A resiliência é um dos pilares fundamentais da arquitetura moderna em nuvem. Em ambientes distribuídos, falhas são inevitáveis — nós caem, Pods travam, redes apresentam latência e picos de carga acontecem de forma imprevisível.
Por isso, quando falamos em aplicações críticas rodando em Kubernetes, é indispensável pensar em tolerância a falhas, auto-recuperação, observabilidade e automação.
O Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), ao combinar a flexibilidade do Kubernetes com a robustez da infraestrutura da AWS, oferece um ecossistema poderoso para construir sistemas resilientes.
Mas a resiliência não é automática — ela precisa ser projetada.
🎯 1. O que é Resiliência no Contexto de Kubernetes e EKS?
Resiliência é a capacidade de um sistema:
- continuar operando mesmo diante de falhas
- recuperar-se automaticamente
- degradar de maneira controlada
- manter confiabilidade e disponibilidade
No Kubernetes/EKS, isso se traduz em:
- multi-AZ
- autoscaling
- readiness e liveness probes
- limites de recursos
- rollouts seguros
- automação de autoscaling da infraestrutura
Resiliência não significa não falhar, mas falhar com graça.
🏗️ 2. Arquitetura Multi-AZ e Auto-Healing
O EKS simplifica a criação de clusters distribuídos por múltiplas zonas de disponibilidade, reduzindo drasticamente o risco de interrupção.
Por que isso é importante?
- Uma AZ pode falhar → seus Pods continuam funcionando em outras.
- Interrupções de nós são automaticamente tratadas via: - Managed Node Groups auto-recovery - Auto-healing do Kubernetes
Boas práticas
- Usar 2 ou 3 AZs no cluster.
- Preferir Managed Node Groups ou EKS Auto Mode. (Tenho um artigo falando mais sobre o EKS Auto Mode
- Configurar Pod Anti-Affinity para distribuir Pods entre nós/AZs.
🔧 3. Probes: Garantindo Saúde da Aplicação
As probes são essenciais para resiliência.
Liveness Probe
Detecte travamentos.
Se falhar → Kubernetes reinicia o Pod.
Readiness Probe
Defina quando o Pod está pronto para receber tráfego.
Startup Probe
Evite falsos positivos de liveness em aplicações lentas para iniciar.
Boas práticas
- Sempre definir healthchecks adequados
- Nunca usar a mesma URL para readiness e liveness
- Ajustar tempos: initialDelay, timeout, period
📦 4. Requests, Limits e QoS
Grande parte dos incidentes em clusters vêm de uso incorreto de recursos, como:
- consumo excessivo de memória
- uso intensivo de CPU
- OOMKills
- throttling
Requests
Quantidade mínima necessária.
Limits
Máximo permitido para o Pod.
QoS
- Guaranteed
- Burstable
- BestEffort
Boas práticas
- Sempre definir requests e limits
- Monitorar OOMKills e throttling
- Avaliar Vertical Pod Autoscaler em clusters maduros
📈 5. Autoscaling: HPA, Karpenter e EKS Auto Mode
Resiliência também envolve adaptação automática.
HPA (Horizontal Pod Autoscaler)
Escala Pods com base em:
- CPU
- Memória
- Latência
- Métricas customizadas (Prometheus)
Infraestrutura: Karpenter ou EKS Auto Mode
Karpenter provê provisionamento inteligente.
EKS Auto Mode leva isso ao próximo nível:
- Provisionamento automático baseado nos Pods
- Multi-AZ
- Zero configuração de node groups
- Alta resiliência + redução de custo
Boas práticas
- Usar HPA + Auto Mode/Karpenter
- Configurar Pod Disruption Budgets
- Garantir readiness antes de receber tráfego
🔄 6. Implantação Resiliente: Rolling, Blue/Green e Canary
Rolling Update
Atualização gradual sem downtime.
Blue/Green
Versão nova só recebe tráfego quando validada.
Canary
Tráfego gradual para nova versão baseado em métricas.
Ferramentas recomendadas:
- Argo Rollouts
- AWS App Mesh
- NGINX Ingress Controller
Boas práticas
- Evitar breaking changes
- Usar feature flags
- Monitorar cada etapa do rollout
🧪 7. Testes de Resiliência: Caos, Carga e Funcionais
Chaos Engineering
Ferramentas:
- ChaosMesh
- LitmusChaos
- AWS Fault Injection Simulator
Cenários comuns:
- Falha de nó
- Falha de Pod
- Perda de rede
- Latência artificial
Testes de Carga
- K6
- Locust
- Artillery
Testes Funcionais
- Robot Framework
- Postman/Newman
- Cypress (front)
Por que isso importa?
Revela:
- gargalos
- comportamentos inesperados
- falta de tolerância a falhas
📊 8. Observabilidade para Resiliência
Sem visibilidade, não há resiliência.
Métricas
- Prometheus
- CloudWatch
- OpenTelemetry
Logs
- Fluent Bit
- CloudWatch Logs
- OpenSearch
Traces
- X-Ray
- Jaeger
- Tempo (Grafana)
Boas práticas
- Criar métricas de SLO (latência, erros)
- Dashboards dedicados para Pods, Nodes, Deployments
- Alertas automáticos com CloudWatch ou Alertmanager
🛣️ 9. Padrões Fundamentais para Resiliência no Kubernetes
- Pod Disruption Budget (PDB)
- Pod Affinity/Anti-Affinity
- Topology Spread Constraints
- Retry + Exponential Backoff
- Circuit Breaker
- Idempotência
- Timeouts bem definidos
Esses padrões evitam:
- cascatas de falhas
- saturação de recursos
- degradação global do serviço
🎯 10. Conclusão
O EKS fornece uma base robusta, mas a resiliência depende de:
- padrões arquiteturais
- práticas operacionais
- observabilidade
- testes contínuos
- cultura DevOps
- automação inteligente
Ao aplicar esses fundamentos, você obtém aplicações que:
- toleram falhas
- escala automaticamente
- recuperam-se sem intervenção humana
- entregam confiabilidade em produção
Resiliência é uma disciplina, não uma configuração.
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