padrões-de-implantacao

Padrões de Implantação

Fluxos de trabalho de implantação em produção e melhores práticas de CI/CD.

Quando Ativar

• Configurando pipelines CI/CD
• Dockerizando uma aplicação
• Planejando estratégia de implantação (blue-green, canary, rolling)
• Implementando verificações de saúde e probes de prontidão
• Preparando-se para um lançamento em produção
• Configurando configurações específicas de ambiente

Estratégias de Implantação

Rolling Deployment (Padrão)

Substitua as instâncias gradualmente — versões antigas e novas rodam simultaneamente durante o rollout.

Instância 1: v1 → v2  (atualiza primeiro)
Instância 2: v1        (ainda rodando v1)
Instância 3: v1        (ainda rodando v1)

Instância 1: v2
Instância 2: v1 → v2  (atualiza segundo)
Instância 3: v1

Instância 1: v2
Instância 2: v2
Instância 3: v1 → v2  (atualiza por último)

Prós: Zero downtime, rollout gradual Contras: Duas versões rodam simultaneamente — exige mudanças compatíveis com versão anterior Use quando: Implantações padrão, mudanças compatíveis com versão anterior

Blue-Green Deployment

Execute dois ambientes idênticos. Troque o tráfego atomicamente.

Blue  (v1) ← tráfego
Green (v2)   ocioso, rodando nova versão

# Após verificação:
Blue  (v1)   ocioso (torna-se standby)
Green (v2) ← tráfego

Prós: Rollback instantâneo (voltar para blue), corte limpo Contras: Requer 2x infraestrutura durante a implantação Use quando: Serviços críticos, tolerância zero a problemas

Canary Deployment

Primeiro, direcione uma pequena porcentagem de tráfego para a nova versão.

v1: 95% do tráfego
v2:  5% do tráfego  (canary)

# Se as métricas estiverem boas:
v1: 50% do tráfego
v2: 50% do tráfego

# Final:
v2: 100% do tráfego

Prós: Detecta problemas com tráfego real antes do rollout completo Contras: Requer infraestrutura de divisão de tráfego, monitoramento Use quando: Serviços de alto tráfego, mudanças arriscadas, feature flags

Docker

Dockerfile Multi-Estágio (Node.js)

# Estágio 1: Instalar dependências
FROM node:22-alpine AS deps
WORKDIR /app
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci --production=false

# Estágio 2: Build
FROM node:22-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY --from=deps /app/node_modules ./node_modules
COPY . .
RUN npm run build
RUN npm prune --production

# Estágio 3: Imagem de produção
FROM node:22-alpine AS runner
WORKDIR /app

RUN addgroup -g 1001 -S appgroup && adduser -S appuser -u 1001
USER appuser

COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/node_modules ./node_modules
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/dist ./dist
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/package.json ./

ENV NODE_ENV=production
EXPOSE 3000

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \
  CMD wget --no-verbose --tries=1 --spider http://localhost:3000/health || exit 1

CMD ["node", "dist/server.js"]

Dockerfile Multi-Estágio (Go)

FROM golang:1.22-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download
COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -ldflags="-s -w" -o /server ./cmd/server

FROM alpine:3.19 AS runner
RUN apk --no-cache add ca-certificates
RUN adduser -D -u 1001 appuser
USER appuser

COPY --from=builder /server /server

EXPOSE 8080
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s CMD wget -qO- http://localhost:8080/health || exit 1
CMD ["/server"]

Dockerfile Multi-Estágio (Python/Django)

FROM python:3.12-slim AS builder
WORKDIR /app
RUN pip install --no-cache-dir uv
COPY requirements.txt .
RUN uv pip install --system --no-cache -r requirements.txt

FROM python:3.12-slim AS runner
WORKDIR /app

RUN useradd -r -u 1001 appuser
USER appuser

COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.12/site-packages /usr/local/lib/python3.12/site-packages
COPY --from=builder /usr/local/bin /usr/local/bin
COPY . .

ENV PYTHONUNBUFFERED=1
EXPOSE 8000

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s CMD python -c "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health/')" || exit 1
CMD ["gunicorn", "config.wsgi:application", "--bind", "0.0.0.0:8000", "--workers", "4"]

Melhores Práticas Docker

# BOAS práticas
- Use tags de versão específicas (node:22-alpine, não node:latest)
- Builds multi-estágio para minimizar o tamanho da imagem
- Execute como usuário não-root
- Copie arquivos de dependência primeiro (cache de camadas)
- Use .dockerignore para excluir node_modules, .git, testes
- Adicione instrução HEALTHCHECK
- Defina limites de recursos no docker-compose ou k8s

# MÁS práticas
- Executar como root
- Usar tags :latest
- Copiar todo o repositório em uma única camada COPY
- Instalar dependências de desenvolvimento na imagem de produção
- Armazenar segredos na imagem (use variáveis de ambiente ou gerenciador de segredos)

Pipeline CI/CD

GitHub Actions (Pipeline Padrão)

name: CI/CD

on:
  push:
    branches: [main]
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: 22
          cache: npm
      - run: npm ci
      - run: npm run lint
      - run: npm run typecheck
      - run: npm test -- --coverage
      - uses: actions/upload-artifact@v4
        if: always()
        with:
          name: coverage
          path: coverage/

  build:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: docker/setup-buildx-action@v3
      - uses: docker/login-action@v3
        with:
          registry: ghcr.io
          username: ${{ github.actor }}
          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
      - uses: docker/build-push-action@v5
        with:
          push: true
          tags: ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }}
          cache-from: type=gha
          cache-to: type=gha,mode=max

  deploy:
    needs: build
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    environment: production
    steps:
      - name: Deploy para produção
        run: |
          # Comando de implantação específico da plataforma
          # Railway: railway up
          # Vercel: vercel --prod
          # K8s: kubectl set image deployment/app app=ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }}
          echo "Implantando ${{ github.sha }}"

Estágios do Pipeline

PR aberto:
  lint → typecheck → testes unitários → testes de integração → deploy preview

Merge na main:
  lint → typecheck → testes unitários → testes de integração → build imagem → deploy staging → testes smoke → deploy produção

Verificações de Saúde

Endpoint de Verificação de Saúde

// Verificação de saúde simples
app.get("/health", (req, res) => {
  res.status(200).json({ status: "ok" });
});

// Verificação de saúde detalhada (para monitoramento interno)
app.get("/health/detailed", async (req, res) => {
  const checks = {
    database: await checkDatabase(),
    redis: await checkRedis(),
    externalApi: await checkExternalApi(),
  };

  const allHealthy = Object.values(checks).every(c => c.status === "ok");

  res.status(allHealthy ? 200 : 503).json({
    status: allHealthy ? "ok" : "degradado",
    timestamp: new Date().toISOString(),
    version: process.env.APP_VERSION || "desconhecida",
    uptime: process.uptime(),
    checks,
  });
});

async function checkDatabase(): Promise<HealthCheck> {
  try {
    await db.query("SELECT 1");
    return { status: "ok", latency_ms: 2 };
  } catch (err) {
    return { status: "error", message: "Banco de dados inalcançável" };
  }
}

Probes do Kubernetes

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 3000
  initialDelaySeconds: 10
  periodSeconds: 30
  failureThreshold: 3

readinessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 3000
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 10
  failureThreshold: 2

startupProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 3000
  initialDelaySeconds: 0
  periodSeconds: 5
  failureThreshold: 30    # 30 * 5s = 150s tempo máximo de inicialização

Configuração de Ambiente

Padrão Twelve-Factor App

# Toda configuração via variáveis de ambiente — nunca no código
DATABASE_URL=postgres://user:pass@host:5432/db
REDIS_URL=redis://host:6379/0
API_KEY=${API_KEY}           # injetado pelo gerenciador de segredos
LOG_LEVEL=info
PORT=3000

# Comportamento específico de ambiente
NODE_ENV=production          # ou staging, development
APP_ENV=production           # ambiente explícito do aplicativo

Validação de Configuração

import { z } from "zod";

const envSchema = z.object({
  NODE_ENV: z.enum(["development", "staging", "production"]),
  PORT: z.coerce.number().default(3000),
  DATABASE_URL: z.string().url(),
  REDIS_URL: z.string().url(),
  JWT_SECRET: z.string().min(32),
  LOG_LEVEL: z.enum(["debug", "info", "warn", "error"]).default("info"),
});

// Validar na inicialização — falhe rápido se a configuração estiver errada
export const env = envSchema.parse(process.env);

Estratégia de Rollback

Rollback Instantâneo

# Docker/Kubernetes: aponte para a imagem anterior
kubectl rollout undo deployment/app

# Vercel: promova a implantação anterior
vercel rollback

# Railway: reimplante o commit anterior
railway up --commit <sha-anterior>

# Banco de dados: reverta a migração (se reversível)
npx prisma migrate resolve --rolled-back <nome-da-migracao>

Lista de Verificação de Rollback

• Imagem/artefato anterior está disponível e etiquetado
• Migrações de banco de dados são compatíveis com versão anterior (sem mudanças destrutivas)
• Feature flags podem desabilitar novos recursos sem deploy
• Alertas de monitoramento configurados para picos de taxa de erro
• Rollback testado em staging antes do lançamento em produção

Lista de Verificação de Prontidão para Produção

Antes de qualquer implantação em produção:

Aplicativo

• Todos os testes passam (unitários, integração, E2E)
• Nenhum segredo hardcoded no código ou arquivos de configuração
• Tratamento de erros cobre todos os casos extremos
• Logging é estruturado (JSON) e não contém PII
• Endpoint de verificação de saúde retorna status significativo

Infraestrutura

• Imagem Docker é construída de forma reproduzível (versões fixadas)
• Variáveis de ambiente documentadas e validadas na inicialização
• Limites de recursos definidos (CPU, memória)
• Escalonamento horizontal configurado (mín./máx. de instâncias)
• SSL/TLS habilitado em todos os endpoints

Monitoramento

• Métricas do aplicativo exportadas (taxa de requisição, latência, erros)
• Alertas configurados para taxa de erro > limite
• Agregação de logs configurada (logs estruturados, pesquisáveis)
• Monitoramento de uptime no endpoint de saúde

Segurança

• Dependências escaneadas para CVEs
• CORS configurado apenas para origens permitidas
• Limitação de taxa habilitada em endpoints públicos
• Autenticação e autorização verificadas
• Headers de segurança definidos (CSP, HSTS, X-Frame-Options)

Operações

• Plano de rollback documentado e testado
• Migração de banco de dados testada com dados de tamanho de produção
• Runbook para cenários de falha comuns
• Escala de plantão e caminho de escalonamento definidos