Gerenciar múltiplos clusters Kubernetes exige domínio do kubeconfig e dos contextos do kubectl. Esta lição mostra como configurar, alternar e proteger acessos, evitando riscos comuns em ambientes de produção.
Instalar o OpenEMR em Linux exige atenção aos requisitos, dependências e configurações do Apache e MySQL. Este guia mostra como preparar o ambiente, instalar o sistema e validar o acesso inicial ao prontuário eletrônico.
A instalação correta do Kubernetes é o primeiro passo para orquestrar contêineres em produção. Aqui você aprende a implantar clusters Kubernetes usando ferramentas livres como kubeadm, Minikube, k3s e kind, entendendo o que muda em cada abordagem.
A escolha entre runner compartilhado e dedicado no GitLab Runner impacta diretamente isolamento, performance e custos operacionais. Entenda como cada modelo funciona, seus riscos e vantagens, e aprenda a escolher a estratégia certa para cada projeto ou equipe.
Pipelines eficientes são construídos com definição clara de estágios, jobs independentes e uso estratégico de artefatos e cache. O segredo está em equilibrar paralelismo e dependências para garantir velocidade sem sacrificar a confiabilidade.
Antes de colocar o OpenEMR em produção, é obrigatório testar a infraestrutura sob carga realista e ajustar Apache e MySQL para garantir desempenho e estabilidade. Ferramentas como JMeter e Locust simulam acessos simultâneos, enquanto parâmetros críticos de servidor e banco precisam de tuning fino baseado em dados de monitoramento.
Dimensionar clusters Kubernetes exige entender como agrupar e escalar nodes de forma eficiente. Esta lição mostra como configurar node groups e autoescaladores para garantir desempenho e resiliência, sem surpresas no custo.
Requests e Limits definem quanto CPU e memória cada Pod pode usar no Kubernetes. As classes de Quality of Service (QoS) determinam como o cluster prioriza Pods sob pressão de recursos. Entender e aplicar esses conceitos é essencial para desempenho, estabilidade e previsibilidade em produção.
A escolha do executor no GitLab Runner define como e onde seus jobs serão executados, impactando segurança, isolamento e velocidade. Entenda as diferenças, limitações e quando optar por Shell, Docker, VirtualBox ou outros, para alinhar a execução do pipeline às necessidades do seu ambiente.
Dimensionar corretamente o OpenEMR é vital para garantir desempenho, segurança e escalabilidade clínica. Esta lição mostra como calcular CPU, RAM e armazenamento, identificar gargalos em MySQL e Apache, e escolher entre escalabilidade vertical e horizontal.
O GitLab Runner se conecta ao GitLab por meio de registro autenticado, escuta jobs pendentes e executa tarefas conforme definido no pipeline. O fluxo envolve protocolos seguros, controle de identidade e gerenciamento do ciclo de vida de cada job.
Projetar a infraestrutura do OpenEMR exige entender requisitos clínicos, dimensionar hardware e rede, escolher topologia adequada e mapear dependências. Uma arquitetura bem planejada evita gargalos, reduz riscos de indisponibilidade e facilita integrações com laboratórios e agendas externas.
O GitLab Runner não é o servidor GitLab, nem um simples agente. Ele executa os jobs definidos no pipeline CI/CD, conectando-se ao GitLab para receber instruções e reportar resultados. Existem diferentes tipos de Runner, cada um adequado para cenários específicos de automação.
