Alta disponibilidade em clusters Kubernetes não é luxo: é requisito para ambientes críticos. Esta lição detalha como manter o control plane, o etcd e o balanceamento de carga resilientes, com práticas extraídas de produção real.
Quando muitos pipelines rodam ao mesmo tempo, o risco de gargalos e jobs parados cresce. O balanceamento correto entre múltiplos GitLab Runners e a configuração de concorrência são essenciais para distribuir carga e manter a eficiência.
Migrar aplicações legadas para Kubernetes exige mapear dependências, refatorar o mínimo possível e adotar rollout controlado. O sucesso depende de monitoramento pós-migração e ajustes contínuos.
Auto-scaling de runners permite que pipelines CI/CD lidem com picos de demanda sem desperdício de recursos. O GitLab Runner, integrado ao Docker Machine, pode criar e destruir máquinas automaticamente em provedores de nuvem, ajustando a capacidade conforme a necessidade.
Upgrades e backups em clusters Kubernetes exigem planejamento rigoroso para garantir continuidade e integridade dos dados. Esta lição mostra como planejar upgrades, proteger o etcd, definir políticas de retenção e testar a recuperação.
Sem versionamento e revisão, clusters Kubernetes viram terra de ninguém. Manifestos bem estruturados e controlados por Git garantem rastreabilidade, rollback rápido e revisão colaborativa. Automatizar validação reduz erros antes mesmo de chegar ao cluster.
Jobs parametrizados e matrizes no GitLab CI permitem executar o mesmo pipeline em múltiplos cenários sem duplicação de código. Com isso, você cobre mais casos de teste e automatiza variações de build, tornando o pipeline mais eficiente e sustentável.
Automatizar pipelines no GitLab Runner vai muito além do commit: triggers, schedules e pipelines dinâmicos permitem execuções complexas, reativas e agendadas. Combinando esses recursos, você elimina tarefas manuais e garante entregas contínuas, mesmo em cenários imprevisíveis.
O Cluster Autoscaler ajusta automaticamente o número de nós em clusters Kubernetes, aumentando ou reduzindo a infraestrutura conforme a demanda real de recursos. Isso garante eficiência, resiliência e economia em ambientes de produção.
O Kubernetes oferece mecanismos automáticos para escalar pods conforme a demanda: o Horizontal Pod Autoscaler (HPA) ajusta a quantidade de réplicas, enquanto o Vertical Pod Autoscaler (VPA) modifica recursos de CPU e memória dos pods. Saber configurar, monitorar e combinar esses recursos é essencial para garantir eficiência e resiliência em ambientes de produção.
Quando o GitLab Runner fica offline, jobs se acumulam na fila e a entrega contínua para. Saber identificar, diagnosticar e restaurar rapidamente a disponibilidade do Runner é fundamental para evitar gargalos e prejuízos em pipelines críticos.
Jobs travados ou falhando são sintomas de problemas clássicos em pipelines CI/CD com GitLab Runner. Entenda como identificar, diagnosticar e corrigir causas como timeouts, erros de permissão e inconsistências de ambiente.
Automatizar tarefas periódicas e pipelines é fundamental para clusters Kubernetes em produção. Jobs, CronJobs e workflows permitem executar rotinas, processar dados e orquestrar pipelines sem depender de ferramentas externas. Conheça os conceitos, exemplos reais, cuidados com recursos e monitoramento dessas tarefas.
