Programa DBRE: transformação de operação de bancos
Estabelecimento de práticas DBRE em time de 10 pessoas operando plataformas críticas de banco. Standardização, automação, observabilidade, modelo de suporte.
DBRE program: database operations transformation
Establishing DBRE practices in a 10-person team operating critical database platforms. Standardization, automation, observability, support model.
O problema
Time de engenharia de banco em empresa de tecnologia precisava de standardização. Operação dependia de scripts manuais, procedimentos inconsistentes, e tribal knowledge. Cada incidente era único, cada deploy era único, cada postmortem morria em ticket. Cliente precisava transformar o time em DBRE de verdade — práticas SRE aplicadas a database operations.
Desafio não era ferramenta. Era cultura + disciplina técnica em paralelo.
Como abordamos
Programa estruturado em três frentes simultâneas: liderança técnica, automação, observabilidade.
- Liderança técnica: Redgator entrou como TL durante 12 meses, treinando 10 pessoas internas via pair programming, code review estrito, e mentoria 1:1
- Automação: Terraform para infraestrutura de banco (RDS, Postgres, MongoDB), Ansible para configuração + deploy, Python para tooling de DBA recorrente, CI/CD em GitHub Actions + GitLab pipelines
- Observabilidade: Prometheus + Grafana para métricas de banco, alerting tier’ed (sev1/sev2/sev3), runbooks linkados a alertas
Postmortem blameless adotado como prática. Documentação obrigatória para cada mudança em produção. Modelo de incident response com on-call rotation formal.
Foco em transformar tribal knowledge em código + documento. Quem entra no time depois consegue operar sem precisar de 3 meses de “absorção”.
Handover
Após 12 meses, time de 10 pessoas operava autonomamente. Redgator transitou para advisory trimestral — revisões de práticas, code review em mudanças críticas, e suporte sênior quando incidentes complexos exigissem perspectiva externa. Cliente mantém o programa internamente.
The problem
Database engineering team at a tech company needed standardization. Operations relied on manual scripts, inconsistent procedures, and tribal knowledge. Each incident was unique, each deploy was unique, each postmortem died in a ticket. The client needed to transform the team into a real DBRE — SRE practices applied to database operations.
The challenge wasn’t tooling. It was culture + technical discipline in parallel.
How we approached it
Three simultaneous tracks: technical leadership, automation, observability.
- Technical leadership: Redgator stepped in as TL for 12 months, training 10 internal people via pair programming, strict code review, and 1:1 mentoring
- Automation: Terraform for database infrastructure (RDS, Postgres, MongoDB), Ansible for configuration + deploy, Python for recurring DBA tooling, CI/CD in GitHub Actions + GitLab pipelines
- Observability: Prometheus + Grafana for database metrics, tiered alerting (sev1/sev2/sev3), runbooks linked to alerts
Blameless postmortem adopted as practice. Mandatory documentation for each production change. Incident response model with formal on-call rotation.
Focus on turning tribal knowledge into code + documentation. Whoever joins the team later can operate without needing 3 months of “absorption”.
Handover
After 12 months, a 10-person team was operating autonomously. Redgator transitioned to quarterly advisory — practice reviews, code review on critical changes, and senior support when complex incidents demanded outside perspective. Client maintains the program internally.
Tem um problema parecido?
45 min com o TL que executou este case. Sem deck.
Got a similar problem?
45 min with the TL who ran this case. No deck.