DevOps e Confiabilidade

O Lab 04 já está disponível no GitHub . Ele mantém uma réplica física do PostgreSQL atualizada por streaming e permite observar o que acontece quando ela fica temporariamente indisponível. Depois de exercitar backup, restore e PITR no Lab 03 , o próximo passo é acompanhar alterações continuamente. A replicação envia registros de WAL (Write-Ahead Log, o registro de alterações do PostgreSQL) do servidor principal, ou primary, à réplica, que os reproduz sobre uma cópia física do cluster. ...

Versão de referência: este artigo foi revisado com base no commit 3dfe986 , que registra a automação e a validação local da terceira parte do Protheus Docker Lab. Um ambiente reproduzível não deveria depender de uma lista de comandos lembrada apenas por quem o criou. Depois de organizar os serviços e arquivos do Protheus Docker Lab , a etapa seguinte foi transformar o procedimento documentado em um fluxo operacional pequeno, previsível e seguro para os arquivos locais. ...

Um container pode estar em execução sem que o PostgreSQL aceite conexões. O PostgreSQL pode aceitar conexões sem que o banco esperado, as roles, os schemas ou as tabelas estejam disponíveis. E todos esses objetos podem existir sem que os dados necessários tenham sido carregados corretamente. Ainda assim, é comum resumir essas situações a uma única informação: healthy O problema não está no healthcheck. O problema está em interpretar uma verificação específica como prova de que todo o sistema está pronto. ...

Gerar um arquivo de backup e receber uma mensagem de sucesso é apenas o começo. O teste real acontece quando precisamos responder a perguntas mais difíceis: o arquivo pode ser lido? o PostgreSQL restaurado consegue iniciar? tabelas, índices, constraints e permissões continuam presentes? os dados recuperados representam o estado que esperávamos? conseguimos repetir o procedimento sem depender de improviso? Se essas respostas não foram verificadas, temos um artefato de backup, mas ainda não temos evidência de recuperação. ...

Versão de referência: este artigo foi revisado com base no commit 77562cd , que registra o estado validado da segunda parte do Protheus Docker Lab. No primeiro artigo da série, Construindo um laboratório Protheus com Docker , montei um ambiente de desenvolvimento composto por PostgreSQL, DBAccess, License Server e AppServer. Colocar os serviços em execução foi a primeira etapa. A seguinte foi transformar um arquivo Compose funcional em um projeto que eu pudesse entender, validar, recriar e evoluir. ...

No Lab 02 do PostgreSQL Reliability Lab , criamos uma base reproduzível com roles, schemas, extensões, tabelas relacionadas e dados suficientes para exercitar cenários operacionais. Essa base tornou possível fazer uma pergunta mais importante do que “temos backup?”: Conseguimos restaurar o banco e recuperar os dados até o ponto necessário depois de uma falha? Um arquivo de backup que nunca foi restaurado é apenas uma expectativa. Confiabilidade exige procedimento, evidência e conhecimento dos limites de recuperação. ...

No Lab 01, construímos a fundação: uma instância PostgreSQL reproduzível, persistente e validada com Docker. Mas subir um banco saudável é apenas o primeiro passo. Para testar backup, replicação, observabilidade ou performance, precisamos de uma base que se aproxime de um cenário real: usuários com responsabilidades diferentes, schemas bem definidos, extensões operacionais, relacionamentos, índices e dados suficientes para exercitar o ambiente. Esse é o objetivo do Lab 02 do PostgreSQL Reliability Lab. ...

Durante muitos anos, desenvolver para o ERP Protheus significava preparar manualmente todo o ambiente de desenvolvimento. Instalar banco de dados, configurar DBAccess, ajustar License Server, preparar AppServer, copiar arquivos de configuração e validar dependências costumava fazer parte do processo. Cada máquina acabava se tornando um ambiente único, com pequenas diferenças difíceis de rastrear. Embora esse modelo ainda seja comum em muitos projetos, ele fica distante de práticas que hoje considero essenciais em Engenharia de Software: ambientes descritos como código, configuração versionada, automação operacional e capacidade de recriar o laboratório de forma previsível. ...

Recentemente, participei de um desafio do curso de DevOps da Rocketseat. O objetivo era analisar o cenário de uma empresa fictícia e propor melhorias com base no modelo CALMS e nas Três Maneiras do DevOps. À primeira vista, o exercício parecia ser sobre automação, CI/CD e deploys. Porém, ao analisar o caso, ficou claro que os principais problemas não estavam relacionados à falta de ferramentas, mas à forma como as equipes trabalhavam. ...

Durante muito tempo, enxerguei DevOps como algo distante da minha realidade. Parecia um assunto sempre associado a Kubernetes, pipelines complexos e uma infinidade de ferramentas que, sinceramente, não faziam muito sentido no meu dia a dia com ERP Protheus e banco de dados. Mas essa percepção começou a mudar quando retomei meus estudos e passei a olhar para DevOps de uma forma mais prática. DevOps não é apenas sobre ferramentas. É, principalmente, sobre criar ambientes mais previsíveis, automatizados e confiáveis. ...