O que não é mencionado pelo ChatGPT sobre a implementação do Kubernetes em ambientes de produção.

Como a inteligência artificial generativa se comporta ao ser utilizada em contextos mais técnicos, apesar de já ter demonstrado utilidade em diversas situações simples?

Assim como várias empresas de tecnologia, ao lançar o ChatGPT publicamente, a intenção era avaliar as respostas por meio de uma pesquisa online convencional. Testamos fazendo perguntas técnicas e solicitando informações específicas. Embora nem todas as respostas tenham sido precisas ou eficazes, a equipe valorizou a oportunidade de fornecer feedback para aprimorar as respostas.

Posteriormente, nos voltamos para questões mais detalhadas e consultamos o ChatGPT em busca de orientação relacionada ao uso do Kubernetes. O ChatGPT apresentou um conjunto de 12 recomendações essenciais para a implementação do Kubernetes em ambientes de produção, a maioria das quais se mostrou correta e pertinente. No entanto, ao requisitar a ampliação dessa lista para 50 melhores práticas, ficou evidente rapidamente que a contribuição humana ainda é fundamental.

IA generativa é uma forma de inteligência artificial que gera conteúdo.

Como é que aplicamos o Kubernetes.

A JFrog tem utilizado serviços de Kubernetes de provedores de nuvem líderes, como AWS, Azure e Google Cloud, para executar sua plataforma em Kubernetes por mais de seis anos. A empresa opera em mais de 30 regiões ao redor do mundo, cada uma com vários clusters Kubernetes.

No contexto específico em que estamos inseridos, o Kubernetes é utilizado principalmente para rodar operações e atividades em tempo real, em vez de ser utilizado para armazenamento. A organização utiliza serviços de bancos de dados e armazenamento de objetos fornecidos por provedores de nuvem. A infraestrutura do Kubernetes é composta por uma grande quantidade de nós, e o número desses nós aumenta ou diminui de forma dinâmica conforme as configurações de auto-escalonamento.

Na infraestrutura de produção da JFrog, são utilizadas centenas de milhares de cápsulas, que são consideradas a menor unidade de implantação no Kubernetes. O número exato varia de acordo com a criação ou término das cápsulas; atualmente, há aproximadamente 300.000 cápsulas em execução em todo o mundo na configuração de produção da empresa, o que representa uma carga de trabalho significativa para gerenciar.

Costumamos lançar regularmente novas versões de aplicativos, correções de bugs e patches. Desenvolvemos um sistema abrangente para disponibilizar essas atualizações, realizando testes preliminares apropriados antes da atualização completa. Isso nos permite manter um fluxo constante de lançamentos e assegurar a estabilidade do serviço.

Como a maioria dos usuários do serviço está ciente, o ChatGPT evidencia uma limitação em relação à atualização completa dos dados em que se baseia. Com isso em mente e considerando a situação mencionada para exemplificar nossas demandas, aqui estão 10 informações que o ChatGPT não revelará sobre a gestão do Kubernetes em ambientes de produção, até que a OpenAI atualize seus dados e algoritmos.

Determinar o tamanho ideal de um nó é uma habilidade especializada.

O dimensionamento de nós requer equilibrar o uso de nós menores para diminuir a dispersão de recursos e de nós maiores para melhorar o desempenho da aplicação. A estratégia consiste em utilizar diversos tamanhos de nós de acordo com as demandas de carga de trabalho, como processamento ou uso de memória. Ajustar os recursos do contêiner para refletir a relação entre CPU e memória dos nós maximiza a eficiência na utilização de recursos.

Em suma, determinar a quantidade adequada de vagens por nó é uma ação de equilíbrio, levando em consideração as diversas demandas de recursos de cada aplicação ou serviço. Distribuir a carga entre os nós utilizando estratégias como topologia de pods, restrições de dispersão ou anti-afinidade de pods, contribui para otimizar a utilização de recursos e lidar com mudanças na intensidade da carga de trabalho. O equilíbrio e a distribuição de carga são cruciais para empresas maiores que utilizam serviços de nuvem baseados em Kubernetes.

Como garantir a segurança do plano de controle.

É essencial acompanhar de perto o plano de controle Kubernetes, especialmente em serviços gerenciados. Embora os provedores de nuvem ofereçam um sólido controle e equilíbrio, é importante ter consciência de suas limitações. É fundamental manter um monitoramento e alertas ativos para garantir que o plano de controle funcione de forma otimizada, pois um plano de controle lento pode afetar negativamente o desempenho do cluster, incluindo o agendamento, atualizações e operações de escalonamento. Mesmo em serviços gerenciados, é necessário levar em consideração os limites existentes.

O abuso do piloto automático em aeronaves pode resultar em graves acidentes. É importante lembrar que é necessário monitorar e gerenciar adequadamente o uso desse sistema para evitar sobrecargas.

Como garantir que o aplicativo permaneça operacional por mais tempo.

Dar preferência aos serviços essenciais melhora a disponibilidade da aplicação. A definição das prioridades e a qualidade das classes de serviço ajudam a identificar quais aplicações de alta prioridade devem ser sempre executadas; entender os diferentes níveis de prioridade auxilia na melhoria da estabilidade e do desempenho.

Enquanto isso, a política de anti-afinidade impede a implantação de múltiplas instâncias do mesmo serviço em um único nó, garantindo assim a resiliência do sistema contra falhas em um nó específico. Isso garante que problemas em um nó não afetem as demais réplicas do serviço.

Você também deve considerar a ideia de criar piscinas específicas para aplicações críticas. Por exemplo, ter uma piscina separada para funções essenciais, como Prometheus, pode aumentar a estabilidade do serviço e a satisfação dos usuários.

Você deve fazer um planejamento cuidadoso da escala.

Sua empresa está pronta para lidar com o dobro das implementações necessárias para suportar o crescimento da capacidade sem causar impactos negativos? O auto-escalonamento de clusters em serviços gerenciados pode ser útil nesse aspecto, mas é essencial compreender os limites de tamanho do cluster. Em nossa experiência, um cluster padrão consiste em aproximadamente 100 nós; caso esse limite seja alcançado, optamos por implantar outro cluster em vez de forçar o aumento do existente.

O planejamento da aplicação, tanto em termos de expansão vertical quanto horizontal, deve ser levado em conta. É crucial encontrar o ponto ideal para otimizar o uso dos recursos sem excessos. Geralmente, é preferível optar pelo escalonamento horizontal e pela replicação ou duplicação das cargas de trabalho, embora seja importante considerar o impacto que isso pode ter nas conexões de banco de dados e armazenamento.

Você também deve considerar a possibilidade de falhar ao fazer planos.

Preparar-se para possíveis problemas tornou-se uma prática comum em diversas áreas da infraestrutura de aplicativos. É importante criar materiais educativos que abordem diferentes situações de falha, como falhas em aplicativos, em nós e em clusters. A adoção de estratégias como uso de cápsulas de aplicativos de alta disponibilidade e anti-afinidade de pods pode ser útil para garantir a continuidade em caso de falhas.

Cada empresa deve ter um plano abrangente de recuperação de desastres para lidar com falhas de cluster, e é fundamental treinar regularmente a equipe nesse plano. Durante a recuperação de falhas, adotar uma abordagem controlada e gradual ajuda a evitar sobrecarregar os recursos.

Formas de garantir a segurança do seu processo de entrega de produção.

A cadeia de suprimentos de software está frequentemente sujeita a falhas e indivíduos mal-intencionados. É importante ter supervisão em todas as etapas do processo. Da mesma forma, é essencial ser cauteloso ao depender de ferramentas externas e fornecedores, considerando cuidadosamente sua confiabilidade.

As equipes devem tomar medidas para controlar as fontes externas, como verificar os binários digitalizados provenientes de repositórios remotos e validá-los com uma solução de análise de composição de software (SCA). Também é importante aplicar medidas de qualidade e segurança em todas as etapas do processo para garantir confiabilidade tanto para os usuários quanto para o próprio processo de desenvolvimento, visando entregar software de alta qualidade.

Como garantir que você utilize seu tempo de maneira eficiente e produtiva.

Utilizar controladores de admissão para aplicar restrições, como impedir a execução de versões não autorizadas, é uma medida que contribui para a segurança do ambiente Kubernetes. Ferramentas como o OPA Gatekeeper auxiliam na aplicação de políticas, como garantir que apenas registros de contêineres autorizados sejam utilizados nas implantações.

É aconselhável implementar o controle de acesso baseado em função para assegurar a segurança dos clusters Kubernetes, e outras ferramentas de proteção em tempo de execução podem detectar e corrigir ameaças instantaneamente. O isolamento de namespaces e as políticas de rede são úteis para prevenir a propagação de ameaças e proteger os processos dentro desses namespaces. Além disso, é recomendável considerar rodar aplicações críticas em nós isolados para reduzir o risco de possíveis vulnerabilidades de escape de contêineres.

Como garantir a segurança do seu espaço.

Garantir a segurança de seu ambiente envolve reconhecer que a rede está constantemente sujeita a possíveis ataques. É aconselhável utilizar ferramentas de auditoria para identificar atividades suspeitas nos clusters e infraestrutura, juntamente com medidas de proteção em tempo real que ofereçam total visibilidade e controle sobre as cargas de trabalho.

Paráfrase do texto: É essencial contar não apenas com excelentes ferramentas, mas também com uma equipe de resposta a incidentes bem preparada, que siga um plano de ação claro em situações de alertas ou atividades suspeitas. Assim como na recuperação de desastres, é importante realizar exercícios e práticas de forma regular. Muitas organizações oferecem recompensas por bugs (bug bounties) ou contratam especialistas externos para testar a segurança do sistema em busca de vulnerabilidades. A perspectiva externa e a pesquisa imparcial podem trazer informações valiosas.

A necessidade de aprendizado constante é um compromisso essencial.

Conforme os sistemas e procedimentos avançam, é importante que os times estejam em constante aprendizado, utilizando dados do desempenho anterior para avaliar e implementar medidas de melhoria. Busque por progressos pequenos e constantes; o que era importante antes pode não ser mais relevante agora.

Observar ativamente os dados de desempenho pode ser útil para detectar problemas de memória, vazamentos de CPU ou falhas de desempenho em ferramentas de terceiros. Ao analisar constantemente os dados em busca de padrões e irregularidades, é possível aprimorar o entendimento e o desempenho do sistema. Essa abordagem proativa de monitoramento e avaliação resulta em melhorias mais eficazes em comparação com simplesmente reagir a alertas em tempo real.

Os seres humanos representam o ponto frágil.

Automatizar sempre que possível reduz a necessidade de intervenção humana, o que pode ser vantajoso, pois os humanos são frequentemente a vulnerabilidade em termos de segurança. Analise diferentes opções de automação disponíveis e selecione aquela mais adequada para os seus procedimentos e requisitos específicos.

O GitOps é uma estratégia amplamente adotada para implementar alterações do desenvolvimento para a produção, estabelecendo um padrão e uma interface familiar para controlar as mudanças de configuração. Uma abordagem semelhante envolve a utilização de repositórios distintos para diferentes tipos de configurações, porém é essencial manter uma distinção clara entre os ambientes de desenvolvimento, de teste e de produção, mesmo que eles sejam parecidos entre si.

Vislumbrando o que está por vir.

As soluções baseadas em Inteligência Artificial oferecem potencial para o futuro ao simplificar a operação, automatizar tarefas de gestão de ambientes e resolver problemas. No entanto, é fundamental considerar que a avaliação humana é essencial e não pode ser substituída.

Os motores de inteligência artificial atuais se baseiam em informações públicas, as quais podem estar imprecisas, desatualizadas ou sem importância, resultando em respostas ou sugestões equivocadas. É essencial utilizar o bom senso e estar ciente das limitações da inteligência artificial.

Stephen Chin é um profissional experiente na área de tecnologia, com vasta experiência em desenvolvimento e relacionamento com desenvolvedores. Ele ocupou cargos importantes em diversas organizações, incluindo JFrog, CDF e CNCF. Além disso, é autor de diversos livros renomados na área de desenvolvimento de software. Sua presença é marcante em conferências ao redor do mundo, onde compartilha seu conhecimento e experiência. Nos momentos de lazer, Stephen gosta de viajar de moto e ensinar programação para crianças, incluindo sua filha adolescente.

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