Introdução
Kubernetes quase nunca entra em um projeto pequeno por necessidade real. Ele chega quando o sistema cresce, quando o discurso de escala aparece, ou quando alguém sente que “já passou da hora” de usar algo mais robusto. O problema é que Kubernetes costuma ser tratado como um selo de maturidade técnica, quando na prática ele apenas desloca o ponto onde os problemas aparecem.
Rodar aplicações em Kubernetes não torna um sistema mais confiável por si só. Ele apenas cria um ambiente onde decisões ruins sobrevivem por mais tempo e decisões boas passam a ser obrigatórias. A diferença entre esses dois cenários geralmente só fica clara depois do primeiro incidente sério.
O cluster não resolve a aplicação
Uma das primeiras expectativas quebradas é a ideia de que Kubernetes “cuida” da aplicação. Ele cuida de pods, containers, nós e agendamentos. O resto continua sendo responsabilidade do time. Se a aplicação não lida bem com restart, se não sabe subir e descer sem perder estado, se não expõe sinais claros de saúde, o cluster não compensa isso. Ele apenas reinicia algo quebrado com mais eficiência.
Em produção, isso vira um padrão curioso: tudo parece saudável do ponto de vista do Kubernetes, mas o sistema não entrega valor nenhum. Pods estão rodando, réplicas estão de pé, o autoscaling funciona, e ainda assim o usuário sente lentidão ou inconsistência. O cluster está bem. A aplicação não.
Essa separação entre “infra saudável” e “produto saudável” costuma ser um choque para quem vinha de ambientes mais simples, onde falha de infra e falha de aplicação eram praticamente a mesma coisa.
Configuração vira código… e dívida
Kubernetes incentiva tratar tudo como código, o que é uma ideia correta e perigosa ao mesmo tempo. Correta porque dá rastreabilidade. Perigosa porque torna fácil acumular complexidade silenciosa. Arquivos YAML crescem, se duplicam, são copiados de projeto em projeto, e rapidamente ninguém mais entende exatamente por que certas opções existem.
Grande parte dos clusters em produção carrega decisões que ninguém ousa mexer. Requests e limits definidos “porque sempre foi assim”, probes ajustadas para contornar problemas antigos, annotations herdadas de um chart que ninguém lembra quem escreveu. Tudo funciona até o dia em que não funciona mais, e então entender o sistema exige arqueologia.
Kubernetes não cria essa dívida, mas dá a ela um lugar confortável para se esconder.
Escalar não é o mesmo que aguentar carga
Outro ponto comum de confusão é associar autoscaling com capacidade real de lidar com aumento de tráfego. O cluster pode escalar rápido, mas a aplicação pode não acompanhar. Conexões externas, caches frios, dependências lentas e inicializações pesadas não desaparecem porque há mais pods.
Em muitos casos, o HPA apenas espalha o problema. Mais instâncias fazem a mesma coisa errada em paralelo, pressionando ainda mais bancos, filas ou APIs externas. O sistema “escala”, mas o comportamento degrada de forma menos previsível.
Esse é o momento em que fica claro que Kubernetes escala infraestrutura, não arquitetura. Se o desenho não suporta carga, o cluster só ajuda a chegar no limite mais rápido.
Observabilidade vira pré-requisito, não luxo
Em ambientes menores, é possível sobreviver com logs básicos e alguma intuição. Em Kubernetes, isso não dura muito. A natureza efêmera dos pods e a dinâmica do cluster tornam impossível entender incidentes sem sinais claros e bem definidos.
Sem métricas decentes, qualquer ajuste vira tentativa e erro. Sem traces, é difícil saber onde o tempo está sendo gasto. Sem logs estruturados, investigar um problema envolve juntar pedaços de informação que já não existem mais. Kubernetes acelera o ritmo das mudanças, e isso torna a falta de observabilidade ainda mais cara.
Não é raro ver times dominando kubectl, mas completamente no escuro sobre o comportamento real da aplicação.
Operar Kubernetes é um trabalho contínuo
Existe também a expectativa de que Kubernetes seja algo que você “configura e esquece”. Na prática, ele exige manutenção constante. Versões mudam, APIs são depreciadas, comportamentos sutis se alteram entre upgrades. O cluster envelhece, mesmo quando a aplicação não muda.
Ignorar isso é acumular risco. Muitos problemas graves surgem não por bugs novos, mas por incompatibilidades silenciosas entre versões de componentes que evoluíram em ritmos diferentes. Kubernetes não é um produto estático, e tratá-lo como tal costuma cobrar um preço alto mais tarde.
Conclusão
Kubernetes é poderoso, mas não indulgente. Ele recompensa sistemas bem pensados e expõe rapidamente aqueles que dependem de sorte ou de caminhos felizes. Usá-lo não torna um time mais maduro automaticamente, mas exige maturidade para não transformar flexibilidade em caos controlado.
Quando bem entendido, Kubernetes vira uma base sólida para crescimento. Quando usado como atalho para profissionalização, ele apenas muda o palco onde os mesmos problemas vão acontecer — agora com mais abstração, mais camadas e menos margem para improviso.
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