Deploy não é grátis · SheickDasArabias

Deploy não é só “rodar pipeline” ou “apertar botão”. Cada vez que o time põe código em produção, há um custo em tempo, infraestrutura, risco e até reputação da empresa.
O problema é que quase ninguém mede esse custo de forma objetiva. Sem números reais, fica impossível para a engenharia convencer a gestão a investir em automação, qualidade e arquitetura.

Pior: sem maturidade, o risco explode e a conta vem em forma de downtime, falha de auditoria ou burnout do time.

Onde o dinheiro e o tempo estão indo

Custos visíveis (o troco da operação)

Infra de pipeline: runners, storage de artefatos, logs.
Ferramentas: licenças de CI/CD, scanners, repositórios.
Compute: minutos de build, testes e deploy.

Normalmente, baixo impacto. Builds longos custam centavos ou poucos reais por execução.

Custos invisíveis (os que realmente doem)

Tempo humano: aprovações manuais, scripts, validações redundantes.
Risco de downtime: um único incidente em produção pode custar mais do que meses de infraestrutura.
Falhas e retrabalho: rollback lento, correções emergenciais, hora extra de madrugada.
Compliance e auditoria: mudanças manuais fragilizam rastreabilidade e aumentam risco de vazamento de credenciais.
Custo de contexto: cada interrupção para “aprovar” deploy quebra o foco do dev e derruba produtividade.

Aqui mora o grosso da conta.

Exemplo numérico

Imagine um serviço de e-commerce que fatura 50 mil/dia (~ 2.000/h):

Pipeline (infra): 30 min de runner → R$ 3,00.
Tempo humano: aprovação + validações = 40 min de dev (≈ 100,00 considerando custo médio/hora de R$ 150/h).
Downtime eventual: se 1 em cada 20 deploys gera 15 min offline, o custo diluído é R$ 25,00/deploy.
Rollback ocasional: se 5% dos deploys falham e levam 1h de correção, custo médio é R$ 150,00/deploy.
Custo de compliance ignorado: incidentes de acesso indevido, falha de auditoria ou vazamento podem gerar multas (LGPD/GDPR). Aqui o “custo médio” não cabe em planilha, porque um único incidente pode custar milhões.

Custo médio por deploy: ~R$ 280,00. O pipeline representa só 1% disso.

O que pesa de verdade

Tempo humano improdutivo (aprovadores que só “clicam em botão”).
Falhas operacionais (rollback lento, testes mal automatizados).
Processos manuais em produção (SSH, scripts soltos, migrações não versionadas).

O State of DevOps Report (DORA) mostra:

Equipes de alta performance → múltiplos deploys por dia, lead time de horas e MTTR <1h.
Times manuais → presos em semanas entre deploys e levam dias para recuperar.

O custo vem justamente dessa diferença.

Trade-offs da automação

Automatizar resolve problemas, mas não é de graça:

Custo de setup: montar GitOps, IaC, observabilidade e progressive delivery pode levar meses e exigir engenheiros experientes (caros).
Ferramentas não são free: ArgoCD, Spinnaker, Terraform Cloud, Datadog, Snyk… tudo tem custo de licença ou de operação.
Curva de aprendizado: sem treinamento, automação mal feita gera mais incidentes que o manual.
Dívida de automação: feature flags esquecidas, YAMLs duplicados, pipelines que ninguém entende.

Ou seja: automação só “se paga em semanas” se for bem planejada, com métricas claras.
Do contrário, vira mais um monólito de YAML difícil de manter.

ROI de automação em termos de negócio

Automação não é apenas decisão técnica: é investimento com retorno mensurável.

Redução de downtime
- Exemplo: um e-commerce de R$ 50 mil/dia.
- Cada 15 minutos offline custa R$ 500 em receita perdida.
- Se automação reduz a frequência de incidentes de 1 a cada 20 deploys para 1 a cada 200 → ganho imediato de R$ 20.000/ano em perdas evitadas.
Menos horas improdutivas
- Aprovação manual de 40 min/deploy × 20 deploys/mês × 12 meses = 160h/ano desperdiçadas.
- Com custo/hora médio de R$ 150, isso é R$ 24.000/ano que pode ser reinvestido em features.
Aumento de throughput de entrega
- Equipe manual: 1 deploy/semana.
- Equipe automatizada: 5 deploys/dia.
- Resultado: mais features entregues, mais rápido → vantagem competitiva direta no negócio.
Compliance e risco regulatório
- Vazamento de credenciais ou mudança não auditada pode gerar multa milionária.
- Automação reduz drasticamente risco de não conformidade → ROI aqui é mitigação de catástrofe.

ROI prático:
Se setup de automação custar R$ 300.000/ano (time + ferramentas), mas evita 500.000 em downtime + retrabalho + multas potenciais, o retorno líquido é positivo já no primeiro ano.

O que muda com automação bem feita

Para engenharia

Deploys reproduzíveis, auditáveis e rápidos.
Rollback/roll-forward confiável, sem madrugada perdida.
Observabilidade integrada: métricas de sucesso/falha, SLOs, alertas sem ruído.

Para gestão

Redução de custo real: menos horas improdutivas.
Menor risco financeiro: menos incidentes e exposição regulatória.
Visão clara de ROI: comparar custo atual do deploy manual com custo de operação automatizada.

Como começar a medir amanhã

Mapeie o fluxo do deploy (build → testes → deploy → validação).
Cronometre tempo humano gasto em cada etapa.
Colete métricas DORA (freq. de deploy, lead time, MTTR, taxa de falhas).
Estime custo/minuto de downtime (receita + equipe + SLA).
Monte dashboards executivos comparando cenário atual vs. potencial com melhorias.

Rota de saída do deploy manual

Zero-SSH em produção (exceções bem auditadas).
Infra como código + pipelines idempotentes.
Feature flags e progressive delivery (com governança).
Migrations automatizadas e versionadas.
GitOps para reconciliação declarativa, ChatOps como interface de colaboração.
Observabilidade ponta a ponta (pipeline → app → usuário).

Conclusão

Deploy barato não é aquele que consome poucos minutos de runner.
É aquele que:

não desperdiça tempo humano,
não falha toda semana,
não custa caro no próximo incidente,
e é mensurável com métricas objetivas (DORA + SRE).

Automação reduz custo real, risco e exposição regulatória.
Mas para convencer gestão, não basta falar em “tempo salvo” ou “menos YAML”: é preciso demonstrar ROI em termos de negócio.

O jogo não é automação vs manual, mas:

quanto custa seu deploy hoje,
quanto risco você aceita carregar,
e em quanto tempo a automação se paga frente a perdas evitadas e valor agregado ao produto.