Olá eu sou a Lili (Lilit Bandeira) e serei a professora dessa semana, numa breve apresentação eu sou Engenheira de Software no @nubank, sou ex aluna e hoje colaboro com o reprograma como professora e líder técnica.
Segue os meus contatos:
- Ao término desta aula devemos compreender a Metodologia DevOps e a cultura organizacional inerente a aplicação desta metodologia e realizar deploy das nossas aplicações em produção integrando com Git Actions.
Antes de começar, vamos organizar nosso setup.
- Fork esse repositório
- Clone o fork na sua máquina (Para isso basta abrir o seu terminal e digitar
git clone url-do-seu-repositorio-forkado) - Entre na pasta do seu repositório (Para isso basta abrir o seu terminal e digitar
cd nome-do-seu-repositorio-forkado)
Uma atitude de responsabilidade compartilhada é um aspecto da cultura DevOps que incentiva uma colaboração mais estreita. É fácil para uma equipe de desenvolvimento perder o interesse na operação e manutenção de um sistema se ele for entregue a outra equipe para cuidar. Se uma equipe de desenvolvimento compartilhar a responsabilidade de cuidar de um sistema ao longo de sua vida útil, ela será capaz de compartilhar a dor da equipe de operações e, assim, identificar maneiras de simplificar a implantação e a manutenção (por exemplo, automatizando as implantações e melhorando o registro). Fragmento retirado daqui
A metodologia DevOps (Development+Operations) é uma abordagem colaborativa e cultural para o desenvolvimento de software que visa integrar equipes de desenvolvimento (Dev) e operações (Ops) para melhorar a colaboração, a comunicação, a eficiência e a confiabilidade ao longo do ciclo de vida de desenvolvimento de software. Essa metodologia enfatiza a automação de processos, a integração contínua (CI - continuos integration), a entrega/implantação contínua (CD - continuos delivery/deployment) e a responsabilidade compartilhada entre as equipes, com o objetivo de aumentar a velocidade de entrega, a qualidade do software e a capacidade de resposta às mudanças do mercado. Em resumo, o DevOps visa criar um ambiente no qual o desenvolvimento, o teste e a implantação de software ocorram de forma integrada e contínua, promovendo uma cultura de colaboração e feedback constante entre as equipes de desenvolvimento e operações.
Existem certas regras que controlam o modelo DevOps. Com esses princípios de DevOps, você pode avaliar se a abordagem oferecerá valor operacional ou melhorará o ciclo geral de desenvolvimento de software do seu negócio.
DevOps é melhorar a eficiência, qualidade e resiliência do processo de desenvolvimento de software, ao mesmo tempo em que promove uma cultura de colaboração, comunicação e responsabilidade compartilhada entre equipes de desenvolvimento e operações.
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Maior Colaboração e Comunicação
Ao integrar equipes de desenvolvimento e operações, DevOps promove uma cultura de colaboração e comunicação, o que leva a uma melhor compreensão dos requisitos e expectativas de ambos os lados.
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Automação para reduzir erros e aumentar a produtividade
Automatizar uma parte significativa do desenvolvimento de software personalizado para um ciclo de vida mais curto e melhores entregas. Essa automação é fundamental para alcançar implantação e testes contínuos em todo o processo. Como resultado, você não encontrará erros ou bugs no sistema no momento da inicialização.
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Melhoria contínua para otimizar velocidade, custo e facilidade de entrega
Usando garantia de qualidade e testes automatizados enquanto implementam feedback contínuo, as equipes de cuidam desta resiliência se esforçam para oferecer produtos aprimorados e altamente utilizáveis. O teste de integração-implantação é um ciclo contínuo, colaborativo e automatizado que ajuda as equipes de DevOps a entregar projetos complexos sem erros e no prazo.
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Resiliência e Confiabilidade
A cultura DevOps enfatiza a automação, a monitoração e a capacidade de resposta, o que leva a sistemas mais resistentes e confiáveis que podem lidar melhor com falhas e interrupções.
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Ações centradas no cliente para melhorias adicionais
DevOps permite uma resposta mais rápida às mudanças nos requisitos do cliente ou do mercado, permitindo que as equipes iterem e adaptem seus produtos com mais facilidade.
O funcionamento do DevOps envolve a integração de processos, ferramentas e práticas para facilitar a colaboração e a entrega contínua de software.
Esses aspectos trabalham juntos para criar um ambiente de desenvolvimento e operações integrado, automatizado e colaborativo, que suporta a entrega rápida, confiável e de alta qualidade de software seguindo práticas contínuas que formam o ciclo de vida DevOps.
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Integração Contínua (CI):
- Processo automatizado de integração de código desenvolvido por diferentes membros da equipe várias vezes ao dia.
- Utiliza ferramentas como Jenkins, GitLab CI, ou {c:magenta}GitHub Actions{/c} para automatizar compilações, testes e análises estáticas de código.
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Entrega ou Implantação Contínua (CD):
- Extensão da integração contínua que automatiza a implantação de código em ambientes de teste e produção de forma rápida e segura.
- Utiliza ferramentas de automação de implantação, como Ansible, Puppet, ou {c:magenta}Docker{/c}, para garantir a consistência e a confiabilidade das implantações.
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Automação de Infraestrutura:
- Implementação e gestão automatizada de infraestrutura de computação (servidores, redes, armazenamento) por meio de código.
- Utiliza ferramentas de automação de infraestrutura, como Terraform, Chef, ou {c:magenta}AWS CloudFormation{/c}, para provisionar e configurar recursos de forma programática.
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Monitoramento e Observabilidade:
- Coleta de métricas, registros e alertas para monitorar a saúde e o desempenho do sistema em tempo real.
- Utiliza ferramentas de monitoramento, como Prometheus, Grafana, ou ELK Stack, para visualizar e analisar dados operacionais e de desempenho.
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Cultura e Colaboração:
- Foco na cultura organizacional de colaboração, comunicação e responsabilidade compartilhada entre equipes de desenvolvimento e operações.
- Promove práticas ágeis, como revisões de código, pareamento e mobs, e reuniões de stand-up, para facilitar a comunicação e o compartilhamento de conhecimento.
GitHub Actions é uma ferramenta de automação oferecida pelo GitHub que permite automatizar fluxos de trabalho diretamente em seu repositório GitHub. Com o GitHub Actions, você pode criar, testar e implantar seu código diretamente do seu repositório, sem precisar de ferramentas externas. Ele funciona com base em eventos, como push de código, criação de pull requests, criação de tags e muito mais.
A relação entre GitHub Actions e a metodologia DevOps está no fato de que o GitHub Actions fornece uma plataforma para automatizar os processos de desenvolvimento, teste e implantação de software. Ao automatizar esses processos, o GitHub Actions ajuda a alcançar alguns dos princípios fundamentais do DevOps, tais como:
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Integração Contínua (CI): Com GitHub Actions, você pode configurar fluxos de trabalho para realizar a integração contínua, ou seja, automatizar a construção e os testes do seu código sempre que houver uma alteração no repositório. Isso ajuda a identificar e corrigir problemas rapidamente.
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Entrega Contínua (CD): Além da CI, você pode configurar fluxos de trabalho para implantar automaticamente o código em ambientes de desenvolvimento, homologação e produção sempre que uma alteração for mesclada na branch principal ou uma nova versão for marcada com uma tag.
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Automação de Processos: GitHub Actions permite automatizar não apenas processos de CI/CD, mas também qualquer tarefa repetitiva no desenvolvimento de software, como a atualização de dependências, a notificação de equipes sobre mudanças importantes e muito mais.
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Feedback Rápido: Ao automatizar os testes e implantações, GitHub Actions proporciona um feedback rápido sobre a qualidade do código e as alterações realizadas, permitindo que as equipes identifiquem e resolvam problemas rapidamente.
GitHub Actions segue a metodologia DevOps ao fornecer uma plataforma flexível e poderosa para automatizar os processos de desenvolvimento de software, facilitando a integração, entrega e feedback contínuos. Isso ajuda as equipes a colaborar de forma mais eficiente, a entregar software de alta qualidade e a responder rapidamente às mudanças no ambiente de desenvolvimento.
Existem muitas possibilidades de fluxos e ambientes que podem atender as necessidades de negócio de cada organização, segue uma sugestão de fluxo com variedades de ambientes que exemplificam como muitas empresas trabalham:
- Checkout do Repositório
- Instalação de Dependências
- Construção
- Testes
- Implantação no Ambiente de Desenvolvimento
- Checkout do Repositório
- Instalação de Dependências
- Construção
- Testes
- Implantação no Ambiente de Homologação
- Checkout do Repositório
- Instalação de Dependências
- Construção
- Testes
- Implantação no Ambiente de Produção
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Fluxo de Trabalho Geral:
- Acionado por: Push, Pull Request
- Atividades: Construção e Testes
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Implantação no Ambiente de Desenvolvimento:
- Acionado por: Pull Request mesclado na branch main
- Atividades: Implantação no Ambiente de Desenvolvimento
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Implantação no Ambiente de Produção:
- Acionado por: Criação de Tag com formato específico (v*)
- Atividades: Implantação no Ambiente de Produção
Esta organização facilita a compreensão das etapas específicas realizadas em cada ambiente, bem como das ações especiais acionadas em determinadas situações, como mesclagem de pull requests e criação de tags para versões de produção.
Aqui está uma versão ilustrada do arquivo YAML, incorporando os cenários descritos:
name: 🚀 Fluxo de Trabalho DevOps
on:
pull_request:
branches:
- main
pull_request_target:
branches:
- main
jobs:
build-and-test:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: 🛠️ Checkout do Repositório
uses: actions/checkout@v2
- name: 📦 Instalação de Dependências
run: npm install
- name: 🚀 Construção
run: npm run build
- name: 🧪 Testes
run: npm test
build-and-deploy-dev:
runs-on: ubuntu-latest
if: github.event_name == 'pull_request' && github.event.action == 'closed' && github.event.pull_request.merged == true && github.ref == 'refs/heads/main'
steps:
- name: 🛠️ Checkout do Repositório
uses: actions/checkout@v2
- name: 📦 Instalação de Dependências
run: npm install
- name: 🚀 Construção
run: npm run build
- name: 🚀 Implantação no Ambiente de Desenvolvimento
run: |
echo "Implantando no ambiente de desenvolvimento..."
# Comandos de implantação no ambiente de desenvolvimento aqui
build-and-deploy-homol:
runs-on: ubuntu-latest
if: github.event_name == 'pull_request' && github.event.action == 'opened' && github.ref == 'refs/heads/homologação'
steps:
- name: 🛠️ Checkout do Repositório
uses: actions/checkout@v2
- name: 📦 Instalação de Dependências
run: npm install
- name: 🚀 Construção
run: npm run build
- name: 🚀 Implantação no Ambiente de Homologação
run: |
echo "Implantando no ambiente de homologação..."
# Comandos de implantação no ambiente de homologação aqui
build-and-deploy-prod:
runs-on: ubuntu-latest
if: github.event_name == 'push' && startsWith(github.ref, 'refs/tags/v')
steps:
- name: 🛠️ Checkout do Repositório
uses: actions/checkout@v2
- name: 📦 Instalação de Dependências
run: npm install
- name: 🚀 Construção
run: npm run build
- name: 🚀 Implantação no Ambiente de Produção
run: |
echo "Implantando no ambiente de produção..."
# Comandos de implantação no ambiente de produção aquiEste arquivo YAML inclui diferentes cenários baseados em eventos de pull request e push. Ele constrói e testa o código em qualquer push ou pull request, implanta no ambiente de desenvolvimento quando uma PR é mesclada na branch main, no ambiente de homologação quando uma PR é aberta para a branch de homologação e no ambiente de produção quando uma tag é criada com um formato específico (v*), indicando uma versão. Essa abordagem oferece um fluxo de trabalho controlado e automatizado para os diferentes ambientes de implantação.
Para criar fluxos de trabalho com GitHub Actions, você pode seguir estes passos:
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Configuração do Repositório:
- Acesse o seu repositório no GitHub.
- Crie um novo arquivo chamado
.github/workflows/nome_do_workflow.yml. - Esse arquivo YAML conterá a definição do seu fluxo de trabalho.
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Definição do Fluxo de Trabalho:
- No arquivo YAML, defina o nome do seu fluxo de trabalho e os gatilhos que o acionarão, como push de código, criação de pull requests ou outras atividades específicas.
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Configuração das Etapas (Steps):
- Dentro do fluxo de trabalho, defina as etapas que serão executadas.
- Cada etapa pode consistir em uma ou mais ações (actions), que são unidades de trabalho que realizam tarefas específicas, como executar comandos, testar código, implantar aplicativos, etc.
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Utilização de Ações Personalizadas:
- Além das ações pré-definidas fornecidas pelo GitHub, você também pode usar ações personalizadas ou criar suas próprias ações para atender às necessidades específicas do seu projeto.
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Execução e Monitoramento do Fluxo de Trabalho:
- Depois de definir o fluxo de trabalho, ele será executado automaticamente sempre que os gatilhos especificados forem acionados.
- Você pode monitorar o progresso e o resultado do fluxo de trabalho na guia "Actions" do seu repositório no GitHub.
A inteligência artificial (IA) é um campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas e máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Essas tarefas incluem raciocínio, aprendizado, percepção, compreensão da linguagem natural, reconhecimento de padrões, tomada de decisões e muito mais.
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Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Uma abordagem da IA na qual os sistemas são projetados para aprender e melhorar com base em dados sem serem explicitamente programados. Isso envolve o desenvolvimento de algoritmos e modelos que podem fazer previsões ou tomar decisões com base em padrões nos dados.
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Redes Neurais Artificiais (ANNs): Modelos computacionais inspirados na estrutura e funcionamento do cérebro humano. Eles são compostos por neurônios artificiais interconectados que processam informações de maneira semelhante aos neurônios biológicos.
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Processamento de Linguagem Natural (PLN): Uma área da IA focada na interação entre computadores e humanos por meio da linguagem natural. Isso envolve a compreensão, interpretação e geração de texto em linguagem humana.
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Visão Computacional: O estudo e desenvolvimento de algoritmos que permitem que os computadores entendam e interpretem o conteúdo visual, como imagens e vídeos.
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Robótica: O campo que combina IA, engenharia e ciências da computação para criar sistemas robóticos capazes de interagir com o ambiente físico e executar tarefas autônomas.
A IA tem aplicações em uma variedade de setores, incluindo saúde, finanças, automotivo, varejo, jogos, entretenimento e muito mais. Seu objetivo é desenvolver sistemas que possam imitar, ampliar ou até mesmo superar as capacidades humanas em diferentes áreas de atividade.
A inteligência artificial (IA) pode contribuir significativamente com a metodologia DevOps de várias maneiras.
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Automatização de processos: A IA pode ser usada para automatizar tarefas repetitivas e manuais, como compilação de código, testes e implantação. Isso acelera o ciclo de desenvolvimento e liberação de software, permitindo que as equipes se concentrem em tarefas mais complexas e de maior valor.
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Análise de dados e monitoramento contínuo: Os sistemas de IA podem analisar grandes volumes de dados de logs, métricas de desempenho e outros dados de operações para identificar padrões, anomalias e tendências. Isso ajuda a detectar problemas mais rapidamente e a prever possíveis falhas antes que elas ocorram.
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Otimização de recursos: A IA pode otimizar o uso de recursos, como servidores e instâncias de nuvem, alocando-os de forma mais eficiente com base nas demandas de carga de trabalho. Isso ajuda a reduzir custos e melhorar o desempenho do sistema.
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Testes inteligentes: A IA pode ajudar na criação e execução de testes mais abrangentes e inteligentes, identificando áreas críticas de código para teste e adaptando os casos de teste com base em mudanças no código. Isso ajuda a garantir a qualidade do software e a reduzir o tempo necessário para realizar testes.
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Assistência no diagnóstico e resolução de problemas: Sistemas de IA podem ajudar a diagnosticar e resolver problemas mais rapidamente, sugerindo soluções com base em análises de problemas semelhantes no passado. Isso ajuda a reduzir o tempo de inatividade do sistema e a melhorar a experiência do usuário.
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Feedback e melhoria contínua: A IA pode fornecer insights valiosos sobre o desempenho do sistema, o feedback dos usuários e áreas de melhoria, ajudando as equipes DevOps a iterar e melhorar continuamente seus processos e produtos. Isso leva a um ciclo de desenvolvimento mais ágil e eficiente.
Integrar inteligência artificial (IA) com GitHub Actions pode proporcionar uma série de benefícios para fluxos de trabalho de desenvolvimento e operações, como:
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Automatização de tarefas repetitivas: Você pode usar a IA para automatizar tarefas comuns, como revisão de código, geração de documentação ou até mesmo gerenciamento de problemas.
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Análise de código: Incorporar IA nos seus fluxos de trabalho de GitHub Actions pode ajudar a realizar análises mais avançadas no código, identificando padrões, vulnerabilidades de segurança, ou mesmo sugerindo melhorias de desempenho.
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Testes inteligentes: Você pode usar IA para melhorar seus testes automatizados, identificando áreas críticas de código para teste ou até mesmo gerando casos de teste automaticamente com base em mudanças no código.
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Gerenciamento de problemas e resolução de bugs: IA pode ajudar a identificar e priorizar problemas de software, sugerindo soluções com base em análises de problemas semelhantes ou até mesmo contribuindo para a correção automatizada de bugs.
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Otimização de desempenho: Incorporar IA nos fluxos de trabalho de GitHub Actions pode ajudar a otimizar o desempenho do sistema, identificando gargalos de desempenho e sugerindo melhorias de código ou configuração.
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Feedback e melhoria contínua: IA pode fornecer insights valiosos sobre o desempenho do sistema e feedback dos usuários, ajudando a equipe a iterar e melhorar continuamente seus processos e produtos.
Integrar IA com GitHub Actions pode ser feito através do desenvolvimento de scripts personalizados ou usando ferramentas e serviços de IA já disponíveis que oferecem integração com o GitHub. Essa integração pode ser uma maneira poderosa de melhorar a eficiência e a qualidade dos seus fluxos de trabalho de desenvolvimento e operações.
Docker é um conjunto de produtos de plataforma como serviço que usam virtualização de nível de sistema operacional para entregar software em pacotes chamados contêineres. (Wiki)
O Objetivo é acelear a maneira como desenvolvemos, executamos e entregamos aplicativos para o mundo, removendo a necessidade de configurações e gerenciamentos manuais de ambientes.
EC2 ou Elastic Compute Cloud é o serviço de computação em nuve da Amazon e uma das partes centrais plataforma AWS, é um serviço que possui um nível gratuito e oferece segurança , agilidade. Com ele podemos obter computadores virtuais onde podemos rodar nossas aplicações e banco de dados.
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