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Qual é o tempo médio para restauração (MTTR)?

O tempo médio para restauração (às vezes chamado de tempo médio para recuperação), ou MTTR, descreve o tempo médio para recuperação de uma implantação, incidente ou interrupção de serviço com falha. Ele mede o tempo desde a detecção de um incidente ou interrupção até que a funcionalidade completa do sistema seja restaurada.

O MTTR é uma métrica de alto nível que ajuda a medir a velocidade do processo de recuperação e indica a rapidez com que o sistema pode se recuperar de falhas. De modo geral, o MTTR normalmente se relaciona a incidentes não planejados, em vez de solicitações de serviço.

Tempo médio para restauração x solução: qual é a diferença?

Tempo médio para restauração refere-se ao tempo médio que leva para se recuperar de uma falha de produto ou serviço, mas não inclui tempo adicional para garantir que o incidente não aconteça novamente.

O tempo médio para resolver, por outro lado, é o tempo médio necessário para restaurar um sistema completamente, incluindo o tempo para corrigir o problema e concluir qualquer trabalho adicional necessário para evitar que o problema seja recorrente. Isso pode incluir detecção de falhas, diagnóstico, restauração e etapas proativas tomadas para fortalecer o sistema contra falhas semelhantes no futuro.

Como resultado, o tempo médio para resolver fornece insights sobre o escopo completo necessário para resolver o problema além do tempo de inatividade real, ampliando a responsabilidade da equipe além de apenas corrigir o problema para melhorar o desempenho de longo prazo do sistema.

Como calcular o tempo médio para restauração

O tempo médio para restauração é calculado adicionando o tempo de inatividade total em um período específico e dividindo-o pelo número total de incidentes dentro desse período.

MTTR = soma de todo o tempo para resolver períodos/número de incidentes

Por exemplo, imagine que seu sistema cai três vezes em duas semanas. Se o primeiro incidente levasse duas horas para ser restaurado, o segundo incidente levasse quatro horas e o terceiro incidente levasse seis horas para um total de 12 horas, o MTTR para esse período de duas semanas seria:

MTTR = 12 horas de tempo de inatividade total/3 incidentes

MTTR = 4 horas

Qual é um bom momento para restaurar?

As interrupções e o tempo de inatividade do sistema afetam fortemente a experiência do cliente, por isso é importante que o MTTR seja o mais curto possível. Um MTTR mais alto significa que a organização e seus clientes estão mais propensos a experimentar tempo de inatividade significativo e frequente, o que pode levar a reclamações, cancelamentos e não renovações.

Um bom MTTR está diretamente relacionado à rapidez com que você pode detectar e identificar a causa raiz de um problema (o tempo médio para detectar, ou MTTD). Quanto mais tempo leva para identificar um problema, mais tempo leva para restaurar o sistema para a operação completa.

Um baixo MTTD é a chave para reduzir o MTTR e melhorar outras métricas de confiabilidade. Se você diminuir o tempo necessário para detectar um problema, também diminuirá o tempo até a resolução. Observabilidade e monitoramento contínuo desempenham um papel importante ao alertar as equipes sobre problemas e reduzir rapidamente a TTM.

Além do monitoramento, aqui estão algumas outras maneiras de reduzir o MTTR:

  • Desenvolva um plano de gerenciamento de incidentes claramente documentado que permita que as equipes saibam como gerenciar um incidente, desde o primeiro alerta até o momento em que o sistema retomar a operação completa.
  • Use ferramentas automatizadas para atribuir responsabilidades, criar documentos, capturar análises e gerenciar configurações.
  • Defina claramente e atribua funções e responsabilidades à equipe para que todos saibam o que fazer quando ocorrer um incidente.
  • Realize post-mortems sobre incidentes passados para investigar e documentar as especificidades de cada problema, como aconteceu e como evitá-lo no futuro.

Como calcular o tempo médio para resolver

O tempo médio para resolução (MTTR, Mean Time to Resolve) difere do tempo médio para restauração, pois inclui qualquer tempo adicional gasto na prevenção de problemas semelhantes no futuro.

Para calcular o MTTR, adicione o tempo total necessário para restaurar o sistema, incluindo tempo adicional para garantir que o problema não aconteça novamente e divida esse número pelo número total de incidentes. Pense assim:

MTTR = tempo total de restauração de incidentes + tempo adicional gasto para garantir que o problema não volte a ocorrer/número de incidentes

Imagine que seu sistema cai duas vezes em um período de 48 horas. O primeiro incidente dura uma hora e o segundo, duas horas. Em seguida, a equipe passa mais três horas endurecendo os sistemas para evitar que os problemas ocorram novamente, resultando em um total de seis horas.

MTTR = (1 + 2 + 3) horas/2 incidentes

MTTR = 3 horas

Qual é o bom momento para resolver?

Como a redução de MTTD reduz o tempo médio para restauração, as mesmas ações também afetarão o tempo para resolução completa (tempo médio para resolução).

Também é possível se concentrar em melhorar a rapidez com que a equipe pode implementar medidas preventivas. O post-mortem do tempo médio para restaurar o processo, por exemplo, será especialmente útil aqui, pois uma análise detalhada do problema pode revelar insights úteis que podem ser aplicados às atividades de acompanhamento.

Quem deve usar o MTTR e quando?

No geral, o MTTR é uma boa métrica para avaliar a velocidade do seu processo de recuperação em várias áreas da tecnologia. Você deve usar o MTTR quando quiser melhorar o tempo médio que sua equipe leva para reparar ativos.

Como usar o MTTR em cibersegurança

O MTTR em cibersegurança se refere ao tempo que a equipe leva para colocar o sistema de volta em funcionamento após uma violação de cibersegurança. Dessa forma, mostra a velocidade com que sua equipe de segurança pode retornar o sistema e os clientes afetados às operações normais.

Nas equipes de cibersegurança, o relógio MTTR normalmente começa quando a equipe é alertada sobre uma falha do sistema devido a um ataque cibernético.

Aqui, o processo de restauração pode envolver várias etapas, incluindo contenção (para impedir a disseminação da ameaça), a remoção real da ameaça e a sanitização de componentes e recursos necessários para restaurar o sistema ao normal. Depois que todas as etapas forem concluídas, o sistema será considerado totalmente restaurado.

Como usar o MTTR na resposta a incidentes

O MTTR é uma métrica essencial na resposta a incidentes porque fornece insights sobre a gravidade de um impacto e ajuda as organizações a avaliar se os incidentes de tempo de inatividade são resolvidos com rapidez suficiente.

Na resposta a incidentes, o MTTR é uma média do tempo transcorrido entre os carimbos de data/hora relatados e resolvidos para um problema. As ferramentas automatizadas não apenas alertam as equipes sobre incidentes, mas também as ajudam a colaborar e se comunicar com mais facilidade, levando a um melhor MTTR.

Os objetivos de nível de serviço (SLO, Service Level Objectives) e os indicadores de nível de serviço (SLI, Service Level Indicators) também podem ser usados para medir a confiabilidade e disponibilidade do sistema e aproximar a satisfação do cliente com um produto ou serviço. Quando um SLO é violado, o tempo médio para restaurar os serviços é o tempo total para detectar, mitigar e resolver o problema até que ele esteja novamente em conformidade com o SLO.

Como usar o MTTR em DevOps

No DevOps , o MTTR pode representar o tempo médio necessário para restaurar um aplicativo após uma falha de produção. A medição do MTTR ajuda as equipes a garantir resiliência e estabilidade do sistema, além de determinar onde o processo de resposta pode ser melhorado.

Em DevOps, medir o MTTR frequentemente envolve o uso de sistemas de monitoramento para registrar o início de um incidente e quando ele foi resolvido (por exemplo, o tempo para reverter uma alteração ou liberação depois de ter atingido a produção).

O MTTR também pode avaliar o desempenho da equipe de DevOps. Quanto menor o MTTR de uma equipe de DevOps, melhor. O relatório Accelerate State of DevOps 2021 identifica quatro categorias de desempenho para equipes de DevOps:

  • Elite: Menos de uma hora
  • Alta: Menos de 24 horas
  • Médio: Menos de uma semana
  • Baixo: Mais ou igual a uma semana

Um MTTR mais rápido resulta em menores taxas de falha, entrega mais rápida e maior satisfação do usuário. À medida que a maturidade do DevOps cresce, o MTTR deve diminuir cada vez mais.

Quais ferramentas você precisa para monitorar MTTRs?

Para melhorar o MTTR, você precisa ser capaz de detectar falhas do sistema rapidamente. Ferramentas de monitoramento contínuo, como Prometheus e Grafana, bem como ferramentas populares de monitoramento de desempenho de aplicativos, como Datadog, Splunk e Dynatrace, podem ajudar a coletar métricas de MTTR.

Esses sistemas usam uma grande quantidade de dados históricos e em tempo real para ajudar a diagnosticar e analisar problemas mais rapidamente. No entanto, para dar suporte a consultas complexas e ao processamento em tempo real, você precisará das velocidades de desempenho ultrarrápidas que o armazenamento totalmente flash pode oferecer.

A Pure Storage oferece várias soluções de armazenamento de dados totalmente flash que oferecem taxa de transferência massiva e desempenho uniforme. O FlashBlade ® é uma plataforma de armazenamento de arquivos e objetos de alto desempenho que oferece a velocidade e o desempenho necessários para as ferramentas de aplicativos e monitoramento que suportam MTTD e MTTR mais rápidos.

Qual é a próxima métrica depois do MTTR?

Embora o MTTR seja um indicador poderoso da sua capacidade de reagir aos problemas rapidamente, há outras métricas importantes de confiabilidade que você também deve monitorar. Saiba mais sobre outro cálculo crítico: tempo médio antes da falha (MTBF, mean time before failure).

03/2025
Efficient, Simple Data Solutions for State and Local Governments
Pure Storage partners with state and local governments to transform data into powerful outcomes whether deploying traditional workloads, modern applications, containers, or more.
Resumo da solução
4 pages

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