Manifestos YAML são a base da configuração declarativa no Kubernetes. Eles permitem definir, versionar e aplicar o estado desejado de recursos como Deployments, Services, ConfigMaps e Secrets, garantindo consistência e rastreabilidade em ambientes de produção.
Dimensionar corretamente CPU, memória e storage no GitLab Runner é essencial para evitar falhas e lentidão nos pipelines. Esta lição mostra como definir requisitos mínimos e recomendados, ajustar recursos por executor e identificar sintomas de subdimensionamento.
O dimensionamento correto dos Runners do GitLab é essencial para evitar filas de jobs e desperdício de recursos. Entenda como analisar métricas, identificar gargalos e calcular a quantidade ideal de Runners para sua demanda.
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.
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.
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.
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.
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.
O isolamento lógico e a segmentação de redes em clusters Kubernetes são essenciais para segurança, performance e governança. Namespaces, Network Policies e segmentação de rede permitem separar workloads, controlar acessos e proteger ambientes multi-tenant.
