[{"data":1,"prerenderedAt":1370},["ShallowReactive",2],{"navigation_docs":3,"-atividades-atv-19-metricas-estimativas":252,"-atividades-atv-19-metricas-estimativas-surround":1365},[4,96,189],{"title":5,"icon":6,"path":7,"stem":8,"children":9},"⚙️ Engenharia de Software","i-lucide-book-open","\u002Fengenharia-software","1.engenharia-software",[10,12,16,20,24,28,32,36,40,44,48,52,56,60,64,68,72,76,80,84,88,92],{"title":5,"path":7,"stem":11},"1.engenharia-software\u002Findex",{"title":13,"path":14,"stem":15},"📋 Plano de Ensino e Aplicações","\u002Fengenharia-software\u002Fengenharia-software-aplicacoes","1.engenharia-software\u002F01.engenharia-software-aplicacoes",{"title":17,"path":18,"stem":19},"Cap 01: Introdução e Natureza do Software","\u002Fengenharia-software\u002Fcap-01","1.engenharia-software\u002F02.cap-01",{"title":21,"path":22,"stem":23},"Cap 02: Modelos de Processo de 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Gestão","\u002Fengenharia-software\u002Fcap-08","1.engenharia-software\u002F09.cap-08",{"title":49,"path":50,"stem":51},"Cap 09: Fundamentos da Modelagem","\u002Fengenharia-software\u002Fcap-09","1.engenharia-software\u002F10.cap-09",{"title":53,"path":54,"stem":55},"Cap 10: Diagrama de Casos de Uso (Conceitos)","\u002Fengenharia-software\u002Fcap-10","1.engenharia-software\u002F11.cap-10",{"title":57,"path":58,"stem":59},"Cap 11: Casos de Uso (Prática e Relações)","\u002Fengenharia-software\u002Fcap-11","1.engenharia-software\u002F12.cap-11",{"title":61,"path":62,"stem":63},"Cap 12: Diagrama de Classes (Conceitos)","\u002Fengenharia-software\u002Fcap-12","1.engenharia-software\u002F13.cap-12",{"title":65,"path":66,"stem":67},"Cap 13: Herança e Polimorfismo","\u002Fengenharia-software\u002Fcap-13","1.engenharia-software\u002F14.cap-13",{"title":69,"path":70,"stem":71},"Cap 14: Diagrama de 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Passos","\u002Fengenharia-software\u002Fcap-20","1.engenharia-software\u002F21.cap-20",{"title":97,"icon":98,"path":99,"stem":100,"children":101},"🛠️ Atividades","i-lucide-wrench","\u002Fatividades","2.atividades",[102,105,109,113,117,121,125,129,133,137,141,145,149,153,157,161,165,169,173,177,181,185],{"title":103,"path":99,"stem":104},"📋 Orientações Gerais","2.atividades\u002Findex",{"title":106,"path":107,"stem":108},"📅 Cronograma","\u002Fatividades\u002Fcronograma","2.atividades\u002F01.cronograma",{"title":110,"path":111,"stem":112},"✏️ Atividade 01: Escopo e Personas","\u002Fatividades\u002Fatv-01-escopo","2.atividades\u002F02.atv-01-escopo",{"title":114,"path":115,"stem":116},"⚙️ Atividade 02: Processos de Software","\u002Fatividades\u002Fatv-02-processos","2.atividades\u002F03.atv-02-processos",{"title":118,"path":119,"stem":120},"📋 Atividade 03: Engenharia de 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Trabalho Colaborativo","\u002Fatividades\u002Fatv-15-gitflow-colaboracao","2.atividades\u002F16.atv-15-gitflow-colaboracao",{"title":170,"path":171,"stem":172},"🚀 Atividade 16: Pipelines de CI\u002FCD com GitHub Actions","\u002Fatividades\u002Fatv-16-pipelines-cicd","2.atividades\u002F17.atv-16-pipelines-cicd",{"title":174,"path":175,"stem":176},"🐳 Atividade 17: Containerização de Ambientes com Docker","\u002Fatividades\u002Fatv-17-conteineres-docker","2.atividades\u002F18.atv-17-conteineres-docker",{"title":178,"path":179,"stem":180},"🔒 Atividade 18: Segurança no Desenvolvimento e OWASP","\u002Fatividades\u002Fatv-18-seguranca-devsecops","2.atividades\u002F19.atv-18-seguranca-devsecops",{"title":182,"path":183,"stem":184},"📈 Atividade 19: Métricas de Software, Estimativas e DORA","\u002Fatividades\u002Fatv-19-metricas-estimativas","2.atividades\u002F20.atv-19-metricas-estimativas",{"title":186,"path":187,"stem":188},"🏆 Atividade 20: Projeto Final Avançado (Fase 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mercado usada para medir a velocidade de entrega e a estabilidade de equipes de alto desempenho em DevOps.",[267,268],"hr",{},[270,271,273],"h2",{"id":272},"objetivo-da-aula","🎯 Objetivo da Aula",[258,275,276],{},"Ao final desta atividade, você será capaz de:",[278,279,280,284,292,299],"ul",{},[281,282,283],"li",{},"Diferenciar estimativas tradicionais de estimativas ágeis (Story Points).",[281,285,286,287,291],{},"Calcular a velocidade de desenvolvimento (",[288,289,290],"em",{},"Velocity",") de um time de desenvolvimento.",[281,293,294,295,298],{},"Compreender e calcular as ",[262,296,297],{},"4 Métricas Chaves da DORA"," (Deployment Frequency, Lead Time, MTTR, Change Failure Rate).",[281,300,301],{},"Mapear e classificar o nível de maturidade operacional de uma equipe de software.",[267,303],{},[270,305,307],{"id":306},"o-cenário-prático-seu-desafio","🏢 O Cenário Prático (Seu Desafio)",[258,309,310,311,314],{},"Na ",[262,312,313],{},"TecProExpress",", a diretoria estava insatisfeita. Os projetos sempre atrasavam, as estimativas em \"horas\" eram imprecisas e, pior, ninguém sabia medir se as recentes automações (CI\u002FCD, Docker e testes JUnit) realmente trouxeram melhorias reais para a velocidade ou se apenas aumentaram a complexidade técnica.",[258,316,317],{},"Os gerentes cobravam relatórios baseados em \"linhas de código escritas por dia\", o que incentivava os programadores a escreverem códigos inchados e ruins apenas para bater a meta.",[319,320,321],"blockquote",{},[258,322,323,324,327],{},"\"Seu desafio como ",[262,325,326],{},"Tech Lead \u002F Agile Coach"," é reformular a forma de planejar e medir a eficácia do time da TecProExpress. Você calculará a capacidade da equipe em Story Points, estimará a entrega de um backlog crítico de rotas e implantará os indicadores DORA para provar cientificamente os benefícios das práticas DevOps no negócio.\"",[267,329],{},[270,331,333],{"id":332},"fundamentos-a-teoria-traduzida","🧠 Fundamentos: A Teoria Traduzida",[335,336,338],"h3",{"id":337},"_1-estimativas-ágeis-vs-tradicionais","1. Estimativas Ágeis vs Tradicionais",[278,340,341,347,365],{},[281,342,343,346],{},[262,344,345],{},"Estimativa Tradicional (Horas\u002FDias):"," Tenta adivinhar o tempo exato de uma tarefa. Costuma falhar porque ignora a complexidade subjetiva, interrupções e riscos técnicos.",[281,348,349,352,353,356,357,360,361,364],{},[262,350,351],{},"Story Points (Estimativa de Esforço):"," Medida relativa baseada na Sequência de Fibonacci (1, 2, 3, 5, 8, 13...) que avalia o ",[262,354,355],{},"esforço",", ",[262,358,359],{},"complexidade"," e ",[262,362,363],{},"incerteza"," de um item do backlog, comparando-o com tarefas já conhecidas.",[281,366,367,370],{},[262,368,369],{},"Velocidade (Velocity):"," A soma de Story Points de tarefas que o time consegue entregar (mudar para o status 'Done') no período de uma Sprint (normalmente 2 semanas).",[335,372,374],{"id":373},"_2-as-4-métricas-dora-devops-research-and-assessment","2. As 4 Métricas DORA (DevOps Research and Assessment)",[258,376,377,378,360,381,384],{},"O grupo de pesquisa do Google (DORA) comprovou estatisticamente que a performance de engenharia de software é classificada por 4 métricas equilibradas entre ",[262,379,380],{},"Velocidade de Entrega",[262,382,383],{},"Estabilidade do Sistema",":",[386,387,389],"h4",{"id":388},"o-quadrante-de-indicadores-dora","📊 O Quadrante de Indicadores DORA",[391,392],"mermaid",{"code":393},"flowchart TD\n    subgraph DORA [\"As 4 Métricas Fundamentais DORA\"]\n        direction TB\n        subgraph Velocidade [\"Eficácia & Velocidade (Entrega)\"]\n            direction LR\n            DF[\"Deployment Frequency\u003Cbr\u002F>(Frequência de Deploy)\"]\n            LT[\"Lead Time for Changes\u003Cbr\u002F>(Tempo de Espera por Mudança)\"]\n        end\n        subgraph Estabilidade [\"Qualidade & Estabilidade (Segurança)\"]\n            direction LR\n            CFR[\"Change Failure Rate\u003Cbr\u002F>(Taxa de Falha de Mudanças)\"]\n            MTTR[\"Mean Time to Restore\u003Cbr\u002F>(Tempo Médio de Recuperação)\"]\n        end\n    end\n\n    style DORA fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:2px\n    style Velocidade fill:#e1f5fe,stroke:#0288d1,stroke-width:2px\n    style Estabilidade fill:#ffebee,stroke:#c62828,stroke-width:2px\n",[278,395,396,402,408,414],{},[281,397,398,401],{},[262,399,400],{},"Deployment Frequency (DF):"," Com que frequência sua equipe publica código em produção. (Meta Elite: Múltiplos deploys por dia).",[281,403,404,407],{},[262,405,406],{},"Lead Time for Changes (LT):"," Quanto tempo leva para um commit de código sair da máquina do desenvolvedor e rodar com sucesso em produção. (Meta Elite: Menos de 1 hora).",[281,409,410,413],{},[262,411,412],{},"Change Failure Rate (CFR):"," Qual a porcentagem de deploys em produção que causam falhas no sistema e exigem correção imediata (hotfix\u002Frollback). (Meta Elite: 0% a 15%).",[281,415,416,419],{},[262,417,418],{},"Mean Time to Restore (MTTR):"," Quanto tempo a equipe leva, em média, para recuperar o sistema de uma pane em produção. (Meta Elite: Menos de 1 hora).",[267,421],{},[270,423,425],{"id":424},"exemplo-guiado-calculando-capacidade-e-métricas-devops","📖 Exemplo Guiado: Calculando Capacidade e Métricas DevOps",[258,427,428],{},"A equipe de desenvolvimento da TecProExpress possui um histórico de desempenho nas últimas 3 Sprints de 15 dias:",[278,430,431,437,443],{},[281,432,433,436],{},[262,434,435],{},"Sprint 1:"," Entregou 24 Story Points.",[281,438,439,442],{},[262,440,441],{},"Sprint 2:"," Entregou 30 Story Points (equipe mais focada).",[281,444,445,448],{},[262,446,447],{},"Sprint 3:"," Entregou 21 Story Points (feriado e impedimento técnico).",[335,450,452],{"id":451},"_1-calculando-a-velocidade-média-do-time","1. Calculando a Velocidade Média do Time",[258,454,455],{},[456,457,460,533],"span",{"className":458},[459],"katex",[456,461,464],{"className":462},[463],"katex-mathml",[465,466,468],"math",{"xmlns":467},"http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002F1998\u002FMath\u002FMathML",[469,470,471,528],"semantics",{},[472,473,474,494,497,520,522,525],"mrow",{},[472,475,476,480,491],{},[477,478,479],"mtext",{},"Velocidade M",[481,482,484,487],"mover",{"accent":483},"true",[477,485,486],{},"e",[488,489,490],"mo",{},"ˊ",[477,492,493],{},"dia",[488,495,496],{},"=",[498,499,500,517],"mfrac",{},[472,501,502,506,509,512,514],{},[503,504,505],"mn",{},"24",[488,507,508],{},"+",[503,510,511],{},"30",[488,513,508],{},[503,515,516],{},"21",[503,518,519],{},"3",[488,521,496],{},[503,523,524],{},"25",[477,526,527],{}," Story Points por Sprint",[529,530,532],"annotation",{"encoding":531},"application\u002Fx-tex","\\text{Velocidade Média} = \\frac{24 + 30 + 21}{3} = 25 \\text{ Story Points por 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o backlog total para o lançamento do novo módulo de motoristas tem um esforço estimado de ",[262,743,744],{},"100 Story Points",", o número de Sprints necessárias para entregar o projeto será:\n",[456,747,749,804],{"className":748},[459],[456,750,752],{"className":751},[463],[465,753,754],{"xmlns":467},[469,755,756,801],{},[472,757,758,774,776,793,795,798],{},[472,759,760,763,771],{},[477,761,762],{},"Previs",[481,764,765,768],{"accent":483},[477,766,767],{},"a",[488,769,770],{},"˜",[477,772,773],{},"o de Sprints",[488,775,496],{},[498,777,778,786],{},[472,779,780,783],{},[503,781,782],{},"100",[477,784,785],{}," SP (Escopo)",[472,787,788,790],{},[503,789,524],{},[477,791,792],{}," SP (Velocidade)",[488,794,496],{},[503,796,797],{},"4",[477,799,800],{}," Sprints (aproximadamente 2 meses de trabalho)",[529,802,803],{"encoding":531},"\\text{Previsão de Sprints} = \\frac{100 \\text{ SP (Escopo)}}{25 \\text{ SP (Velocidade)}} = 4 \\text{ Sprints (aproximadamente 2 meses de trabalho)}",[456,805,807,864,963],{"className":806,"ariaHidden":483},[536],[456,808,810,814,855,858,861],{"className":809},[540],[456,811],{"className":812,"style":813},[544],"height:0.8889em;vertical-align:-0.1944em;",[456,815,817,820,852],{"className":816},[549,550],[456,818,762],{"className":819},[549],[456,821,823],{"className":822},[549,557],[456,824,826],{"className":825},[561],[456,827,829],{"className":828},[565],[456,830,833,841],{"className":831,"style":832},[569],"height:0.6679em;",[456,834,835,838],{"style":572},[456,836],{"className":837,"style":577},[576],[456,839,767],{"className":840},[549],[456,842,843,846],{"style":572},[456,844],{"className":845,"style":577},[576],[456,847,849],{"className":848,"style":590},[589],[456,850,770],{"className":851},[549],[456,853,773],{"className":854},[549],[456,856],{"className":857,"style":601},[600],[456,859,496],{"className":860},[605],[456,862],{"className":863,"style":601},[600],[456,865,867,871,954,957,960],{"className":866},[540],[456,868],{"className":869,"style":870},[544],"height:1.53em;vertical-align:-0.52em;",[456,872,874,877,951],{"className":873},[549],[456,875],{"className":876},[622,623],[456,878,880],{"className":879},[498],[456,881,883,942],{"className":882},[561,630],[456,884,886,939],{"className":885},[565],[456,887,890,910,918],{"className":888,"style":889},[569],"height:1.01em;",[456,891,892,895],{"style":640},[456,893],{"className":894,"style":577},[576],[456,896,898],{"className":897},[647,648,649,650],[456,899,901,904],{"className":900},[549,650],[456,902,524],{"className":903},[549,650],[456,905,907],{"className":906},[549,550,650],[456,908,792],{"className":909},[549,650],[456,911,912,915],{"style":659},[456,913],{"className":914,"style":577},[576],[456,916],{"className":917,"style":667},[666],[456,919,921,924],{"style":920},"top:-3.485em;",[456,922],{"className":923,"style":577},[576],[456,925,927],{"className":926},[647,648,649,650],[456,928,930,933],{"className":929},[549,650],[456,931,782],{"className":932},[549,650],[456,934,936],{"className":935},[549,550,650],[456,937,785],{"className":938},[549,650],[456,940,700],{"className":941},[699],[456,943,945],{"className":944},[565],[456,946,949],{"className":947,"style":948},[569],"height:0.52em;",[456,950],{},[456,952],{"className":953},[713,623],[456,955],{"className":956,"style":601},[600],[456,958,496],{"className":959},[605],[456,961],{"className":962,"style":601},[600],[456,964,966,970,973],{"className":965},[540],[456,967],{"className":968,"style":969},[544],"height:1em;vertical-align:-0.25em;",[456,971,797],{"className":972},[549],[456,974,976],{"className":975},[549,550],[456,977,800],{"className":978},[549],[335,980,982],{"id":981},"_2-painel-de-indicadores-dora-do-projeto-simulado","2. Painel de Indicadores DORA do Projeto (Simulado)",[258,984,985],{},"Com a adoção do pipeline CI\u002FCD e Docker, o time registrou a seguinte performance no último mês:",[278,987,988,1006,1023,1111],{},[281,989,990,993,994],{},[262,991,992],{},"Deploys em produção:"," 20 deploys efetuados no mês.\n",[278,995,996],{},[281,997,998,1001,1002,1005],{},[288,999,1000],{},"Deployment Frequency:"," Aprox. ",[262,1003,1004],{},"1 deploy por dia útil"," (Nível: Alto).",[281,1007,1008,1011,1012],{},[262,1009,1010],{},"Tempo de Commit a Produção:"," Em média 4 horas (desde o merge na main até rodar no servidor).\n",[278,1013,1014],{},[281,1015,1016,1019,1020,1005],{},[288,1017,1018],{},"Lead Time for Changes:"," ",[262,1021,1022],{},"4 horas",[281,1024,1025,1028,1029],{},[262,1026,1027],{},"Falhas pós-deploy:"," De 20 deploys, apenas 1 causou queda na API e exigiu rollback.\n",[278,1030,1031],{},[281,1032,1033,1019,1036,1110],{},[288,1034,1035],{},"Change Failure Rate:",[456,1037,1039,1073],{"className":1038},[459],[456,1040,1042],{"className":1041},[463],[465,1043,1044],{"xmlns":467},[469,1045,1046,1070],{},[472,1047,1048,1051,1056,1059,1061],{},[503,1049,1050],{},"1",[1052,1053,1055],"mi",{"mathvariant":1054},"normal","\u002F",[503,1057,1058],{},"20",[488,1060,496],{},[472,1062,1063,1067],{},[503,1064,1066],{"mathvariant":1065},"bold","5",[1052,1068,1069],{"mathvariant":1065},"%",[529,1071,1072],{"encoding":531},"1 \u002F 20 = \\mathbf{5\\%}",[456,1074,1076,1095],{"className":1075,"ariaHidden":483},[536],[456,1077,1079,1082,1086,1089,1092],{"className":1078},[540],[456,1080],{"className":1081,"style":969},[544],[456,1083,1085],{"className":1084},[549],"1\u002F20",[456,1087],{"className":1088,"style":601},[600],[456,1090,496],{"className":1091},[605],[456,1093],{"className":1094,"style":601},[600],[456,1096,1098,1102],{"className":1097},[540],[456,1099],{"className":1100,"style":1101},[544],"height:0.8056em;vertical-align:-0.0556em;",[456,1103,1105],{"className":1104},[549],[456,1106,1109],{"className":1107},[549,1108],"mathbf","5%"," (Nível: Elite).",[281,1112,1113,1116,1117],{},[262,1114,1115],{},"Tempo de recuperação da falha:"," O rollback demorou exatamente 20 minutos para ser efetuado.\n",[278,1118,1119],{},[281,1120,1121,1019,1123,1110],{},[288,1122,418],{},[262,1124,1125],{},"20 minutos",[267,1127],{},[270,1129,1131],{"id":1130},"️-prática-obrigatória-1-estimando-o-backlog-ágil","🛠️ Prática Obrigatória 1: Estimando o Backlog Ágil",[258,1133,1134,1137],{},[262,1135,1136],{},"Cenário:"," Planejando as entregas do projeto final de Engenharia de Software.",[1139,1140,1141,1148,1155],"ol",{},[281,1142,1143,1144,1147],{},"Crie uma tabela Markdown listando ",[262,1145,1146],{},"5 requisitos\u002Ffuncionalidades chave"," restantes para a consolidação final do seu projeto de grupo.",[281,1149,1150,1151,1154],{},"Atribua a cada funcionalidade uma estimativa em ",[262,1152,1153],{},"Story Points"," usando a escala de Fibonacci (1, 2, 3, 5, 8, 13). Justifique por que uma funcionalidade recebeu pontuação maior (ex: complexidade de banco de dados, API de terceiros) em comparação a uma simples (ex: CRUD básico).",[281,1156,1157],{},"Defina uma velocidade média hipotética para o seu grupo (ex: 8 SP por Sprint de 1 semana) e calcule em quantas Sprints o grupo entregará o backlog total.",[267,1159],{},[270,1161,1163],{"id":1162},"️-prática-obrigatória-2-diagnóstico-dora-do-time","🛠️ Prática Obrigatória 2: Diagnóstico DORA do Time",[258,1165,1166,1168],{},[262,1167,1136],{}," Avaliando a maturidade operacional e qualidade do processo de desenvolvimento.",[1139,1170,1171,1178,1185],{},[281,1172,1173,1174,1177],{},"Crie uma seção no seu documento Markdown chamada ",[262,1175,1176],{},"\"Painel DORA do Projeto\"",".",[281,1179,1180,1181,1184],{},"Defina e explique como seu grupo coletará ou simulará cada uma das ",[262,1182,1183],{},"4 métricas DORA"," no fluxo de trabalho de desenvolvimento de vocês.",[281,1186,1187],{},"Classifique o nível de maturidade simulada da sua equipe (Baixo, Médio, Alto ou Elite) com base em cada indicador de velocidade e estabilidade.",[267,1189],{},[270,1191,1193],{"id":1192},"instruções-de-entrega-microsoft-teams","📤 Instruções de Entrega (Microsoft Teams)",[258,1195,1196],{},"Após estruturar os seus planos de estimativas e o painel DORA:",[1139,1198,1199,1211,1214],{},[281,1200,1201,1202,1206,1207,1210],{},"Salve o arquivo de especificações com o nome ",[1203,1204,1205],"code",{},"Atividade_19.md"," na pasta ",[1203,1208,1209],{},"es-atv-19-metricas-estimativas\u002F"," do seu repositório GitHub.",[281,1212,1213],{},"Certifique-se de fazer o commit e push para o repositório público.",[281,1215,1216],{},"Submeta o link do seu repositório no Microsoft Teams para avaliação do professor.",[267,1218],{},[270,1220,1222],{"id":1221},"checkpoint-de-lógica","💡 Checkpoint de Lógica",[1224,1225,1228,1019,1231,1234,1235,1238,1239,1242,1243,1246],"callout",{"color":1226,"icon":1227},"primary","i-lucide-megaphone",[262,1229,1230],{},"Importante:",[262,1232,1233],{},"Reflexão Profissional:","\nImagine que um gerente de TI tradicional decida cobrar do time uma meta agressiva de aumentar a ",[288,1236,1237],{},"Deployment Frequency"," (Frequência de Deploy) para 5 vezes ao dia, porém sem investir em automação de testes unitários (JUnit) ou pipeline de CI. O que acontecerá inevitavelmente com a métrica ",[288,1240,1241],{},"Change Failure Rate"," (Taxa de Falha de Mudanças) e com o ",[288,1244,1245],{},"MTTR"," (Tempo de Recuperação) da equipe? Por que as métricas DORA devem ser analisadas de forma equilibrada? (Resposta: Aumentar a velocidade de deploy sem automação de testes fará com que códigos não-validados sejam publicados muito mais rápido, disparando a taxa de falhas pós-deploy (CFR) para níveis alarmantes. Além disso, sem testes ou infraestrutura resiliente, o time gastará muito mais tempo localizando a origem de bugs em produção, aumentando drasticamente o MTTR. As métricas DORA são propositalmente balanceadas: a velocidade de entrega (DF e LT) deve sempre caminhando de mãos dadas com a estabilidade e qualidade (CFR e MTTR), garantindo rapidez sem sacrificar a segurança). 📊⚖️🧠",[267,1248],{},[270,1250,1252],{"id":1251},"rubrica-formativa-de-avaliação","📊 Rubrica Formativa de Avaliação",[1254,1255,1257,1258,1257,1281],"table",{"style":1256},"width:100%; border-collapse: collapse; font-family: sans-serif; margin: 20px 0; border: 1px solid #ddd; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);","\n  ",[1259,1260,1261,1262,1257],"thead",{},"\n    ",[1263,1264,1266,1267,1266,1272,1266,1275,1266,1278,1261],"tr",{"style":1265},"background-color: #2c3e50; color: white;","\n      ",[1268,1269,1271],"th",{"style":1270},"padding: 12px; border: 1px solid #ddd; text-align: left;","Critério de Avaliação",[1268,1273,1274],{"style":1270},"Insuficiente (0% - 40%)",[1268,1276,1277],{"style":1270},"Regular (41% - 70%)",[1268,1279,1280],{"style":1270},"Excelente (71% - 100%)",[1282,1283,1261,1284,1261,1303,1261,1319,1257],"tbody",{},[1263,1285,1266,1287,1266,1294,1266,1297,1266,1300,1261],{"style":1286},"background-color: #f8f9fa;",[1288,1289,1291],"td",{"style":1290},"padding: 10px; border: 1px solid #ddd;",[262,1292,1293],{},"Estimativas Ágeis (Story Points & Fibonacci)",[1288,1295,1296],{"style":1290},"Atribui pontos arbitrários sem usar a sequência de Fibonacci ou sem calcular a velocidade.",[1288,1298,1299],{"style":1290},"Pontua 5 tarefas mas sem justificar as diferenças de complexidade técnica.",[1288,1301,1302],{"style":1290},"Estimativa em Story Points impecável justificando complexidades técnicas e calculando a previsão realista de Sprints.",[1263,1304,1266,1305,1266,1310,1266,1313,1266,1316,1261],{},[1288,1306,1307],{"style":1290},[262,1308,1309],{},"Diagnóstico de Métricas DevOps (DORA)",[1288,1311,1312],{"style":1290},"Omite os 4 indicadores DORA (DF, LT, CFR, MTTR).",[1288,1314,1315],{"style":1290},"Mapeia os indicadores mas sem classificar os níveis de maturidade da equipe.",[1288,1317,1318],{"style":1290},"Painel DORA completo diagnosticando a velocidade e a estabilidade com reflexão sobre a métrica equilibrada.",[1263,1320,1266,1321,1266,1326,1266,1329,1266,1332,1261],{"style":1286},[1288,1322,1323],{"style":1290},[262,1324,1325],{},"Entrega no GitHub",[1288,1327,1328],{"style":1290},"Entrega fora da pasta `es-atv-19-metricas-estimativas\u002F`.",[1288,1330,1331],{"style":1290},"Arquivo entregue mas sem tabelas organizadas em Markdown.",[1288,1333,1334],{"style":1290},"Submete `Atividade_19.md` com tabelas de estimativas e painel DORA perfeitamente formatados.",{"title":1336,"searchDepth":1337,"depth":1338,"links":1339},"",2,3,[1340,1341,1342,1349,1353,1354,1355,1356,1357],{"id":272,"depth":1337,"text":273},{"id":306,"depth":1337,"text":307},{"id":332,"depth":1337,"text":333,"children":1343},[1344,1345],{"id":337,"depth":1338,"text":338},{"id":373,"depth":1338,"text":374,"children":1346},[1347],{"id":388,"depth":1348,"text":389},4,{"id":424,"depth":1337,"text":425,"children":1350},[1351,1352],{"id":451,"depth":1338,"text":452},{"id":981,"depth":1338,"text":982},{"id":1130,"depth":1337,"text":1131},{"id":1162,"depth":1337,"text":1163},{"id":1192,"depth":1337,"text":1193},{"id":1221,"depth":1337,"text":1222},{"id":1251,"depth":1337,"text":1252},"Bem-vindo a mais uma etapa indispensável da sua formação em Engenharia de Software! Nas últimas semanas, focamos intensamente em aspectos técnicos: codificação, arquitetura, testes, infraestrutura e segurança. Hoje, assumiremos o papel de Gestores de TI e Líderes Técnicos (Tech Leads) para responder a uma das perguntas mais desafiadoras feitas pelos diretores de qualquer empresa: \"Quando o sistema estará pronto e quão eficiente é a nossa equipe de engenharia?\" ⏰💼","md",null,{},true,{"title":182,"description":1358},"H4eivm74GQ6Pnt6YTfeIJQeB7BQFXC2RSzdFvs66wds",[1366,1368],{"title":178,"path":179,"stem":180,"description":1367,"children":-1},"Bem-vindo a mais uma etapa crítica da sua jornada na Engenharia de Software! Até aqui, aprendemos a modelar, testar, automatizar e containerizar sistemas. Mas de que adianta um sistema incrivelmente rápido, com CI\u002FCD verde e rodando em Docker, se ele puder ser facilmente invadido por um hacker, vazando dados confidenciais dos usuários? 😱🔓",{"title":186,"path":187,"stem":188,"description":1369,"children":-1},"Parabéns! Você alcançou a reta final da disciplina de Engenharia de Software (Projetos II)! 🎓🚀",1788375146445]