Se você cria plugins para WordPress, mantém um projeto open source ou depende de integrações de GitHub Actions para disparar campanhas no Google Ads, qualquer soluço na plataforma costuma virar dor de cabeça instantânea. Em agosto de 2025, o GitHub — repositório que virou a “usina elétrica” da economia digital — enfrentou três incidentes que derrubaram ou degradaram serviços críticos como busca, webhooks e até o badalado Copilot.
Embora cada falha tenha durado minutos ou poucas horas, o impacto vai além dos engasgos momentâneos: toca diretamente na produtividade de equipes DevOps, na cadência de deploys e no planejamento de quem monetiza software ou conteúdo. A seguir, destrinchamos o que aconteceu, por que aconteceu e o que essa sequência de problemas revela sobre os desafios de escalar uma plataforma usada por 100 milhões de desenvolvedores.
5 de agosto: migração de banco afeta 4% do tráfego de APIs e pushes
Horário: 15h42–16h14 UTC (32 minutos)
Causa-raiz: remoção de coluna em banco de dados que ainda era referenciada pelo ORM (mapeamento objeto-relacional).
Impacto concreto: picos de erro em pushes, webhooks, notificações e pull requests, chegando a 4% de todo o tráfego Web e REST API. Uma correção parcial disparou um segundo incidente menor, afetando 0,1% das requisições até 19h45 UTC.
A equipe aplicou um patch instruindo o ORM a ignorar a coluna excluída. A falta de monitoramento automatizado para interromper a implantação assim que o problema apareceu permitiu que o erro chegasse ao ambiente de produção principal — e depois a ambientes canário.
12 de agosto: busca fora do ar e resultados desatualizados por quase quatro horas
Horário: 13h30–17h14 UTC (3h44)
Causa-raiz: perda intermitente de conectividade entre balanceadores de carga e nós de busca.
Impacto concreto: até 75% das consultas falharam entre 14h e 15h30; páginas dependentes de busca (issues, pull requests, projetos) ficaram incompletas; atualização de índices atrasou até 100 minutos.
O sistema de retentativas manteve as requisições vivas, mas sobrecarregou as filas nos balanceadores, provocando efeito cascata. Só após reduzir a ingestão de novos índices e reiniciar automaticamente um host de busca o tráfego se estabilizou. Monitores internos e configurações de balanceamento foram ajustados para evitar repetição.
27 de agosto: Copilot lidera falha que atinge 36% das solicitações
Horário: 20h35–21h17 UTC (46 minutos)
Causa-raiz: nova migração de banco que removeu coluna ainda referenciada — erro semelhante ao de 5 de agosto.
Impacto concreto: Copilot registrou média de 36% de falhas (pico de 77%); 2% do tráfego geral de Web e REST API também caiu.
Assim que a equipe reconstruiu o esquema de banco às 21h15 UTC, os serviços voltaram ao normal. Como solução emergencial, foi implantado um bloqueio temporário para operações de “drop column” até que salvaguardas adicionais estejam concluídas — além de um plano de degradação graciosa, para que falhas do Copilot não respinguem em outras funcionalidades.
Imagem: Internet
Incidentes em série: o que os tombos do GitHub revelam sobre DevOps em 2025
À primeira vista, três falhas distribuídas ao longo do mês podem parecer estatisticamente aceitáveis para um serviço na escala do GitHub. Mas o padrão mostra dois pontos preocupantes — e instrutivos para qualquer equipe que vive de deploy contínuo.
1. Mudanças de esquema ainda são armadilhas num mundo de automação. Mesmo fora de uso direto, colunas referenciadas por ORMs ou jobs herdados permanecem riscos latentes. A tentação de “limpar” tabelas sem rastrear dependências espalhadas desencadeia efeitos dominó. Para quem administra bancos em WordPress ou lojas WooCommerce, a lição é clara: teste migrações em ambientes que espelhem 100% das rotas de código, não só o “happy path”.
2. Resiliência sem visibilidade não fecha a conta. O caso da busca ilustra como lógica de retentativa pode mascarar degradação até o ponto de ruptura. É como empilhar requisições em fila sem notar que o gargalo é o próprio balanceador. Ferramentas de observabilidade precisam sinalizar aumento de latência e backlog, não apenas falhas absolutas.
3. Copilot como peça crítica do pipeline. O fato de uma falha no modelo de IA impactar APIs genéricas expõe a interdependência entre serviços. À medida que assistentes de código viram parte do fluxo de trabalho — sugerindo commits e abrindo pull requests — a fronteira entre “feature extra” e “infra essencial” se dissolve. Startups que plugam GPTs em seus produtos devem planejar isolamento semelhante, para que quedas de IA não derrubem o core business.
No panorama maior, agosto de 2025 sinaliza que, mesmo com pipelines sofisticados de validação e rollout progressivo, operações sem “kill switch” automático continuam vulneráveis ao fator humano. Para desenvolvedores, creators e marketers que confiam no GitHub como fundamento da cadeia de produção digital, o recado é duplo: mantenha planos de contingência locais — como mirrors de repositórios e caches de dependências — e acompanhe de perto relatórios de disponibilidade. Transparência existe; a responsabilidade de mitigar impacto, também.
Em última análise, a série de incidentes reforça que escalar inovação (Copilot) ao lado de legado (ORMs antigos) exige não só boas práticas, mas monitoramento implacável. Quem internaliza essa lição hoje reduz o risco de ver sua próxima campanha ou release ficar pendurada amanhã.
