# Casos de uso para alertas
Esta documentação descreve casos de uso que mostram como as métricas disponíveis na Digibee Integration Platform podem ser aplicadas em cenários do mundo real. Esses casos de uso ajudarão você a entender como interpretar os dados e tomar decisões para melhorar seus resultados operacionais.
Para mais informações, leia a nossa [documentação de Pipeline Metrics](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/dashboards/pipeline-metrics).
## Execuções de pipeline e Execuções de pipeline por instância
### Como corrigir um problema de execuções de pipeline ou de execuções de pipeline por instância
Se o número de execuções por segundo de um pipeline estiver fora do intervalo esperado, pode ser devido aos seguintes fatores:
Seu pipeline não está sendo acionado como esperado
Por exemplo, se seu pipeline tiver um trigger REST ativado por um aplicativo externo, uma falha nesse aplicativo fará com que esse pipeline não seja ativado. Consequentemente, as taxas de execução do seu pipeline assumiriam um valor menor do que o esperado. Se for esse o caso, corrigir o problema no aplicativo externo retornará a taxa de execução do pipeline ao nível esperado.
Se, por outro lado, a taxa de execução de um pipeline for maior do que o esperado, isso pode ser devido a uma configuração incorreta do trigger, como uma expressão cron nas configurações de um Scheduler Trigger que foi inserido incorretamente.
A arquitetura de seu pipeline é inadequada
Uma arquitetura inadequada do pipeline pode levar a taxas de execução inesperadas. Por exemplo, se você criar um pipeline que reprocessa execuções com falhas e esquecer de definir um limite para o reprocessamento, esse pipeline poderá tentar ser executado por um número infinito de vezes.
Uma arquitetura ineficiente também pode fazer com que os pipelines demorem mais do que o esperado para serem executados, diminuindo sua taxa de execução. Se for esse o caso, revise a arquitetura de seu pipeline. Considere o uso de uma arquitetura orientada a eventos e/ou paginação.
Leia os artigos[ Arquitetura orientada a eventos](https://app.gitbook.com/s/XfrDexGOLMin51pAiWkq/best-practices/event-oriented-architecture) e [Paginação](https://app.gitbook.com/s/XfrDexGOLMin51pAiWkq/best-practices/pagination-tutorial) para saber mais sobre esses conceitos.
O tamanho da implantação do pipeline é muito pequeno
Quando o tamanho da implantação de um pipeline é muito pequeno para suportar a frequência com que é acionado, as solicitações de execução se acumulam em vez de serem executadas imediatamente. Isso pode fazer com que a taxa de execução assuma um valor menor do que o esperado. Se for esse o caso, considere aumentar o tamanho da implantação do seu pipeline. Leia o artigo sobre [tamanhos de implantação](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/overview/runtime) para saber mais.
## Execuções de pipeline em andamento
### Como corrigir um problema de execuções em andamento do pipeline
Se as execuções em andamento do pipeline estiverem fora do intervalo esperado, pode ser devido aos seguintes fatores:
Aumentar a quantidade de réplicas de um pipeline em Run
Ao aumentar o número de réplicas, isto diminui a quantidade de mensagens em fila pois há mais vazão e o processamento é acelerado.[ Leia o artigo sobre tamanhos de implantação para saber mais](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/overview/runtime).
## Uso de memória do pipeline
### Como corrigir um problema de uso de memória do pipeline
Se o uso de memória do pipeline estiver fora do intervalo esperado, pode ser devido aos seguintes fatores:
O tamanho da implantação do pipeline é muito pequeno
Quando o tamanho da implantação de um pipeline é muito pequeno para suportar o tamanho da requisição e o uso de memória pode se tornar maior do que o que o pipeline tem disponível, não teremos memória suficiente para executar dada requisição. Isso pode fazer com que ocorra um erro de “Out of memory” no pipeline. Se for esse o caso, considere aumentar o tamanho da implantação do seu pipeline.[ Leia o artigo sobre tamanhos de implantação para saber mais.](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/overview/runtime)
Solucionar erros de “Out of memory” na implantação
Ao implantar um pipeline, alguns dos erros mais comuns que podem ocorrer é a falta de memória, “Out of memory”, sendo necessário identificar corretamente o erro e corrigi-lo.[ Leia nossa documentação sobre como solucionar erros de “Out of memory” na implantação para mais informações](https://app.gitbook.com/s/3ANg0NQQeslB7Og5K7Ah/deployment-issues/out-of-memory).
## Tamanho da mensagem do pipeline
### Como corrigir um problema de tamanho da mensagem do pipeline
Se o tamanho da mensagem do pipeline estiver fora do intervalo esperado, pode ser devido ao seguinte fator:
O tamanho da implantação do pipeline é muito pequeno
Quando o tamanho da implantação de um pipeline é muito pequeno para suportar o tamanho da requisição e o uso de memória pode se tornar maior do que o pipeline tem disponível, não teremos memória suficiente para executar dada requisição. Isso pode fazer com que ocorra um erro de “out of memory” no pipeline. Se for esse o caso, considere aumentar o tamanho da implantação do seu pipeline.[ Leia o artigo sobre tamanhos de implantação para saber mais.](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/overview/runtime)
## Mensagens em fila de um pipeline
### Como corrigir um problema de mensagens em fila
Se o número de mensagens em fila de um pipeline estiver fora do intervalo esperado, pode ser devido aos seguintes fatores:
Reimplantação de seu pipeline
Aumente o número de réplicas na página de Run e verifique o número de execuções simultâneas.
Aumente o tamanho de seu pipeline
Se você tiver licenças disponíveis, considere dimensionar seus pipelines para um número maior para permitir mais execuções simultâneas.
## Tempo de resposta do pipeline
### Como corrigir um problema de tempo de resposta do pipeline
Se o tempo de resposta do pipeline estiver fora do intervalo esperado, pode ser devido aos seguintes fatores:
Aumentar a quantidade de réplicas de um pipeline em Run
Ao aumentar o número de réplicas, isto diminui a quantidade de mensagens em fila pois há mais vazão e o processamento é acelerado.[ Leia o artigo sobre tamanhos de implantação para saber mais](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/overview/runtime).