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Como Implementar Continuous Deployment com Segurança

Continuous deployment acelera a entrega mas requer mecanismos robustos de segurança para prevenir problemas em produção. O rastreamento de releases do GitScrum, gerenciamento de feature flags e integração com pipeline de deploy ajudam times a fazer deploy com confiança enquanto mantêm a visibilidade e controle necessários para responder rapidamente quando problemas surgem.

Camadas de Segurança CD

CamadaPropósitoQuando Captura Problemas
Testes AutomatizadosCapturar bugs antes do deployTempo de build
Code ReviewCapturar problemas de designPré-merge
StagingProblemas de integraçãoPré-produção
Deploy CanaryProblemas de produção com subconjuntoProdução inicial
Feature FlagsControlar exposiçãoQualquer momento
MonitoramentoProblemas de runtimeProdução
RollbackRecuperaçãoQuando problemas detectados

Pipeline de Deploy Seguro

PIPELINE DE CONTINUOUS DEPLOYMENT

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  COMMIT                                         │
│  ├── Testes automatizados (unit, integração)    │
│  ├── Análise estática                           │
│  └── Build do artefato                          │
└────────────────────┬────────────────────────────┘
                     │ Se todos passarem
                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  CODE REVIEW                                    │
│  ├── Revisão de pares                           │
│  ├── Scan de segurança automatizado             │
│  └── Merge para main                            │
└────────────────────┬────────────────────────────┘
                     │ Se aprovado
                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  DEPLOY STAGING                                 │
│  ├── Testes de integração completos             │
│  ├── Testes E2E                                 │
│  └── Baseline de performance                    │
└────────────────────┬────────────────────────────┘
                     │ Se todos passarem
                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  CANARY PRODUÇÃO (5% tráfego)                   │
│  ├── Monitoramento de taxa de erro              │
│  ├── Monitoramento de latência                  │
│  └── Métricas de negócio                        │
│                                                 │
│  Se anomalia → Rollback automático              │
└────────────────────┬────────────────────────────┘
                     │ Se saudável (15-30 min)
                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  ROLLOUT GRADUAL                                │
│  ├── 5% → 25% → 50% → 100%                      │
│  ├── Monitoramento contínuo                     │
│  └── Pausa manual disponível                    │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Estratégia de Feature Flag

FEATURE FLAG PARA RELEASE SEGURO

DEPLOY DE CÓDIGO (sempre):
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  // Código de nova feature deployado            │
│  if (featureFlags.isEnabled('novo-checkout')) { │
│    return novoFluxoCheckout();                  │
│  } else {                                       │
│    return fluxoCheckoutExistente();             │
│  }                                              │
└─────────────────────────────────────────────────┘

ESTÁGIOS DE ROLLOUT:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  Dia 1: Time interno (dogfooding)               │
│  Dia 3: Usuários beta (opt-in)                  │
│  Dia 5: 10% dos usuários (aleatório)            │
│  Dia 7: 50% dos usuários                        │
│  Dia 10: 100% dos usuários                      │
│  Dia 14: Remover flag, limpar código            │
└─────────────────────────────────────────────────┘

ROLLBACK INSTANTÂNEO:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  Problema detectado?                            │
│  → Desligar flag                                │
│  → Todos usuários voltam ao fluxo antigo        │
│  → Nenhum deployment necessário                 │
│  → Corrigir e tentar rollout novamente          │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Requisitos de Monitoramento

ESSENCIAIS DE MONITORAMENTO DE PRODUÇÃO

MONITORAMENTO DE ERROS:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  • Rastreamento de exceções (Sentry, Bugsnag)   │
│  • Baseline de taxa de erro + alertas           │
│  • Detecção de picos de erro                    │
│  • Correlação com deployments                   │
└─────────────────────────────────────────────────┘

MONITORAMENTO DE PERFORMANCE:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  • Latência p50, p95, p99                       │
│  • Throughput e taxa de requisições             │
│  • Uso de recursos (CPU, memória, IO)           │
│  • Latência de consultas de banco de dados      │
└─────────────────────────────────────────────────┘

MÉTRICAS DE NEGÓCIO:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  • Taxas de conversão                           │
│  • Métricas de fluxo do usuário                 │
│  • Taxa de sucesso de transações                │
│  • Engajamento de feature                       │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Anatomia do Rollback

ESTRATÉGIA DE ROLLBACK

QUANDO FAZER ROLLBACK:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  Critérios automáticos:                         │
│  • Taxa de erro > 2x baseline                   │
│  • Latência p99 > 3x baseline                   │
│  • Métricas de negócio -10% threshold           │
│                                                 │
│  Critérios manuais:                             │
│  • Reports de clientes de problemas críticos    │
│  • Vulnerabilidades de segurança descobertas    │
│  • Corrupção de dados detectada                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘

COMO FAZER ROLLBACK:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  1. Feature flag off (se aplicável)             │
│  2. Deploy da versão anterior                   │
│  3. Verificar métricas normalizando             │
│  4. Comunicar incidente                         │
│  5. Post-mortem e correção                      │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Gerenciando CD no GitScrum

Estrutura de Projeto de Release

GERENCIAMENTO DE RELEASE NO GITSCRUM

ÉPICO: Pipeline de Deploy Contínuo
├── Sprint 1: Fundação
│   ├── Implementar pipeline CI básico
│   ├── Configurar deploy de staging
│   ├── Criar suite de testes inicial
│   └── Configurar monitoramento básico
│
├── Sprint 2: Segurança
│   ├── Implementar sistema de feature flag
│   ├── Criar procedimentos de rollback
│   ├── Configurar alertas e on-call
│   └── Documentar runbooks
│
└── Sprint 3: Otimização
    ├── Implementar deploys canary
    ├── Adicionar testes automatizados
    ├── Criar dashboards de deployment
    └── Treinar time em procedimentos

Checklist de Prontidão para Deploy

VALIDAÇÃO PRÉ-DEPLOY

PRONTIDÃO DE CÓDIGO:
□ Todos os testes passando
□ Code review aprovado
□ Sem conflitos de merge
□ Feature flags configuradas

PRONTIDÃO DE AMBIENTE:
□ Staging validado
□ Configuração verificada
□ Dependências atualizadas
□ Backup de banco concluído

PRONTIDÃO OPERACIONAL:
□ Monitoramento ativo
□ Alertas configurados
□ Time de plantão disponível
□ Plano de rollback preparado

PRONTIDÃO DE COMUNICAÇÃO:
□ Stakeholders notificados
□ Notas de release preparadas
□ Suporte informado
□ Canal de comunicação aberto

Métricas de CD a Rastrear

INDICADORES DE SAÚDE DE CONTINUOUS DEPLOYMENT

VELOCIDADE:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  Frequência de Deploy:                          │
│  • Meta: Múltiplos deploys por dia              │
│  • Medir: Deploys por semana/mês                │
│                                                 │
│  Lead Time:                                     │
│  • Meta: < 1 hora do commit para produção       │
│  • Medir: Tempo médio de commit para deploy     │
└─────────────────────────────────────────────────┘

ESTABILIDADE:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  Taxa de Falha de Mudança:                      │
│  • Meta: < 15% de deploys requerem correção     │
│  • Medir: Rollbacks / Total de deploys          │
│                                                 │
│  Tempo Médio de Recuperação:                    │
│  • Meta: < 1 hora para resolver incidentes      │
│  • Medir: Tempo do incidente até resolução      │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Soluções Relacionadas