Canary deployment em kubernetes com istio: um estudo de caso sobre implantações graduais e gerenciamento de tráfego
Resumo
Este trabalho apresenta a implementação e análise de uma estratégia de Canary Deploy- ment utilizando o Istio em um cluster Kubernetes. O Canary Deployment é uma técnica de implantação gradual que permite a liberação de novas versões de software de forma controlada, direcionando inicialmente uma pequena parcela do tráfego para a nova versão enquanto a maior parte permanece na versão estável. Essa abordagem reduz riscos asso- ciados a falhas e permite a validação da nova versão em produção antes de sua adoção completa (NEWMAN, 2015; RICHARDSON, 2018). O estudo foi conduzido com base na configuração de recursos do Istio, como Desti- nation Rules, Virtual Services e Gateways, para gerenciar o roteamento de tráfego entre duas versões de uma aplicação (v1 e v2). Foram explorados diferentes cenários de distri- buição de tráfego, iniciando com 90% para a versão estável (v1) e 10% para a nova versão (v2), evoluindo para uma divisão equilibrada de 50% para cada versão e, finalmente, di- recionando 100% do tráfego para a v2 após sua validação. Em caso de problemas, foi implementado um mecanismo de rollback rápido, redirecionando o tráfego de volta para a versão estável. Para monitorar e avaliar o desempenho das versões, foram utilizadas as ferramentas Prometheus e Kiali. O Prometheus forneceu métricas detalhadas sobre taxa de erro, latên- cia e throughput, enquanto o Kiali ofereceu uma visão gráfica da topologia da aplicação e do fluxo de tráfego entre os serviços. Essas ferramentas permitiram a detecção precoce de problemas e a tomada de decisões baseadas em dados, garantindo a estabilidade do sistema. Os resultados demonstraram que a estratégia de Canary Deployment, aliada ao uso do Istio, é eficaz para a implantação segura e gradual de novas versões em ambientes de mi- crosserviços. A capacidade de ajustar dinamicamente o tráfego e realizar rollbacks rápidos mostrou-se fundamental para minimizar impactos negativos e garantir a confiabilidade do sistema. Além disso, a integração com ferramentas de monitoramento proporcionou visi- bilidade e controle sobre o comportamento da aplicação em tempo real. Por fim, o trabalho sugere direções futuras para aprimorar a implementação, como a automação do processo de Canary Deployment, a integração com ferramentas de análise de logs, a realização de testes de carga mais abrangentes e a expansão para ambientes multi- cluster. Essas melhorias têm o potencial de aumentar ainda mais a eficiência, resiliência e escalabilidade do sistema, consolidando o Canary Deployment como uma prática essencial para a gestão de microsserviços em produção.
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