Instabilidade no ID Pay na etapa de captura

Update timeline

1. investigating Feb 10, 2026, 01:23 PM UTC

   Prezados Clientes, Identificamos uma instabilidade intermitente na funcionalidade de Prova de Vida e Captura do produto ID Pay. Nossa equipe de engenharia já está atuando na investigação para normalizar o serviço o quanto antes. Impacto: Clientes podem encontrar dificuldades ou lentidão ao realizar o processo de captura biométrica. Status: Investigando

2. identified Feb 10, 2026, 01:35 PM UTC

   Prezado Cliente, Informamos que o fluxo de captura do ID Pay apresenta instabilidade no momento. O diagnóstico técnico já foi concluído e as ações corretivas estão sendo implementadas com prioridade máxima por nosso time de especialistas. Status: Em correção.

3. monitoring Feb 10, 2026, 02:01 PM UTC

   Atualização: Após a implementação de medidas corretivas, o serviço de Prova de Vida e Captura do ID Pay foi estabilizado. Nossa equipe técnica permanece monitorando o ambiente para garantir a plena disponibilidade e performance da funcionalidade. Status: Monitorando.

4. resolved Feb 10, 2026, 02:14 PM UTC

   Instabilidade na Captura de Biometria Facial no ID Pay Sumário Executivo e Impacto: No dia de hoje, identificamos uma instabilidade técnica que afetou a funcionalidade de captura de biometria facial em nossa jornada do produto lD Pay. Os primeiros registros de falha ocorreram por volta das 06h40, fazendo com que uma parcela dos usuários enfrentasse dificuldades ao acionar a câmera do dispositivo, impossibilitando a conclusão do fluxo de validação. Após as ações de contingência, o impacto foi integralmente cessado às 10h40, e o sistema permanece desde então com operação normalizada e taxas de sucesso estáveis. Causa Raiz e Resolução: A instabilidade foi causada por uma incompatibilidade técnica em uma atualização de software no kit de desenvolvimento (SDK) de captura de imagem. Esta versão apresentou um erro de execução que impedia o carregamento de recursos nativos da câmera em cenários específicos. Como medida de resolução, nossa equipe de engenharia realizou o rollback para a versão estável anterior, restaurando a funcionalidade. Compromisso e Próximos Passos: Reforçamos nosso compromisso com a estabilidade de nossos serviços e com a transparência junto aos nossos clientes. Informamos que, nos próximos dias, será disponibilizado um postmortem detalhado com a análise técnica completa e as medidas preventivas adotadas para evitar recorrências. Atenciosamente, Equipe Unico.

5. postmortem Mar 10, 2026, 07:59 PM UTC

   **Data do Incidente:** 10 de fevereiro de 2026 **Duração do Impacto:** 06:30 às 11:31 \(Horário de Brasília\) **Status:** Resolvido ### Resumo Executivo Em 10 de fevereiro de 2026, nossa plataforma de pagamentos enfrentou uma falha que impediu a inicialização do fluxo de captura de biometria facial. O incidente foi desencadeado por uma nova validação de segurança introduzida na atualização recente do nosso Web SDK de biometria. A equipe de engenharia isolou a falha e normalizou o serviço após reverter \(aplicar _rollback_\) a versão do componente na infraestrutura. ### Impacto Durante o período de degradação, os clientes finais não conseguiram concluir os processos que exigiam a captura facial. A falha na renderização gerou uma tela em branco no carregamento da câmera, sem o devido mapeamento de erros visíveis, o que prejudicou a geração de alertas automatizados no monitoramento padrão. O impacto iniciou às 06:30, mas, pela ausência de alarmes de sistema, o problema só foi confirmado às 10:12 a partir do aumento de contatos dos clientes aos canais de suporte. A estabilização completa ocorreu às 11:31. ### Causa Raiz A instabilidade foi causada por uma incompatibilidade técnica entre uma biblioteca de terceiros e a nova camada de validação do Web SDK de captura. * A versão atualizada do Web SDK introduziu uma checagem de integridade que avalia se operações nativas do JavaScript foram modificadas por outras bibliotecas. * A plataforma de pagamentos utiliza uma biblioteca que realiza uma modificação em uma função estrutural nativa da web. * Ao detectar essa modificação de terceiros, o SDK lançou imediatamente um erro de segurança e bloqueou o carregamento da câmera. A incompatibilidade não foi percebida durante os testes pré-implantação \(ambiente de homologação\) devido a uma regra temporária que dividia o tráfego do ambiente em 50% entre dois provedores de biometria diferentes. As capturas com sucesso foram roteadas para o provedor secundário, mascarando o erro na nova versão do componente principal sob teste. ### Resolução Ao confirmar a falha na atualização, a equipe de engenharia iniciou imediatamente a reversão \(_rollback_\) do Web SDK de biometria para a sua versão anterior estável. O tempo de resolução, no entanto, foi prolongado devido a uma inconsistência na execução do _rollback_ em nossos ambientes distribuídos geograficamente. A reversão falhou na propagação inicial para uma das regiões de infraestrutura em nuvem, mantendo erros isolados por cerca de 40 minutos adicionais. Ao identificar o tráfego de falhas residual nessa região, a equipe forçou a atualização do ambiente de forma isolada, mitigando completamente o problema. ### Ações Preventivas Para fortalecer a governança técnica da nossa plataforma e evitar cenários semelhantes, os seguintes passos foram incorporados ao planejamento de engenharia: * **Cobertura de Reversões:** Aprimorar o processo automatizado de reversões \(_rollbacks_\) para garantir de forma explícita que atualizações de contingência sejam simultaneamente aplicadas e validadas em todas as regiões globais. * **Paridade de Ambientes:** Ajustar as políticas de balanceamento do ambiente de testes para que componentes críticos em fase de avaliação recebam 100% da carga de tráfego esperada, desativando regras de divisão estatística que possam mascarar falhas. * **Mapeamento de Exceções:** Refatorar o mecanismo de tratamento de exceções do Web SDK, assegurando que quaisquer colisões ou falhas graves de componentes gerem retornos \(callbacks\) mensuráveis de erro ao invés de encerramentos silenciosos \(como telas em branco\). ### Lições Aprendidas * **Rigor em Ambientes de Homologação:** Processos de roteamento dividido \(como Testes A/B\) implementados diretamente na camada de rede da homologação podem invalidar a precisão dos testes de regressão. É imperativo que os testes reflitam com fidelidade o uso real. * **Complexidade Multi-Região:** Intervenções manuais ou parciais em infraestruturas baseadas em múltiplas regiões na nuvem são inerentemente propensas a falhas humanas. Mitigações críticas exigem ferramentas de orquestração atômica \(aplicando a todos ou nenhum\). * **Importância Crítica da Observabilidade:** Sistemas voltados para interação de usuários precisam falhar de forma explícita e mapeável. Falhas silenciosas prolongam significativamente a detecção de incidentes, transferindo a notificação do problema para os canais de atendimento ao cliente, ao invés do monitoramento pró-ativo de sistemas.