Correlação de eventos.

System Automation

Automação e recuperação.

JES2

Análise de filas, execução e spool.


O FUTURO: AIOPS E RCA AUTOMATIZADO

Estamos entrando em uma era fascinante.

Ferramentas modernas conseguem:

  • detectar anomalias

  • prever falhas

  • correlacionar eventos

  • sugerir causas prováveis

AIOps não substitui o analista.

Mas amplifica sua capacidade.

O profissional moderno utilizará IA para acelerar investigações complexas.


ONDE A MAIORIA DAS EMPRESAS ERRA

As falhas mais comuns são:

Falta de documentação

Sem histórico não existe aprendizado.

Ausência de postmortem

O incidente é resolvido e esquecido.

Busca por culpados

Pessoas escondem erros quando temem punição.

Falta de métricas

Sem observabilidade não existe RCA.

Correções paliativas

Workarounds substituem soluções definitivas.


COMO EVOLUIR SUA ORGANIZAÇÃO

Empresas maduras desenvolvem cultura de aprendizado.

Após cada incidente perguntam:

  • O que aconteceu?

  • Por que aconteceu?

  • Como detectamos?

  • Como evitaremos recorrência?

  • O que aprendemos?

Essa simples mudança transforma organizações.


O SYSprog PADAWAN E O MESTRE

O Padawan reinicia.

O Mestre investiga.

O Padawan fecha chamados.

O Mestre elimina problemas.

O Padawan trata sintomas.

O Mestre trata causas.

O Padawan celebra quando o sistema volta.

O Mestre celebra quando o sistema não cai novamente.

Essa é a verdadeira evolução profissional.


CONCLUSÃO

Root Cause Analysis não é apenas uma metodologia.

É uma filosofia.

É a diferença entre sobreviver e evoluir.

No mundo do IBM Z17, DevOps, observabilidade, automação e inteligência artificial, a capacidade de descobrir a causa raiz tornou-se uma das habilidades mais valiosas da engenharia moderna.

Porque reiniciar um sistema pode resolver um incidente.

Mas apenas entender a causa raiz pode impedir que ele volte.

E é exatamente isso que separa um operador de console de um arquiteto da estabilidade.

No final das contas, o verdadeiro inimigo nunca foi o abend.

Nunca foi o dump.

Nunca foi o job cancelado.

O verdadeiro inimigo sempre foi aquilo que ninguém investigou.


quinta-feira, 28 de maio de 2026

☕🔥💣 “O SYSprog PADAWAN E A ARTE DA GUERRA CONTRA O CAOS” — ROOT CAUSE ANALYSIS NO MAINFRAME Z17, DEVOPS, CICS, JES2 E A CAÇADA À CAUSA RAIZ

 

Bellacosa Mainframe e root cause analysis em Mainframe


☕🔥💣 “O SYSprog PADAWAN E A ARTE DA GUERRA CONTRA O CAOS” — ROOT CAUSE ANALYSIS NO MAINFRAME Z17, DEVOPS, CICS, JES2 E A CAÇADA À CAUSA RAIZ

Quando o operador para de apagar incêndios e começa a eliminar demônios do datacenter

Existe um momento na vida de todo Sysprog Padawan em que ele percebe uma verdade brutal do universo corporativo:

“Reiniciar o JOB não resolveu o problema…”

Apenas escondeu o cadáver.

E é exatamente nesse momento que nasce a verdadeira disciplina do guerreiro IBM Z:
a arte da Root Cause Analysis — ou simplesmente RCA.

No universo do mainframe moderno, onde bilhões de transações passam por CICS, DB2, MQ, IMS e JES2, problemas não aparecem do nada.

Todo ABEND possui uma origem.

Todo LOOP tem um motivo.

Todo dataset corrompido conta uma história.

E todo operador experiente sabe:

“O sintoma mente. A causa raiz não.”

Hoje vamos mergulhar profundamente no universo da RCA no estilo Bellacosa Mainframe, explorando:

  • história,

  • filosofia,

  • métodos,

  • guerra operacional,

  • automação,

  • observabilidade,

  • DevOps,

  • IA operacional,

  • e sobrevivência psicológica em ambientes z/OS críticos.

Prepare o café.
Abra o SDSF.
E mantenha o dump por perto.

Porque o LOBO da causa raiz está observando.


☕ O QUE É ROOT CAUSE ANALYSIS?

Root Cause Analysis é a ciência de descobrir a verdadeira origem de um problema.

Não o sintoma.
Não o efeito.
Não o caos superficial.

Mas sim:
o gatilho original que iniciou a cascata da destruição.

Na definição da IBM:

“RCA é o processo de identificar a raiz de um problema para evitar sua recorrência.”

O detalhe importante aqui é:

EVITAR RECORRÊNCIA.

Porque qualquer novato consegue:

  • cancelar TASK,

  • reiniciar STC,

  • reciclar CICS,

  • dar IPL no desespero.

Mas poucos conseguem impedir o problema de voltar.


☕ A DIFERENÇA ENTRE OPERADOR E ENGENHEIRO

Operador reativo:

“Voltou a funcionar? Ótimo.”

Engenheiro RCA:

“Por que parou?”

Essa diferença separa:

  • operadores comuns,

  • Sysprogs lendários.


☕ A ORIGEM HISTÓRICA DA RCA

A RCA não nasceu na TI.

Ela surgiu em ambientes extremos.

Segunda Guerra Mundial

Engenheiros militares precisavam descobrir:

  • por que aviões caíam,

  • por que motores explodiam,

  • por que radares falhavam.

Não havia espaço para tentativa e erro.

A falha matava pessoas.

A filosofia então evoluiu para:

  • engenharia industrial,

  • indústria nuclear,

  • aviação,

  • automóveis,

  • telecom,

  • e finalmente TI corporativa.


☕ TOYOTA E O MÉTODO DOS 5 WHYs

Nos anos 1950, Taiichi Ohno criou o famoso:

“5 Porquês”

A lógica era simples:

Continue perguntando “por quê?” até encontrar a verdade.


☕ EXEMPLO MAINFRAME REALÍSTICO

Problema:

JOB noturno ABEND S0C7.


Por quê?

Campo numérico inválido.


Por quê?

Arquivo veio com caracteres errados.


Por quê?

Conversão ASCII/EBCDIC falhou.


Por quê?

Novo middleware FTP alterou encoding.


Por quê?

Mudança entrou sem homologação.


CAUSA RAIZ:

Processo DevOps inadequado.

Perceba:
o COBOL não era o vilão.

O problema estava na governança.


☕ O MAIOR ERRO DOS PADAWANS

Todo Sysprog iniciante acredita em sintomas.

Mas sintomas enganam.

Exemplo clássico:

Sintoma:

CPU alta.

O Padawan pensa:

“Precisamos de mais processador.”

O mestre RCA responde:

“Não.
Precisamos descobrir QUEM está consumindo CPU.”

Pode ser:

  • loop COBOL,

  • SQL ruim,

  • runaway task,

  • lock contention,

  • buffer inadequado,

  • storage leak,

  • automação defeituosa.

A CPU alta é apenas o grito do sistema.


☕ OS 3 TIPOS DE CAUSAS

A IBM divide RCA em três dimensões.


1. CAUSAS FÍSICAS

Hardware.
Infraestrutura.
Equipamentos.

Exemplos:

  • DASD defeituoso

  • canal FICON instável

  • controladora falhando

  • memória ECC corrompida

  • falha elétrica


☕ EXEMPLO Z/OS

O JES2 começa a apresentar I/O ERROR.

Batch falha aleatoriamente.

Após investigação:

Causa raiz:

microfissura em controladora storage.


2. CAUSAS HUMANAS

O terror invisível do datacenter.

Exemplos:

  • operador cancelando STC errada,

  • PROC alterada incorretamente,

  • DELETE DATASET acidental,

  • parâmetro inválido,

  • JCL truncado.


☕ O CLÁSSICO ERRO DO PADAWAN

//STEP01 EXEC PGM=IEFBR14
//DD1 DD DSN=PROD.CLIENTES,
// DISP=(OLD,DELETE,DELETE)

Parabéns.

Você acabou de invocar o demônio ancestral do DELETE em produção.


3. CAUSAS ORGANIZACIONAIS

As mais perigosas.

Porque sobrevivem por anos.

Exemplos:

  • ausência de documentação,

  • treinamento ruim,

  • processo inexistente,

  • automação incompleta,

  • cultura tóxica,

  • deploy sem governança.


☕ A VERDADE SOMBRIA

Grandes falhas raramente acontecem por um único motivo.

Elas acontecem porque:

múltiplas pequenas falhas se alinham.

Igual peças de dominó.


☕ O CICLO DA DESTRUIÇÃO OPERACIONAL

  1. Pequena falha ignorada

  2. Monitoramento ruim

  3. Automação incompleta

  4. Time cansado

  5. Mudança mal testada

  6. Alertas ignorados

  7. Deploy na sexta-feira

  8. Caos absoluto


☕ O PROCESSO COMPLETO DE RCA

Agora entramos na disciplina guerreira.


ETAPA 1 — IDENTIFICAR O PROBLEMA

Definição ruim:

“O sistema caiu.”

Definição profissional:

“O CICS PAY01 apresentou degradação progressiva após aumento de lock contention DB2 causado por crescimento anômalo de filas MQ.”

Agora sim existe material técnico.


☕ ETAPA 2 — MONTAR O TIME RCA

Você precisa reunir:

  • operadores,

  • Sysprogs,

  • DBAs,

  • DevOps,

  • segurança,

  • storage,

  • redes,

  • automação.

Porque falhas modernas são híbridas.


☕ ETAPA 3 — COLETA DE DADOS

Aqui começa a arqueologia digital.

Ferramentas clássicas:

  • SDSF

  • RMF

  • SMF

  • IPCS

  • NetView

  • OMEGAMON

  • SYSLOG

  • dumps

  • traces

  • logs MQ

  • logs DB2


☕ O PODER DOS LOGS

Logs são fósseis digitais.

Eles contam a história da tragédia.

O problema é:

Padawans não leem logs.

Eles olham apenas:

  • RC=12

  • ABEND=S806

  • IEC141I

E entram em pânico.


☕ ETAPA 4 — BRAINSTORM DAS CAUSAS

Aqui existe uma regra sagrada:

NÃO ASSUMA NADA.

O maior inimigo da RCA é:

“Já sei o que aconteceu.”

Porque normalmente você NÃO sabe.


☕ ETAPA 5 — DETERMINAR A CAUSA RAIZ

Agora elimina-se hipótese por hipótese.

Até restar:

  • evidência,

  • causalidade,

  • sequência lógica.


☕ ETAPA 6 — IMPLEMENTAR A SOLUÇÃO

Agora nasce a verdadeira engenharia.

Não basta corrigir.

É preciso:

  • automatizar,

  • prevenir,

  • monitorar,

  • alertar,

  • documentar.


☕ MÉTODOS RCA MAIS IMPORTANTES


☕ 5 WHYs

Simples.
Poderoso.
Mortal.

Excelente para:

  • incidentes operacionais,

  • falhas batch,

  • troubleshooting rápido.


☕ FMEA

Failure Mode and Effects Analysis.

Muito usado em:

  • bancos,

  • aviação,

  • missão crítica.

Objetivo:

Prever COMO o sistema pode falhar antes do desastre.


☕ ISHIKAWA (FISHBONE)

O famoso diagrama espinha de peixe.

Divide problemas em categorias:

  • pessoas,

  • máquinas,

  • processos,

  • ambiente,

  • software,

  • gestão.

Excelente para war rooms.


☕ PARETO

80% dos problemas vêm de 20% das causas.

Exemplo real:

  • 70% dos ABENDs vêm de input inválido.

  • 15% vêm de espaço.

  • 10% vêm de lock.

  • 5% diversos.

Ataque os 20%.
Ganhe estabilidade absurda.


☕ RCA EM DEVOPS

No DevOps moderno:

TODO INCIDENTE GERA POSTMORTEM.

Mas aqui existe uma mudança filosófica gigantesca.


☕ BLAMELESS POSTMORTEM

Google popularizou:

“Postmortem sem caça às bruxas.”

Objetivo:

Não destruir pessoas.
Mas aprender.

Porque sistemas falham.
Humanos erram.
Processos quebram.

A maturidade está em aprender rápido.


☕ RCA NO MAINFRAME MODERNO

O IBM Z atual é extremamente avançado.

Hoje temos:

  • observabilidade,

  • IA operacional,

  • automação,

  • analytics,

  • machine learning.

Ferramentas modernas:

  • IBM Instana

  • OMEGAMON

  • System Automation

  • NetView

  • z/OSMF

  • SMF Analytics


☕ EXEMPLO REAL — O APOCALIPSE DO PIX

Imagine:

Sexta-feira.
18:05.
PIX nacional congestionado.

Sintomas:

  • CICS lento

  • MQ crescendo

  • DB2 travando

  • CPU disparando

Padawans entram em desespero.


☕ INVESTIGAÇÃO

A RCA descobre:

Deploy DevOps alterou frequência de COMMIT.

Resultado:

  • lock contention,

  • timeout,

  • crescimento de filas,

  • efeito cascata.


☕ CAUSA RAIZ

Mudança sem teste de carga.


☕ SOLUÇÃO

  • rollback,

  • observabilidade,

  • testes automáticos,

  • limites MQ,

  • monitoramento preditivo.

Agora o sistema ficou MAIS FORTE que antes.

Esse é o verdadeiro objetivo da RCA.


☕ A ERA DA IA OPERACIONAL

Hoje AIOps tenta prever:

  • anomalias,

  • falhas,

  • gargalos,

  • tendências,

  • causas prováveis.

O futuro do Sysprog não é apenas reagir.

Será:

prever o desastre antes dele nascer.


☕ O VERDADEIRO NÍVEL MESTRE

O Sysprog lendário não luta contra incêndios.

Ele elimina as condições que permitem incêndios.


☕ LIÇÕES FINAIS PARA O SYSprog PADAWAN

Nunca confie no primeiro sintoma.

Nunca assuma a primeira hipótese.

Nunca ignore pequenos alertas.

Nunca faça deploy sexta-feira.

Nunca delete dataset sem olhar duas vezes.

Nunca subestime logs.

Nunca trate apenas o efeito.


☕ CONCLUSÃO

Root Cause Analysis não é apenas metodologia.

É mentalidade.

É disciplina.

É engenharia real.

No mundo IBM Z moderno, onde bilhões dependem da estabilidade do sistema, RCA separa:

  • operadores comuns,

  • arquitetos da confiabilidade.

Quando você aprende RCA:

você deixa de ser alguém que “reinicia sistemas”.

E se torna alguém que entende o funcionamento profundo do caos.

E no momento em que você compreende o caos…

você começa a dominar o datacenter.

☕🔥💣

☕🔥💣 CHECKLIST DEFINITIVO DE RCA PARA O SYSprog PADAWAN

Bellacosa Mainframe apresenta um checklist de RCA para sysprog junior


☕🔥💣 CHECKLIST DEFINITIVO DE RCA PARA O SYSprog PADAWAN

Como Evoluir de Apagador de Incêndios para Caçador de Causas Raiz

A maioria dos Sysprogs juniores aprende primeiro a resolver incidentes.

Poucos aprendem a impedir que eles aconteçam novamente.

O objetivo deste checklist é desenvolver a mentalidade de investigação que transforma um operador técnico em um verdadeiro engenheiro de confiabilidade.


🔍 NÍVEL 1 — FUNDAMENTOS DO INVESTIGADOR

Conhecer a arquitetura do ambiente

☐ Entender o fluxo completo da aplicação

☐ Conhecer as LPARs existentes

☐ Entender Sysplex

☐ Conhecer JES2/JES3

☐ Entender CICS

☐ Entender DB2

☐ Entender MQ

☐ Conhecer Storage Management

☐ Entender WLM

☐ Conhecer SDSF profundamente

Objetivo

Parar de enxergar componentes isolados e começar a enxergar o ecossistema.


📋 NÍVEL 2 — COLETA DE EVIDÊNCIAS

Antes de agir:

☐ Registrar horário exato do incidente

☐ Identificar quem reportou

☐ Verificar impacto

☐ Capturar mensagens de erro

☐ Salvar logs

☐ Salvar SYSLOG

☐ Salvar JESMSGLG

☐ Salvar JESJCL

☐ Salvar JESYSMSG

☐ Registrar alterações recentes

☐ Verificar deploys recentes

Regra de ouro

Nunca altere o ambiente antes de coletar evidências.


🔥 NÍVEL 3 — ANÁLISE JES2

☐ Verificar initiators

☐ Verificar classes

☐ Verificar backlog

☐ Verificar spool

☐ Verificar HOLDs

☐ Verificar jobs looping

☐ Verificar jobs aguardando recursos

☐ Verificar ENQ contention

☐ Verificar mensagens $HASP

Pergunta obrigatória

O problema começou no JES2 ou chegou até ele?


💾 NÍVEL 4 — STORAGE E MEMÓRIA

☐ Verificar CSA

☐ Verificar ECSA

☐ Verificar SQA

☐ Verificar ESQA

☐ Verificar Private Area

☐ Procurar storage leaks

☐ Analisar crescimento anormal

☐ Verificar mensagens IEA e IEF

☐ Consultar RMF

Atenção

Muitos "problemas de sistema" são apenas vazamentos de memória.


⚡ NÍVEL 5 — PERFORMANCE

☐ Verificar CPU

☐ Verificar I/O

☐ Verificar Paging

☐ Verificar DASD

☐ Verificar Coupling Facility

☐ Verificar WLM

☐ Verificar gargalos

☐ Comparar com baseline

☐ Analisar tendências

Objetivo

Entender se a degradação é sintoma ou causa.


🖥️ NÍVEL 6 — RCA EM CICS

☐ Verificar transações lentas

☐ Verificar tasks pendentes

☐ Verificar Short On Storage

☐ Verificar TD Queues

☐ Verificar TS Queues

☐ Verificar DB2 Attach

☐ Verificar MQ Attach

☐ Verificar abends

☐ Verificar dumps

☐ Analisar traces

Nunca conclua

"CICS está lento"

sem descobrir:

"POR QUE está lento?"


🗄️ NÍVEL 7 — RCA EM DB2

☐ Verificar deadlocks

☐ Verificar lock escalation

☐ Verificar SQLCODEs

☐ Verificar buffer pools

☐ Verificar índices

☐ Procurar full table scan

☐ Verificar RUNSTATS

☐ Verificar REORG pendente

☐ Verificar crescimento de tabelas

Regra

Muitos problemas de CICS são, na verdade, problemas de DB2.


📬 NÍVEL 8 — RCA EM MQ

☐ Verificar Queue Depth

☐ Verificar canais

☐ Verificar backlog

☐ Verificar consumidores

☐ Verificar produtores

☐ Verificar DLQ

☐ Verificar mensagens presas

☐ Verificar timeouts

Lembre-se

Fila cheia normalmente é consequência.

Raramente é a causa raiz.


📊 NÍVEL 9 — OBSERVABILIDADE

☐ Utilizar OMEGAMON

☐ Utilizar RMF

☐ Utilizar SMF

☐ Utilizar NetView

☐ Utilizar Sysview

☐ Criar dashboards

☐ Definir baseline

☐ Identificar anomalias

☐ Correlacionar eventos

Meta

Parar de reagir.

Começar a prever.


🔎 NÍVEL 10 — TÉCNICAS DE INVESTIGAÇÃO

Five Whys

☐ Aplicar os 5 Porquês


Timeline Analysis

☐ Construir linha do tempo


Event Correlation

☐ Correlacionar eventos


Impact Analysis

☐ Medir impacto real


Trend Analysis

☐ Procurar recorrência


🤖 NÍVEL 11 — AUTOMAÇÃO E PREVENÇÃO

☐ Automatizar alertas

☐ Automatizar coleta de evidências

☐ Automatizar correções simples

☐ Criar scripts REXX

☐ Criar procedimentos de recuperação

☐ Integrar com SA z/OS

☐ Integrar com NetView

☐ Criar runbooks

Objetivo

Não resolver mais rápido.

Resolver menos vezes.


📚 NÍVEL 12 — CONHECIMENTO HISTÓRICO

☐ Manter base de incidentes

☐ Documentar RCA

☐ Criar Wiki interna

☐ Registrar lições aprendidas

☐ Catalogar soluções

☐ Criar biblioteca de dumps

☐ Registrar padrões recorrentes

Ouro do Sysprog

Experiência documentada vale mais que memória.


🧠 NÍVEL 13 — MENTALIDADE DE MESTRE

Antes de qualquer ação pergunte:

☐ O que aconteceu?

☐ Quando aconteceu?

☐ Quem foi impactado?

☐ O que mudou?

☐ Isso já aconteceu antes?

☐ O que os logs mostram?

☐ O que os dados mostram?

☐ Estou tratando sintoma ou causa?

☐ Como impedir recorrência?

☐ O que aprendi hoje?


🏆 CHECKLIST FINAL DO SYSprog MESTRE

Quando um incidente ocorrer:

❌ Não reinicie imediatamente

❌ Não assuma conclusões

❌ Não culpe usuários

❌ Não culpe desenvolvedores

❌ Não culpe infraestrutura

✅ Colete evidências

✅ Analise dados

✅ Correlacione eventos

✅ Pergunte "por quê?"

✅ Encontre a causa raiz

✅ Elimine a recorrência

✅ Documente a descoberta

✅ Compartilhe conhecimento


☕ Regra Suprema do Bellacosa Mainframe

"O Padawan reinicia o CICS.

O Sysprog investiga o dump.

O Mestre encontra a causa raiz.

O Arquiteto faz o problema desaparecer para sempre." 🚀💣🔥

 

quarta-feira, 2 de outubro de 2024

📜 Linha do Tempo – BUNCH, Sete Anões e a IBM (1950–1980)

 



📜 Linha do Tempo – BUNCH, Sete Anões e a IBM (1950–1980)

🧠 Anos 1950 – Os “deuses antigos”

Antes mesmo do termo BUNCH existir:

  • UNIVAC reina absoluta
    ✔ Primeiro computador comercial
    ✔ Fama de “computador que prevê eleições”
    ❌ Péssima estratégia comercial
    💬 Engenheiros brilhantes, vendedores fracos

  • IBM ainda era vista como “empresa de máquinas de escrever caras”.

👉 Plot twist histórico: a IBM aprende rápido… rápido demais.


🚀 1960–1963 – A guerra começa

  • IBM 1401 explode em vendas

  • Burroughs conquista bancos

  • CDC, com Seymour Cray, começa a assustar a IBM em performance científica

💬 Bastidor:

A IBM tinha medo real da CDC. Cray era visto como “o gênio imprevisível”.


💣 1964 – O Big Bang: IBM System/360

📅 Abril de 1964

  • IBM lança o System/360

  • Uma arquitetura, vários modelos

  • Compatibilidade inédita

💰 Investimento colossal (bilhões, em valores atuais)

🔥 Reação do mercado:

  • O BUNCH entra em pânico

  • Clientes congelam compras esperando o 360

💬 Fofoquinha:

“A IBM apostou a empresa inteira. Se desse errado, teria acabado ali.”


😬 1965–1968 – O BUNCH tenta reagir

🏦 Burroughs

  • Arquitetura orientada a pilha

  • Segurança forte

  • Bancos AMAVAM

💬 Problema:

Incompatível demais com o resto do mercado.


🧪 Control Data Corporation (CDC)

  • CDC 6600 = computador mais rápido do mundo

  • Seymour Cray vira lenda viva

💬 Easter egg:

A IBM tentou atrasar clientes da CDC com anúncios de máquinas que nem existiam ainda.

(Sim, isso gerou processos antitruste.)


🧾 Honeywell

  • Forte em governo e defesa

  • Compra a divisão da GE depois

💬 Bastidor:

Honeywell herdou mais problemas do que clientes.


🧹 1969–1971 – Os anões começam a cair

❌ GE sai do mercado (1970)

  • Perdas gigantes

  • Vende tudo para a Honeywell

❌ RCA abandona mainframes

  • Arquiteturas caras

  • Poucos clientes

  • Estratégia confusa

💬 Frase clássica atribuída a executivos:

“Entramos tarde demais e caros demais.”


⚖️ Anos 1970 – A IBM quase cai pelo próprio peso

  • Governo dos EUA abre processo antitruste contra a IBM

  • Acusação: monopólio, vendas casadas, pressão sobre clientes

💬 Curiosidade:

O processo durou mais de 10 anos e moldou a forma como software passou a ser vendido separadamente.

📌 Resultado indireto:

  • Nascimento da indústria moderna de software independente


🧊 Final dos anos 70 – O mundo encolhe

  • BUNCH perde força

  • CDC se fragmenta

  • Burroughs se funde com a Sperry (vira Unisys)

  • IBM continua dominante, mas mais vigiada

💬 Moral da história:

A IBM venceu… mas teve que aprender a jogar “menos sujo”.


🧠 Easter Eggs Bellacosa Edition

  • Muitos conceitos de segurança bancária, transações ACID e processamento em lote nasceram fora da IBM

  • A fama de “mainframe = IBM” é mais marketing do que realidade histórica

  • Sem o BUNCH, a IBM talvez nunca tivesse inovado tão agressivamente


🏁 Conclusão ácida (e honesta)

O BUNCH não perdeu por incompetência técnica, perdeu por:

  • Fragmentação

  • Falta de padrão

  • Incapacidade de criar ecossistema

A IBM venceu porque entendeu cedo algo que o Vale do Silício só aprendeu décadas depois:

quem controla o padrão, controla o mercado

 

Para saber mais

Bunch e os 7 anões

https://eljefemidnightlunch.blogspot.com/2024/09/bunch-e-os-sete-anoes.html



terça-feira, 2 de abril de 2024

O mundo do Mainframe nos anos cinquenta do século passado

Bellacosa Mainframe e os titas do processamento de dados

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

Os Titãs do Processamento

Quando um Programador COBOL Descobre que Antes da IBM Existia uma Guerra de Gigantes — e que Quase Todos Foram Esquecidos pela História

"Nenhum império nasce sozinho. Antes de existir um rei, existiram dezenas de cavaleiros abrindo caminho."


Introdução

Quando alguém fala em mainframe, praticamente toda pessoa imagina imediatamente um enorme computador azul com o logotipo da IBM.

É compreensível.

Durante mais de quarenta anos a IBM tornou-se praticamente sinônimo de computação corporativa.

Mas existe uma história muito mais fascinante.

Muito antes de o IBM System/360 revolucionar o mercado em 1964, dezenas de empresas disputavam ferozmente quem construiria o cérebro eletrônico do futuro.

Algumas nasceram produzindo calculadoras mecânicas.

Outras fabricavam radares durante a Segunda Guerra Mundial.

Algumas vieram da telefonia.

Outras da indústria militar.

Muitas desapareceram.

Algumas foram compradas.

Pouquíssimas sobreviveram.

Entre 1940 e 1990 aconteceu aquilo que muitos historiadores chamam de A Guerra dos Mainframes.

Foi uma época onde praticamente cada fabricante possuía sua própria arquitetura, linguagem, periféricos, sistema operacional e filosofia de desenvolvimento.

Era um verdadeiro universo paralelo.

Hoje vamos prestar homenagem aos gigantes que construíram a informática moderna.

Pegue seu café.

Vamos viajar quase cinquenta anos no tempo.



A Era dos Pioneiros (1940-1955)

Antes mesmo da palavra computador existir da forma que conhecemos, grandes empresas já investiam milhões em máquinas capazes de resolver cálculos militares.

O cenário era dominado por necessidades extremamente específicas:

  • Guerra

  • Balística

  • Criptografia

  • Estatística

  • Censos

  • Engenharia

Os computadores ocupavam salas inteiras.

Consumiam quilowatts.

Possuíam milhares de válvulas.

Falhavam diariamente.

Mesmo assim eram considerados milagres tecnológicos.



IBM

O Gigante que já Nasceu Grande

Fundação: 1911

Origem: CTR (Computing Tabulating Recording Company)

Especialidade inicial:

  • Cartões perfurados

  • Máquinas Hollerith

  • Relógios de ponto

  • Equipamentos administrativos

Durante décadas a IBM dominou completamente o processamento por cartões.

Quando os computadores eletrônicos apareceram ela já possuía milhares de clientes.

Essa vantagem seria praticamente impossível de superar.

Modelo histórico

IBM 701

Ano:

1952

Conhecido como:

Defense Calculator

Foi o primeiro computador científico comercial da IBM.


Remington Rand

Pouca gente lembra dela.

Mas foi a empresa responsável por comercializar um dos computadores mais famosos da história.

Modelo

UNIVAC I

Ano:

1951

Curiosidade:

Foi o primeiro computador comercial vendido nos Estados Unidos.

O UNIVAC ficou mundialmente famoso por prever corretamente o resultado das eleições americanas de 1952.

A televisão ficou em choque.

Foi o momento em que o público percebeu que computadores poderiam "pensar".


Burroughs

Para muitos programadores COBOL veteranos, falar Burroughs ainda desperta nostalgia.

A empresa apostava em arquiteturas completamente diferentes.

Enquanto quase todo mundo pensava em registradores, a Burroughs acreditava em máquinas orientadas por pilha (stack machines).

Décadas depois esse conceito voltaria a aparecer nas máquinas virtuais Java.

Modelo clássico

Burroughs B5000

1961

Foi um dos computadores mais elegantes já projetados.

Era praticamente feito para linguagens de alto nível.

Muitos historiadores afirmam que seu projeto estava décadas à frente do tempo.


Easter Egg

A arquitetura da Burroughs lembra bastante o funcionamento interno da JVM.

Sim.

Muito antes do Java existir.


RCA

A Radio Corporation of America também entrou na disputa.

Ela possuía enorme experiência em eletrônica.

Produziu computadores voltados principalmente para governo.

Modelo famoso:

RCA Spectra 70

1965

Seu objetivo era competir diretamente com o System/360.

Não conseguiu.


Honeywell

Originalmente conhecida por equipamentos industriais.

Entrou forte no mercado de computadores corporativos.

Modelo famoso

Honeywell 200

1963

Uma curiosidade incrível.

Ele foi projetado para executar programas do IBM 1401 com poucas modificações.

Era praticamente um "compatível IBM".

Na época isso foi revolucionário.


Control Data Corporation (CDC)

Se existiu um gênio absoluto da engenharia de computadores, seu nome era:

Seymour Cray.

Antes dos supercomputadores Cray, ele trabalhava na CDC.

Modelo famoso

CDC 6600

1964

Considerado por muitos o primeiro supercomputador verdadeiro.

Era mais rápido que praticamente qualquer concorrente.


NCR

National Cash Register.

Começou fabricando caixas registradoras.

Depois migrou para sistemas bancários.

Modelo famoso

NCR Century

1976

Muito utilizado em bancos.


General Electric

Pouca gente lembra, mas a GE também produziu grandes computadores.

Modelo

GE-600

1965

Influenciou diretamente o desenvolvimento do MULTICS.

Sem MULTICS talvez nunca existisse o UNIX.


Digital Equipment Corporation (DEC)

Embora fosse conhecida pelos minicomputadores, merece enorme respeito.

O PDP-8 democratizou a computação.

Depois veio o VAX.

Modelo famoso

VAX-11/780

1977

Era tão poderoso que muitas empresas deixaram de comprar mainframes médios.


Sperry

Resultado da fusão da Sperry Rand.

Modelo famoso

UNIVAC 1100

Década de 1970

Muito utilizado por governos.


Fujitsu

Enquanto o Ocidente brigava entre IBM e Burroughs, o Japão crescia silenciosamente.

Modelo famoso

FACOM M-190

1974

Os japoneses investiram pesadamente em compatibilidade IBM.


Hitachi

Outro gigante japonês.

Modelo famoso

HITAC M Series

Década de 1970

Grande presença em bancos asiáticos.


NEC

Modelo famoso

ACOS Series

1974

Ainda hoje existem versões modernas.


Siemens

Alemanha.

Modelo famoso

BS2000

Década de 1970

Muito utilizado na Europa.


Bull

Orgulho francês.

Modelo famoso

GCOS

Década de 1970

A Bull sobreviveu durante décadas oferecendo alternativas europeias.


ICL

Reino Unido.

Modelo famoso

ICL 2900

1974

Representava a tentativa britânica de manter independência tecnológica.


Olivetti

Conhecida pelas máquinas de escrever.

Também entrou na corrida.

Modelo

Elea 9003

1959

Projeto extremamente elegante.


Wang Laboratories

Muito forte em processamento de textos.

Modelo

VS Series

Década de 1980


Prime Computer

Muito utilizada em universidades.

Modelo

Prime 750

1979


A Revolução que Mudou Tudo

Em 1964 a IBM lançou algo que redefiniu completamente a indústria.

IBM System/360

Não era apenas um computador.

Era uma família inteira.

Pela primeira vez um programa escrito em um modelo podia funcionar em outro.

Hoje isso parece óbvio.

Na época era praticamente ficção científica.

O investimento foi colossal.

Mais de cinco bilhões de dólares da época.

Foi uma das maiores apostas industriais do século XX.


O Nascimento da Compatibilidade

Depois do sucesso do System/360, praticamente todas as empresas começaram a copiar a estratégia da IBM.

Compatibilidade virou sobrevivência.

Foi nesse momento que surgiram fabricantes conhecidos como:

Plug Compatible Manufacturers (PCMs)

Entre eles:

  • Amdahl

  • Hitachi

  • Fujitsu

  • National Advanced Systems

Essas empresas fabricavam computadores capazes de executar software IBM.

Era como vender peças compatíveis para um automóvel extremamente popular.


Os Grandes Modelos que Marcaram Época

AnoModeloFabricante
1951UNIVAC IRemington Rand
1952IBM 701IBM
1959Elea 9003Olivetti
1961B5000Burroughs
1963Honeywell 200Honeywell
1964CDC 6600CDC
1964System/360IBM
1965Spectra 70RCA
1965GE-600General Electric
1974ICL 2900ICL
1974FACOM M-190Fujitsu
1974ACOSNEC
1977VAX 11/780DEC
1980IBM 3081IBM
1985IBM 3090IBM
1990IBM ES/9000IBM

Curiosidades

O primeiro "clone"

Honeywell praticamente criou computadores capazes de executar programas IBM.

Hoje chamaríamos isso de compatibilidade binária.


Burroughs inspirou o futuro

Seu conceito de pilha antecipou tecnologias usadas décadas depois.


IBM quase faliu

O investimento no System/360 foi tão gigantesco que muitos acionistas acreditavam que seria o fim da empresa.

Foi exatamente o contrário.


Seymour Cray saiu para fundar sua própria empresa

E acabou criando alguns dos computadores mais rápidos do planeta.


A Guerra Fria acelerou tudo

Sem investimentos militares, provavelmente a evolução teria levado mais vinte anos.


Easter Eggs para Programadores COBOL

☕ O COBOL nasceu em 1959 e foi pensado para rodar em computadores de diferentes fabricantes. Antes do System/360, portar um programa entre máquinas era quase uma aventura arqueológica.

☕ O B5000 da Burroughs foi um dos primeiros computadores desenhados pensando em linguagens de alto nível, reduzindo a dependência da programação em Assembly.

☕ Muitos bancos brasileiros já utilizaram equipamentos Burroughs, UNIVAC, Honeywell e NCR antes de consolidarem seus parques em IBM.

☕ O nome "mainframe" só se popularizou porque a unidade central ficava instalada no main frame (gabinete principal) que concentrava CPU, memória e canais de E/S.

☕ Empresas como Amdahl provaram que era possível inovar mesmo dentro do ecossistema IBM, oferecendo equipamentos compatíveis com melhor relação custo-desempenho.


Dicas para Quem Deseja Estudar a História dos Mainframes

Se você deseja compreender realmente a evolução do IBM Z, vale a pena estudar a história dos seus concorrentes. Muitas ideias consideradas modernas nasceram em empresas que já não existem mais:

  • Entenda a arquitetura do Burroughs B5000 para conhecer os conceitos de máquinas orientadas por pilha.

  • Estude o UNIVAC I para compreender a transição dos cartões perfurados para a computação eletrônica comercial.

  • Pesquise o CDC 6600 para entender como Seymour Cray revolucionou o paralelismo e a alta performance.

  • Compare o IBM System/360 com seus sucessores (System/370, 308X, 3090, ES/9000) para perceber como a compatibilidade de software se tornou um dos maiores patrimônios da IBM.

  • Explore a história da Honeywell, Bull, ICL e Fujitsu para descobrir como diferentes países buscaram independência tecnológica durante a Guerra Fria.


O Fim da Guerra e o Monopólio da IBM

Durante os anos 1970 e 1980, a competição diminuiu drasticamente.

A IBM havia conseguido algo extraordinário: transformar sua arquitetura em um padrão de mercado. Quem escolhia um System/370 ou, mais tarde, um 3090, investia em um ecossistema completo de hardware, sistemas operacionais, linguagens, bancos de dados, ferramentas e suporte técnico. Mudar de fornecedor passou a significar reescrever aplicações inteiras, treinar equipes e substituir uma infraestrutura construída ao longo de décadas.

Enquanto isso, muitos concorrentes enfrentaram dificuldades:

  • A Burroughs fundiu-se com a Sperry, formando a Unisys em 1986.

  • A CDC abandonou gradualmente o mercado de mainframes para concentrar esforços em supercomputação.

  • A RCA vendeu sua divisão de computadores.

  • A Honeywell deixou o segmento após diversas reestruturações.

  • Empresas europeias como ICL, Bull e Siemens reduziram sua participação ou migraram para outros mercados.

  • Fabricantes japoneses permaneceram relevantes, mas em grande parte adotando estratégias de compatibilidade com a arquitetura IBM.

Esse cenário levou muitos analistas da época a falar em um "monopólio de fato" da IBM no universo dos grandes sistemas corporativos. Embora outras empresas continuassem existindo e produzindo soluções importantes, a influência do ecossistema IBM tornou-se dominante.

Mas há uma ironia digna do Bellacosa Mainframe.

A IBM venceu a guerra dos fabricantes, porém jamais venceu sozinha.

Cada concorrente deixou uma peça fundamental no quebra-cabeça da computação moderna. O conceito de compatibilidade, as arquiteturas orientadas por pilha, a alta performance, os sistemas operacionais multiprogramados, a confiabilidade extrema e até muitas ideias presentes hoje no IBM Z, em máquinas virtuais e em ambientes de nuvem nasceram ou amadureceram graças à ousadia desses gigantes.

Assim, quando um programador COBOL executa um simples EXEC CICS, um READ VSAM ou um SELECT no Db2, ele também carrega um pouco do legado de engenheiros da Burroughs, da Honeywell, da UNIVAC, da CDC, da DEC, da Bull, da Fujitsu, da Hitachi e de tantas outras empresas que desafiaram os limites da tecnologia.

Porque a verdadeira história dos mainframes não é apenas a história da IBM.

É a história de uma geração de visionários que, entre 1940 e 1990, construiu as fundações invisíveis sobre as quais o mundo digital continua funcionando até hoje. E essa merece ser lembrada, estudada e homenageada por todos que amam a computação clássica.


Um pouco da historia do Mainframe Conheça os grandes fabricantes nos anos 50.
 

sexta-feira, 8 de julho de 2016

Normalization of Deviance: Doctor Who, COBOL e o Dia em que a Gambiarra Funcionou Tantas Vezes que Virou Procedimento Oficial

  

Bellacosa Mainframe e a normalization of devianc

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

Normalization of Deviance: Doctor Who, COBOL e o Dia em que a Gambiarra Funcionou Tantas Vezes que Virou Procedimento Oficial

Uma viagem pela TARDIS dos incidentes para entender como pequenos desvios, exceções, atalhos e riscos podem ser repetidos sem consequências imediatas até deixarem de parecer perigosos — e como sistemas críticos podem caminhar lentamente para o desastre enquanto todo mundo continua dizendo que “sempre fizemos assim”

23:41.

Sala de operações.

Nenhum incidente.

Nenhuma War Room.

Nenhum gerente correndo.

Nenhum Dalek.

Ainda.

Nosso jovem programador COBOL está acompanhando:

um fechamento noturno.

O batch deveria executar:

STEP10
STEP20
STEP30
STEP40

Mas:

STEP30 costuma travar.

O operador experiente explica:

— Quando chegar no STEP30, cancela e restart no STEP40.

Nosso jovem:

— Mas o procedimento diz para investigar antes do restart.

— Eu sei.

— Então por que pulamos?

— Porque funciona.

— Sempre?

— Faz uns dois anos.

Ah.

Essa é uma frase:

interessante.

“Faz uns dois anos.”

Nosso jovem olha:

para o runbook.

IF STEP30 FAILS:
1. COLLECT DUMP
2. VALIDATE DATASET
3. CONTACT APPLICATION SUPPORT
4. AUTHORIZE RESTART

Depois olha para:

o processo real.

STEP30 FAILS
↓
OPERATOR: "DE NOVO"
↓
CANCEL
↓
RESTART STEP40
↓
JOB ENDS CC=0000

Ele pergunta:

— E por que ninguém corrigiu o STEP30?

Operador:

— Porque ele nunca causou problema.

Nosso jovem:

— Mas ele falha toda semana.

— Sim.

— Isso não é um problema?

— Não mais.

Silêncio.

Essa frase:

é ainda melhor.

“Não mais.”

VWORP.

VWORP.

VWORP.

A TARDIS aparece ao lado do console.

A porta abre.

O Doctor sai.

Olha para o runbook.

Depois olha para o procedimento real.

— Qual deles é o correto?

Operador:

— Oficialmente?

— Ah. Já gostei do começo da resposta.

— Oficialmente é esse.

Aponta para:

o runbook.

Doctor:

— E na prática?

Aponta:

para cancel/restart.

Operador:

— Esse.

Doctor:

— Há quanto tempo?

— Dois anos.

— Algum incidente?

— Não.

Doctor pensa.

— Então vocês concluíram que é seguro?

— Claro.

— Porque nada ruim aconteceu?

— Exato.

Doctor sorri.

— Esse é um dos mecanismos mais perigosos já inventados pela humanidade.

Gerente entra:

— Qual?

Doctor aponta:

para a gambiarra.

“Uma coisa errada que continua funcionando.”

Bem-vindo à:



Normalization of Deviance

ou:

Normalização do Desvio.

Em linguagem Bellacosa:

é quando um comportamento que inicialmente sabemos estar fora do padrão é repetido tantas vezes sem consequência aparente que deixa de parecer um desvio e passa a ser tratado como operação normal.


🧠 Primeiro: o que significa “deviance”?

Aqui:

não significa:

crime.

Nem:

desvio moral.

Significa:

desvio de uma regra, limite, procedimento ou condição considerada segura.

Exemplos:

rodar mudança sem rollback testado;

ignorar warning conhecido;

usar credencial compartilhada;

pular uma validação;

executar manualmente um processo que deveria ser automatizado;

operar equipamento acima do limite recomendado;

deixar teste quebrado porque “sempre foi flaky”;

não abrir P1 porque “normalmente volta”;

fazer restart semanal em vez de corrigir memory leak.

No começo:

todos sabem:

“isso não é o ideal.”

Depois:

“é exceção.”

Depois:

“sempre fazemos.”

Depois:

“qual o problema?”

Aí chegamos.


☕ Definição Bellacosa

Normalização do Desvio é quando a exceção fica tanto tempo em produção que ganha crachá, ramal e vaga no estacionamento.


💻 COBOL cognitivo

No início:

       IF PROCEDURE-DEVIATION = 'Y'
           DISPLAY 'WARNING'
           PERFORM ESCALATE
       END-IF.

Depois de dez execuções bem-sucedidas:

       IF PROCEDURE-DEVIATION = 'Y'
           CONTINUE
       END-IF.

Depois de cem:

       IF PROCEDURE-DEVIATION = 'N'
           DISPLAY 'WHY ARE YOU DOING IT DIFFERENTLY?'
       END-IF.

Pronto.

A anomalia:

virou baseline.


🧠 Por que isso acontece?

Porque o cérebro aprende:

pela experiência.

Se fazemos algo arriscado:

e nada acontece,

a evidência subjetiva parece dizer:

“talvez não seja tão arriscado.”

Depois repetimos.

Nada acontece.

Confiança aumenta.


🧠 Resultado bom alimenta percepção de segurança

Aqui entra:

Outcome Bias.

Decisão arriscada:

terminou bem.

Logo:

“decisão era boa.”

Repete.

Novamente:

bem.

Agora:

a própria repetição vira:

evidência.


☕ O sistema está ensinando a lição errada

Ele diz:

“Você fez fora da regra e sobreviveu.”

Humano conclui:

“Então a regra era exagerada.”

Talvez.

Ou talvez:

o risco simplesmente não tenha se materializado ainda.


👻 Easter Egg nº 1 — Dalek Compliance

Dalek:

— SAFETY PROCEDURE REQUIRES THREE CHECKS.

Operator:

— Podemos pular uma?

Dalek:

— NO.

Primeira vez:

pulam.

Nada acontece.

Segunda:

também.

Décima:

também.

Um ano depois:

novo operador pergunta:

— Por que só fazemos duas verificações?

Dalek:

— BECAUSE THREE IS UNNECESSARY.

Doctor:

— Quem decidiu?

Dalek:

— EXPERIENCE.

Doctor:

— Quantos testes provaram isso?

Dalek:

— ZERO FAILURES.

Doctor:

— Isso não é exatamente o mesmo que zero risco.

Dalek:

— EXTERMINATE STATISTICS.


🧠 O caso histórico mais famoso

O conceito de Normalization of Deviance ficou associado principalmente ao trabalho da socióloga Diane Vaughan sobre o desastre do ônibus espacial Challenger.

A ideia central não era:

“as pessoas simplesmente ignoraram risco”.

Era muito mais interessante.

Certos sinais anormais foram:

observados;

discutidos;

aceitos;

reinterpretados.

Como missões anteriores haviam ocorrido sem desastre, aquilo que inicialmente parecia:

desvio

acabou sendo incorporado:

à normalidade operacional.

Essa é a parte importante.

Não foi:

um dia alguém acordou e decidiu:

“Vamos trabalhar de forma insegura.”

Foi gradual.


☕ Grandes acidentes muitas vezes têm:

uma longa pré-história

de pequenas exceções bem-sucedidas.


🧠 O sucesso é um péssimo professor quando não analisamos margem

Imagine:

sistema suporta:

100 unidades.

Você roda:

Funciona.

Então:

Funciona.

Funciona.

Agora:

110 virou:

normal.

Mas talvez:

limite real dependa de:

temperatura;

carga;

timing;

outro componente.

Você está:

consumindo margem.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 1

“O fato de termos sobrevivido ao desvio prova que ele era seguro — ou apenas que ainda existia margem suficiente?”


🧠 Margem é tudo

Uma organização costuma observar:

falha / não falha.

Mas segurança muitas vezes depende de:

quanto espaço existe até:

falha.

Exemplo:

queue limit:

10.000.

Normal antigo:

2.000.

Hoje:

8.500.

Nenhum incidente.

Dashboard:

green.

Mas:

margem caiu:

75%.


☕ O sistema ainda está vivo.

Mas:

respira pela reserva.


🧠 Normalization of Deviance versus Normalcy Bias

Isso é muito importante.

No capítulo anterior:

Normalcy Bias.

Situação muda.

Nós pensamos:

“Deve voltar ao normal.”

Normalization of Deviance:

o desvio continua.

Depois pensamos:

“Então isso é o normal.”

Diferença:

Normalcy Bias nega a ruptura.

Normalization of Deviance redefine a ruptura como aceitável.


🧠 Um é reação à crise

Outro:

é evolução cultural.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 2

“Estamos esperando o sistema voltar ao normal ou já alteramos silenciosamente nossa definição de normal?”


🧠 “Sempre foi assim”

Uma das frases mais poderosas:

da série.

Porque geralmente não significa:

sempre.

Significa:

“há tempo suficiente para ninguém mais lembrar de antes.”


☕ Em mainframe:

“sempre”

pode significar:

desde 1998.

Que, convenhamos,

é bastante tempo.

Mas ainda:

não é eternidade.


🧠 Cultural Debt entra forte aqui

Lembra do Cultural Debt?

Uma prática surge:

por motivo real.

Depois:

contexto muda.

Mas prática:

permanece.

Normalization of Deviance pode criar:

outro tipo de dívida cultural.

A prática começou:

como exceção.

Depois:

virou tradição.

Então nova geração:

nem sabe que existe:

desvio.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 3

“A pessoa que executa esse procedimento hoje sabe qual regra original estava sendo contornada?”


🧠 Quando ninguém mais sabe...

...a gambiarra virou:

arquitetura social.


🧠 Workaround permanente

Exemplo clássico.

Aplicação:

memory leak.

Runbook:

restart toda quarta.

No começo:

workaround temporário.

Ticket:

aberto.

Meses:

passam.

Ticket:

fechado por inatividade.

Restart:

continua.

Novo operador entra.

— Por que restartamos quarta?

Resposta:

— Porque precisa.


☕ Agora o workaround ganhou:

ontologia própria.

Ele não contorna mais:

um bug.

Ele é:

“como o sistema funciona.”


🎯 Pergunta Bellacosa nº 4

“Estamos operando uma solução temporária ou apenas esquecemos de remover a palavra temporária?”


🧠 Technical Debt + Cultural Debt

Technical Debt:

memory leak.

Cultural Debt:

restart virou tradição.

Os dois:

se alimentam.


🧠 Outcome Bias novamente

Cada restart:

funciona.

Logo:

“boa solução.”

Mas custo:

manual;

risco;

downtime;

dependência humana.

Não aparece:

no resultado binário.


🧠 McNamara Fallacy

O que medimos?

SERVICE UP = YES

Então:

tudo bem.

Mas não medimos:

toil;

fragilidade;

manual intervention;

cognitive load;

knowledge concentration.


☕ Dashboard verde

pode esconder:

uma equipe inteira segurando o teto com as mãos.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 5

“Quanto trabalho invisível é necessário para manter aquilo que chamamos de operação normal?”


🧠 Hero Culture

Pessoa experiente sabe:

17 passos secretos.

Tudo funciona.

Management:

“sistema estável.”

Pessoa tira férias:

caos.

Então estabilidade era:

real?

Ou:

humana?


🧠 Normalização do heroísmo

A organização aprende:

“sempre damos um jeito.”

No começo:

orgulho.

Depois:

dependência.


☕ O herói vira:

middleware.

Sem licença.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 6

“Se retirarmos o especialista que conhece os atalhos, o sistema continua operável?”


🧠 Normalization of Deviance e Ratchet Effect

Equipe faz:

esforço extra.

Entrega.

Management:

observa resultado.

Nova meta:

igual.

Excepcional virou:

mínimo.

Ratchet Effect.

Mas existe também:

normalização do desvio humano:

horas extras;

plantão informal;

atalhos;

ausência de descanso.


☕ Um sprint heroico

vira:

velocidade oficial.

Outro tipo de acidente:

começando.


🧠 Campbell e Goodhart

Meta:

fechar ticket rápido.

Para cumprir:

pula investigação.

Funciona.

KPI:

melhora.

Agora:

o desvio é recompensado.

Campbell.

Goodhart.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 7

“Nosso sistema de métricas está punindo quem segue o processo seguro e premiando quem aprende a contorná-lo?”


🧠 Cobra Effect

Regra pretende:

melhorar.

Mas incentivo:

cria desvio.

Depois:

desvio normaliza.

Exemplo:

change approvals levam:

quatro semanas.

Equipe cria:

“emergency change.”

Primeiro:

realmente emergência.

Depois:

qualquer coisa urgente.

Depois:

metade das mudanças.

Agora:

emergency path

é:

processo normal.


☕ Se metade das mudanças é:

emergency,

talvez a emergência:

seja o processo.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 8

“Uma exceção cresceu tanto que já representa parte significativa do fluxo?”


🧠 Principal-Agent Problem

Governança quer:

controle.

Equipe quer:

entregar.

Se processo oficial:

inviável,

equipe cria:

atalho racional.

Depois:

atalho vira normal.

A pergunta madura não é:

“Quem burlou?”

É:

“Por que o processo real precisou divergir do processo formal para o trabalho acontecer?”**


🧠 Moral Hazard

Se risco:

fica com outro time,

desvio pode:

crescer.

Dev:

deploy rápido.

Ops:

paga incidente.

Vendor:

economiza controle.

Cliente:

absorve risco.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 9

“Quem ganha com o atalho e quem absorve a consequência se ele falhar?”


🧠 Risk Compensation

Temos:

backup.

Então:

somos mais agressivos.

Temos:

autoscaling.

Então:

ignoramos capacity.

Temos:

failover.

Então:

testamos menos.

Proteção reduz:

medo.

Comportamento:

muda.

Depois:

novo nível de risco:

normal.


☕ Guardrail pode virar:

licença psicológica.


🧠 Zero-Risk Bias em contraste

Às vezes organização exige:

zero risco

numa área.

Isso cria processo:

insuportável.

Pessoas:

contornam.

O desvio:

normaliza.

Paradoxo bonito:

tentativa de risco zero

produz:

risco escondido.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 10

“Nosso controle é tão rígido que está empurrando o trabalho real para caminhos não oficiais?”


🧠 Need for Control

Mais controles.

Mais aprovações.

Mais formulários.

Trabalho:

ainda precisa acontecer.

Cria:

shadow process.

Depois:

todos usam.

No papel:

uma coisa.

Na realidade:

outra.


☕ Quando documentação e prática divergem por anos

qual delas é:

o sistema?

Tecnicamente:

as duas.

Operacionalmente:

a prática.


🧠 Shadow IT / Shadow Process

Normalization of Deviance pode viver:

fora do código.

Excel secreto.

Script pessoal.

Senha compartilhada.

FTP manual.

Planilha que controla:

processo crítico.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 11

“Quais componentes críticos existem de fato, mas não aparecem na arquitetura oficial?”


🧠 Streetlight Effect

Se shadow process:

não monitorado,

não aparece.

Dashboard:

green.

Porque:

instrumentamos:

sistema oficial.

Não:

real.


☕ Arquitetura desenhada

e arquitetura vivida

podem:

ser sistemas diferentes.


🧠 Metric Fixation

Monitoramos:

processo formal.

Então concluímos:

governança funciona.

Mas todo mundo:

contorna.

Metrics:

beautiful.

Reality:

creative.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 12

“Estamos medindo adesão real ou apenas registrando os caminhos oficiais?”


🧠 Normalization of Deviance e warnings

Compiler warning.

Primeiro:

investiga.

Depois:

“conhecido.”

Depois:

100 warnings.

Novo warning crítico:

misturado.


☕ Warning pile

vira:

aterro sanitário cognitivo.


🧠 Alert fatigue

Mesmo mecanismo.

Alerta dispara:

sem consequência.

Equipe aprende:

ignorar.

Quando alerta real:

mesmo comportamento.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 13

“Quantos alertas aceitos como normais estão treinando a equipe para ignorar o próximo sinal importante?”


🧠 Flaky Tests

Primeiro teste falha.

Investiga.

Descobre:

intermitência.

Marca:

flaky.

Depois:

mais.

CI sempre:

vermelho parcial.

Team:

rerun.

Eventually:

red doesn't mean:

bad build.

System loses:

signal.

Normalization of Deviance.


☕ Se vermelho não significa mais:

pare,

qual cor:

vai fazer você parar?


🎯 Pergunta Bellacosa nº 14

“Que sinais perderam significado porque nos acostumamos a vê-los quebrados?”


🧠 Security exception

MFA atrapalha:

service account.

Exception.

Depois:

mais contas.

Depois:

grupo inteiro.

Depois:

ninguém sabe:

why exempt.

Classic.


🧠 Expiration dates ajudam

Exception:

must expire.

If still needed:

renew deliberately.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 15

“Toda exceção possui dono, justificativa e data para ser reavaliada?”


🧠 Isso é poderosíssimo

Exceção eterna:

é candidata:

a virar normal.


🧠 Exception Budget

Uma ideia interessante:

quantas exceções?

Trend?

Age?

If increasing:

culture drift.


☕ Technical debt tem backlog.

Exception debt também deveria.


🧠 Normalization of Deviance e access control

Usuário precisa:

acesso temporário.

Recebe.

Nunca revoga.

Depois:

“sempre teve.”

Identity drift.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 16

“Quantos privilégios temporários envelheceram até virarem permanentes?”


🧠 Least privilege erosion

Every exception:

small.

Years:

big.


🧠 Normalization of Deviance em change management

“Só dessa vez sem peer review.”

Then:

again.

Why?

Deadline.

Eventually:

peer review only:

special cases.

Rule inverted.


☕ Quando exceção vira maioria

a regra já:

perdeu a guerra.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 17

“A regra oficial ainda representa o comportamento majoritário?”


🧠 Normalization of Deviance e deadlines

Deadline impossible.

Team cuts:

testing.

Works.

Next:

same deadline.

Testing cuts:

expected.

Ratchet.

Outcome.

Cultural Debt.

Beautiful chain.


🧠 A exceção prova capacidade errada

Management sees:

output.

Not:

risk taken.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 18

“Qual controle foi sacrificado para produzir o desempenho que agora estamos chamando de capacidade normal?”


🧠 Normalization of Deviance e AI coding

Developer uses AI-generated code.

No review.

Works.

Next:

more.

Soon:

large blocks

without understanding.

No incident:

yet.

Deviation:

“temporary speedup.”

Then:

normal workflow.


🤖 AI doesn't create the bias

It can:

accelerate repetition.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 19

“Estamos aumentando automação mais rápido do que nossa capacidade de verificar o que ela produz?”


🧠 AI agents and privileges

Agent needs:

write access

for test.

Gets:

production-adjacent capability.

Works.

No issue.

Access remains.

Then:

more autonomy.

Normalization of Deviance can:

scale very fast

because automation repeats:

without fatigue.


☕ Um humano pode fazer:

atalho 20 vezes.

Um agente:

20 mil.


🧠 Automation Bias

Agent succeeded:

trust.

Less review.

Outcome Bias.

Deviation:

normal.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 20

“O histórico de sucesso da automação está sendo usado como substituto para limites e controles?”


🧠 Normalization of Deviance em observabilidade

Log errors:

known.

Dashboard:

permanently yellow.

Then:

new issue.

Hard to see.

Healthy system should not:

normalize degraded observability.


☕ Um painel permanentemente amarelo

não é:

painel amarelo.

É:

nova decoração.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 21

“Que indicador hoje está permanentemente fora do esperado sem gerar nenhuma ação?”


🧠 Baseline drift

Dangerous.

If baseline recalculated automatically:

anomaly may become:

normal.

Example:

latency gradually grows:

200 → 300 → 400 → 500.

If baseline follows:

everything always:

normal.


🧠 Statistical normalization can mimic cultural normalization

Wonderful parallel.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 22

“Estamos atualizando o baseline porque o sistema melhorou — ou porque nos acostumamos com a degradação?”


🧠 Normalization of Deviance e SLO

SLO missed:

once.

Exception.

Then:

every month.

Eventually:

“realistic target.”

Maybe target was:

wrong.

Or service:

degraded.

Need:

distinguish.


☕ Redefinir meta pode ser:

realismo.

Ou:

capitulação.

Investigue.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 23

“Estamos recalibrando o objetivo com base na realidade do negócio ou apenas legitimando desempenho pior?”


🧠 Normalization of Deviance e Root Cause

Repeated incidents:

same workaround.

No root fix.

Eventually:

incident category becomes:

“known issue.”

The phrase:

dangerous.


☕ “Known issue”

pode significar:

“decidimos viver com ele.”

Às vezes corretamente.

Às vezes:

não.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 24

“Conhecido por quem, aceito por quem e com qual risco residual?”


🧠 Risk Acceptance

Deviation may be:

legitimate.

Maybe fixing costs:

too much.

Important distinction.

Normalization of Deviance is not:

“qualquer desvio = errado.”

Organizations can:

consciously accept risk.

Difference:

explicit risk acceptance versus silent drift.


🧠 Deliberate exception

Document:

risk;

owner;

expiry;

controls.

That's governance.


☕ “Sabemos e aceitamos”

é diferente de:

“ninguém sabe por que fazemos.”


🎯 Pergunta Bellacosa nº 25

“Este risco foi conscientemente aceito ou simplesmente deixou de ser discutido?”


🧠 Silent Acceptance

One of most dangerous.

No meeting.

No decision.

Just:

time.


🧠 Normalization through survival

Each successful cycle:

acts like:

informal approval.


☕ O calendário assina:

a exceção.


🧠 Hindsight Bias depois

After disaster:

“como ninguém percebeu?”

But:

normalization happened slowly.

Hindsight compresses:

years of drift

into:

one obvious mistake.

Wrong lesson.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 26

“Estamos procurando o momento único da falha quando deveríamos procurar anos de adaptação gradual?”


🧠 This is essential

Normalization of Deviance often:

not event.

Process.


🧠 Fundamental Attribution Error

Blame:

last operator.

But:

operator followed:

actual culture.

Maybe:

formal procedure different.

Yet everybody:

used workaround.

Need:

system view.


☕ Punir a última pessoa

por executar:

o processo real da organização

não corrige:

o processo.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 27

“A pessoa violou a cultura real ou apenas violou a documentação?”


🧠 Blameless Postmortem

Ask:

When did deviation start?

Why?

What pressure?

What successful outcomes reinforced?

What barriers disappeared?


🧠 Timeline of normalization

JAN: exception once
MAR: weekly
JUN: undocumented workaround
SEP: new hires trained on workaround
DEC: official procedure ignored

Amazing evidence.


☕ O acidente nasce:

na linha do tempo.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 28

“Quando a exceção começou a ser ensinada aos novos funcionários como prática normal?”

Isso é enorme.


🧠 Training reveals culture

If new person learns:

official + “but in reality...”

you found:

deviation gap.


☕ A frase:

“no manual é assim, mas aqui fazemos assado”

merece:

atenção imediata.


🧠 Sometimes the manual is wrong

Important.

Maybe practical process:

better.

Then:

update manual.

If everyone bypasses:

rule,

maybe rule is:

obsolete.

Normalization of Deviance diagnosis shouldn't:

automatically restore old rule.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 29

“Precisamos eliminar o desvio ou admitir que o processo oficial está errado e atualizá-lo?”

Excelente.


🧠 This avoids bureaucracy worship

Goal:

safe effective system.

Not:

blind compliance.


🧠 Need for Control warning

Don't respond:

with 50 new controls.

Could:

produce more bypass.

Need:

root incentive.


☕ Um processo impossível de seguir

é fábrica:

de exceções.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 30

“O procedimento seguro também é operacionalmente viável?”


🧠 Human Factors

People optimize:

local work.

If rule:

slow,

ambiguous,

unrealistic,

they adapt.

Adaptation:

can be intelligent.

But risk:

unseen.


🧠 Local Rationality again

Why did bypass:

make sense?


☕ “Porque eram preguiçosos”

é resposta:

fraca.


🧠 Production Pressure

Deadline.

Customer.

SLA.

Revenue.

Deviation buys:

time.

Repeated pressure:

makes permanent.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 31

“Que pressão recorrente torna o desvio racional no curto prazo?”


🧠 Migration scenario

Reconciliation takes:

6h.

Go-live schedule:

4h.

First time:

sample only.

Works.

Next migration:

same.

Full reconciliation:

never returns.

Deviation normalized.

Later:

data issue.


☕ O cronograma ganhou:

mais autoridade

que integridade.


🧠 Principal-Agent again

Manager owns:

deadline.

Ops owns:

risk.

Classic.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 32

“O benefício do desvio aparece imediatamente enquanto o risco fica para outro momento ou outra equipe?”


🧠 Technical debt interest

Deviation:

saves 20 min.

Each day.

But:

adds tail risk.

Hard to see.

Outcome Bias:

wins.


🧠 Low-frequency high-impact risk

Normalization especially dangerous here.

Because:

many successes before:

failure.


☕ Um risco de 1%

te dá:

99 oportunidades

para aprender a lição errada.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 33

“Estamos inferindo segurança a partir de uma amostra pequena demais para revelar um risco raro?”


🧠 Probability example

Risk per execution:

1%.

10 successful runs:

not surprising.

50:

still possible.

People:

“never fails.”

Probability:

still exists.


🧠 Compounding exposure

Repeated risk:

probability accumulates.

If independent:

chance of at least one failure grows.

No need math heavy.

Concept enough.


☕ “Funcionou cem vezes”

pode ser:

motivo para comemorar.

Também:

motivo para perguntar:

quantas vezes vamos continuar apostando?


🧠 Normalization of Deviance e Challenger

Challenger disaster:

famous lesson:

past success can normalize anomalous signals.

Again:

not “stupid people.”

Systemic adaptation.


🧠 This is the mature interpretation

People acted:

within organizational context.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 34

“O passado sem desastre está sendo tratado como prova de segurança futura?”


🧠 Safety Margin Erosion

Key concept.

Every deviation:

may reduce margin.

Yet outcome:

still success.


🧠 Example

Deploy:

without rollback.

No issue.

Then:

without test.

No issue.

Then:

without backup validation.

No issue.

Each:

takes away layer.

Eventually:

one failure meets:

no defenses.


☕ O desastre não precisou:

ficar maior.

Nós apenas:

retiramos as redes.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 35

“Quantas barreiras originais continuam realmente ativas?”


🧠 Swiss Cheese Model

Layers:

review;

test;

canary;

rollback;

monitoring.

Deviations:

poke holes.

If holes align:

incident.


🧠 Normalization = holes become accepted

Nice.


☕ Um buraco temporário

ganha:

CEP.


🧠 Defense in Depth degradation

Security too.

Exception after exception:

layers shrink.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 36

“Qual camada de defesa estamos tratando como opcional porque as outras ainda seguraram?”


🧠 Outcome Bias central

A layer wasn't needed:

this time.

People infer:

unnecessary.

Wrong.

Seatbelt analogy:

not needed on trip.

Still useful.


🧠 Prevention paradox

Effective controls often:

look redundant

because bad outcome:

doesn't occur.


☕ “Nunca usamos o DR”

não prova:

que DR é desperdício.


🧠 Normalization and budgeting

Control costs.

No incident.

Budget cuts.

Outcome Bias.

Defense shrinks.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 37

“Estamos removendo uma proteção porque demonstramos que ela é redundante ou porque tivemos sorte de não precisar dela?”


🧠 Normalization of Deviance e maintenance windows

Change outside window:

once.

Works.

Then:

regular.

Monitoring/staff coverage:

not present.

Eventually:

incident at 3 AM.


🧠 Context matters

Same action:

different safety depending:

support available.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 38

“O desvio continua seguro quando mudam horário, volume, pessoas ou dependências?”


🧠 Copy/paste culture

One script:

manual.

Person shares.

Everyone uses.

No source control.

Works.

Years.

Then:

someone edits local version.

Different outcomes.

Shadow automation.


FINAL_v7_REAL_OK.sh

Critical infrastructure.

We've all met:

the species.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 39

“Quantas ferramentas operacionais críticas existem fora de versionamento, revisão e ownership?”


🧠 COBOL copybooks

Local copy modified:

“temporary.”

Another program:

uses different.

Works.

Then:

record mismatch.

Deviation from:

single source.

Normal.


🧠 Schema drift

Perfect example.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 40

“Quantas versões não oficiais do mesmo contrato de dados existem?”


🧠 Normalization of Deviance e manual data fixes

Production data correction:

manual SQL.

Emergency.

Works.

Then:

support routine.

No audit.

No validation.

Risk.


UPDATE ... WHERE ...

pode virar:

runbook.

Aí:

eu começo a suar.


🧠 Four-Eyes Principle

First bypass:

emergency.

Then:

“trusted senior.”

Eventually:

single person.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 41

“Qual controle desapareceu porque confiamos na experiência de uma pessoa específica?”


🧠 Authority Bias

Senior always:

knows.

So:

exceptions allowed.

Success:

confirms.

Then:

junior imitates.

Without:

same tacit knowledge.

Risk explodes.


☕ Um desvio seguro na mão do mestre

pode ser:

perigoso como receita.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 42

“Estamos copiando uma exceção sem copiar o contexto e a experiência que a tornavam tolerável?”


🧠 Dunning-Kruger connection

Novice sees:

senior bypass.

Thinks:

rule unnecessary.

Doesn't see:

senior monitoring hidden signals.

Danger.


🧠 Tacit safeguards

Sometimes expert:

breaks rule

while applying:

other controls mentally.

Not transferable.


☕ O aprendiz vê:

o atalho.

Não:

os 30 anos que avaliam:

quando não usar.


🧠 Normalization of Deviance e Documentation Debt

Runbook:

outdated.

People:

ignore.

Because:

wrong.

Now documentation loses:

credibility globally.

Then:

even correct parts ignored.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 43

“Quantas regras são ignoradas porque algumas delas já provaram estar desatualizadas?”


🧠 Trust in governance

Once low:

more deviation.

Feedback loop.


🧠 Deviance loop

BAD PROCESS
↓
BYPASS
↓
SUCCESS
↓
BYPASS NORMALIZED
↓
PROCESS EVEN LESS RELEVANT
↓
MORE BYPASS

Beautiful.


☕ O processo oficial vira:

ficção administrativa.


🧠 Confirmation Bias

Once we believe:

shortcut safe,

we remember:

successes.

Failures:

“different.”


🎯 Pergunta Bellacosa nº 44

“Estamos registrando também as vezes em que o desvio quase falhou?”


🧠 Near Misses

Critical.

A risky deviation:

almost causes issue.

But final outcome:

fine.

Near miss:

ignored.

Outcome Bias.

Normalization continues.


☕ Near miss é:

o universo oferecendo:

desconto no aprendizado.


🧠 Near-Miss Review

Ask:

What nearly failed?

What margin?

Would same procedure survive:

slightly different conditions?


🎯 Pergunta Bellacosa nº 45

“Quanto de sorte foi necessário para o processo continuar parecendo normal?”


🧠 This may be central

Success quality:

not binary.


🧠 Normalization of Deviance em SRE

On-call:

alerts.

Ack without action.

Known noise.

Then:

critical.

SRE practices:

reduce toil;

fix noisy alerts.

Because:

noise trains:

deviance.


🧠 Error budget

If repeated breach accepted:

SLO meaningless.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 46

“Qual regra deixou de governar comportamento porque nunca acontece nada quando a violamos?”


🧠 Enforcement credibility

If policy:

never enforced,

becomes:

suggestion.


☕ Regra sem consequência

vira:

comentário no código.


🧠 Normalization of Deviance em password policy

Shared account:

exception.

Everyone:

uses.

Audit:

later.

Again.


🧠 Security risk accumulates silently

No breach:

not proof.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 47

“Estamos usando ausência de incidente de segurança como evidência de segurança?”


🧠 Outcome Bias again!

The sibling.


🧠 Normalization of Deviance e Normalcy Bias after symptoms

Once deviation:

normal,

its warning signs:

also normal.

Then actual incident:

Normalcy Bias.

So cycle:

DEVIATION
↓
NO BAD OUTCOME
↓
NORMALIZATION
↓
WARNING BECOMES NORMAL
↓
REAL FAILURE STARTS
↓
NORMALCY BIAS
↓
LATE RESPONSE

Oof.


☕ Um viés prepara:

o terreno

para o outro.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 48

“Os primeiros sinais do incidente se parecem justamente com desvios que já aprendemos a tolerar?”


🧠 Hindsight Bias closes cycle

After:

“how could we ignore?”

Because:

we normalized.

Need:

history.


🧠 Postmortem must study drift

Not only:

last minutes.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 49

“Quanto tempo antes do incidente começamos a aceitar comportamentos que reduziram nossa margem?”


🧠 Practical antidotes

Now:

what to do?

Not:

zero exceptions.

Impossible.

Need:

exception discipline.


🧪 Passo 1 — Declare exception explicitly

Never:

silent.

EXCEPTION:
Skip STEP30 validation.

🧪 Passo 2 — Record why

Pressure?

Bug?

Cost?


🧪 Passo 3 — Record risk

What could happen?


🧪 Passo 4 — Add owner

Who owns:

removal/review?


🧪 Passo 5 — Add expiry

Critical.


🧪 Passo 6 — Count recurrence

If exception repeats:

trigger process review.


🧪 Passo 7 — Track near misses

Not only:

failures.


🧪 Passo 8 — Compare formal vs actual

Walkthrough.

Observe.


🧪 Passo 9 — Restore margin

Fix:

warnings;

tests;

procedures.


🧪 Passo 10 — Update rule if rule is wrong

Don't force fiction.


☕ Uma exceção recorrente é:

pedido de mudança de arquitetura/processo.


🧠 Bellacosa Three-Strikes Rule

Not universal.

But useful principle:

If same exception:

repeatedly necessary,

stop calling:

exception.

Investigate:

system design.


🧠 Exception frequency

Could define:

1 = exception.

10 = pattern.

100 = process.

Not mathematical law.

But:

nice warning.


🎯 Pergunta Bellacosa nº 50

“Se precisamos abrir a mesma exceção toda semana, ainda temos uma exceção ou temos um processo mal desenhado?”


📋 Checklist Bellacosa anti-Normalization of Deviance

[ ] Que regras estão sendo regularmente contornadas?

[ ] Qual foi a justificativa original?

[ ] A exceção tem dono?

[ ] A exceção tem validade?

[ ] O risco foi formalmente aceito?

[ ] Quantas vezes esse desvio ocorreu?

[ ] Houve near misses?

[ ] A margem operacional está diminuindo?

[ ] O dashboard trata desvio como normal?

[ ] Novos funcionários aprendem o atalho?

[ ] O processo oficial continua viável?

[ ] Estamos recompensando o bypass?

[ ] O workaround virou permanente?

[ ] Controles de defesa desapareceram?

[ ] Ausência de falha está sendo confundida com segurança?

🧠 Bellacosa Deviance Card

DEVIATION:
____________________________

ORIGINAL RULE:
____________________________

WHY BYPASSED:
____________________________

RISK:
____________________________

OWNER:
____________________________

EXPIRY:
____________________________

NUMBER OF OCCURRENCES:
____________________________

NEAR MISSES:
____________________________

FIX / PROCESS CHANGE:
____________________________

👻 Easter Egg nº 2 — BELLACOSA.BIAS(NORMALIZATION)

       IF EXCEPTION-USED = 'Y'
           ADD 1 TO EXCEPTION-COUNT
       END-IF.

       IF EXCEPTION-COUNT > ACCEPTABLE-LIMIT
           DISPLAY
           'WARNING: EXCEPTION MAY BE THE REAL PROCESS'
           PERFORM REVIEW-PROCEDURE
       END-IF.

       IF NO-INCIDENT = 'Y'
          AND DEVIATION = 'Y'
           DISPLAY
           'SURVIVAL IS NOT PROOF OF SAFETY'
       END-IF.

       IF NEW-EMPLOYEE-TAUGHT-WORKAROUND = 'Y'
           DISPLAY
           'CULTURAL NORMALIZATION DETECTED'
       END-IF.

Comentários:

* TEMPORARY
* WITHOUT EXPIRY
* MEANS PERMANENT.

Outro:

* SUCCESSFUL BYPASS
* IS STILL
* A BYPASS.

Outro:

* DO NOT CALL IT
* NORMAL
* JUST BECAUSE
* YOU ARE USED TO IT.

Outro:

* A GREEN DASHBOARD
* CANNOT SEE
* AN UNMONITORED WORKAROUND.

E naturalmente:

* DALEK SAFETY RULE:
* STAY 10 METERS AWAY.
*
* CURRENT PRACTICE:
* 9M
* 8M
* 7M
* 6M
*
* INCIDENT REVIEW:
* "WHY WAS ANYONE
* STANDING AT 5M?"

🕰️ Voltando ao batch

23:58.

STEP30:

falha.

Operador:

— Cancela e restart.

Nosso jovem:

— Não hoje.

— Por quê?

— Quero descobrir por que fazemos isso.

— Porque funciona.

— Isso eu sei.

— Então?

Nosso jovem aponta:

para o histórico.

STEP30 FAILURE:
48 OCCURRENCES IN 12 MONTHS

Doctor sorri.

— Quarenta e oito exceções?

Operador:

— Sim.

Doctor:

— Isso é uma exceção muito dedicada.


🔧 Investigação

Descobrem:

STEP30 fazia:

reconciliação auxiliar.

O dataset de entrada:

cresceu.

Job:

estourava tempo.

Quando pulavam:

STEP40 processava:

quase tudo.

Quase.

Em certas condições:

alguns registros ficavam:

sem reconciliar.

Nunca havia causado:

impacto grande.

Ainda.


🧠 O risco estava lá

Mas:

raramente.

48 sucessos:

tinham ensinado:

“seguro.”

Na verdade:

tinham apenas mostrado:

“a condição perigosa ainda não coincidiu com o desvio.”


☕ Então corrigem:

performance;

timeout;

runbook;

monitoring;

reconciliation.

E eliminam:

restart informal.


🧠 O gerente pergunta:

— Mas se fizemos assim dois anos e nada aconteceu, realmente era tão perigoso?

Doctor responde:

— Isso depende do que vocês acham que dois anos sem desastre provam.

— Que funciona?

— Provam que vocês tiveram dois anos sem desastre.

Pausa.

“Não confundam ausência de consequência com ausência de risco.”


🧬 Regeneração organizacional

Uma organização madura não tenta:

eliminar adaptações.

Sistemas reais:

precisam delas.

Pessoas:

resolvem problemas.

Flexibilidade:

é necessária.

A maturidade está em impedir:

que adaptação invisível

se transforme:

em risco invisível.

Ela pergunta:

por que o processo formal não serve?

qual risco o workaround cria?

quantas vezes repetimos?

quem possui?

quando expira?

precisamos corrigir o sistema

ou:

mudar oficialmente a regra?

Ela também entende:

quando pessoas repetidamente desviam de um procedimento, isso pode ser evidência de comportamento arriscado — ou evidência de que o procedimento é irrealista.

Precisamos:

descobrir qual.


📓 Diário do Doctor

Se guardar algumas ideias desta viagem, guarde estas:

Normalization of Deviance é o processo pelo qual desvios de uma regra ou margem inicialmente percebidos como excepcionais passam a ser aceitos como normais após repetidas ocorrências sem consequências graves.

Ela costuma acontecer gradualmente, não por uma decisão explícita de trabalhar de forma insegura.

Sucessos anteriores podem produzir uma falsa sensação de segurança.

Outcome Bias transforma desvios bem-sucedidos em decisões aparentemente boas.

Normalcy Bias pode fazer os primeiros sinais de deterioração parecerem parte da normalidade já ampliada.

Hindsight Bias depois transforma anos de drift em um “erro óbvio” que todos supostamente deveriam ter percebido.

Confirmation Bias ajuda a lembrar sucessos do workaround e minimizar near misses.

Ratchet Effect pode transformar esforço excepcional e atalhos em nova expectativa mínima.

Goodhart e Campbell podem premiar comportamentos que produzem números bons enquanto reduzem margem de segurança.

Cobra Effect mostra como regras mal desenhadas podem incentivar exatamente os desvios que pretendiam evitar.

Principal-Agent e Moral Hazard ajudam a explicar por que quem obtém o benefício de um atalho pode não carregar todo o risco criado.

Need for Control pode criar processos excessivamente burocráticos, incentivando shadow processes e exceções permanentes.

Metric Fixation e McNamara Fallacy podem esconder desvios não instrumentados atrás de dashboards verdes.

Workarounds permanentes, flaky tests, warnings ignorados, acessos temporários eternos e scripts fora de versionamento são excelentes lugares para procurar normalização do desvio.

Toda exceção importante deveria ter motivo, dono, risco e validade.

Uma exceção repetida frequentemente é um sinal de que o processo oficial precisa ser corrigido ou atualizado.

A ausência de acidente não prova segurança.

E principalmente:

o momento mais perigoso de uma gambiarra não é necessariamente a primeira vez em que ela é usada — é quando ninguém mais percebe que aquilo ainda é uma gambiarra.


🥚 Easter Egg final

Antes de entrar na TARDIS, o Doctor escreve:

EXCEPTION-COUNT = 48

Nosso jovem pergunta:

— Em que número deixa de ser exceção?

Doctor:

— Não existe número mágico.

— Então como sabemos?

— Quando você encontra alguém novo ensinando o atalho sem saber por que ele é um atalho.

Nosso jovem fica:

quieto.

— Aí já virou cultura?

Doctor abre:

a porta.

“Exatamente.”

VWORP.

VWORP.

VWORP.

A TARDIS começa:

a desaparecer.

Nosso jovem grita:

— Doctor!

A porta abre novamente.

— O quê?

— Então toda prática antiga deve ser questionada?

Doctor pensa.

— Não.

— Não?

“Toda prática antiga deve conseguir explicar por que ainda merece existir.”

A porta fecha.

VWORP.

VWORP.

VWORP.

No console fica:

STEP30:
FIXED

WORKAROUND:
RETIRED

EXCEPTION AGE:
2 YEARS

INCIDENTS CAUSED:
ZERO

RISK REMOVED:
NOT ZERO

Nosso jovem toma:

o último café.

Olha para:

o velho runbook.

E escreve:

“Uma regra pode estar errada. Uma exceção pode ser necessária. Mas nenhuma delas deveria sobreviver apenas porque o tempo passou e tivemos sorte.”

E talvez essa seja toda a essência da Normalization of Deviance no Bellacosa Mainframe:

quando o desvio deixa de causar desconforto, não significa necessariamente que ficou seguro — pode significar apenas que ficamos confortáveis demais convivendo com ele.

☕🌀

Próxima parada: Plan Continuation Bias — o dia em que o plano dizia “seguir”, a realidade gritava “pare”, mas cancelar parecia psicologicamente mais difícil do que continuar até o desastre.

Vagner Renato Bellacosa, IBM Champion e especialista em IBM Mainframe
IBM Z17 SYSTEM ONLINE
Sobre o autor

Vagner Renato Bellacosa

IBM Champion 2026 • Especialista em IBM Mainframe

Vagner Renato Bellacosa trabalha com IBM Mainframe desde 1988 , é IBM Champion e especialista em COBOL, CICS, Db2, z/OS e IBM Z. Compartilha experiências profissionais, conhecimento técnico, história da computação e práticas do universo mainframe para aproximar novas gerações das tecnologias que sustentam empresas, bancos e governos ao redor do mundo.

IBM Champion IBM Z COBOL CICS Db2 z/OS Mainframe desde 1988
GitHub LinkedIn
Inicializando conteúdo...