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https://github.com/chaos4455/kubernetes-microservice-archtect-portfolio
Portfólio onde apresento um projeto completo de micro serviços com kubernetes, pyhon, streamlit e técnicas avançadas de automação, integração de ferramentas e devops
https://github.com/chaos4455/kubernetes-microservice-archtect-portfolio
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Portfólio onde apresento um projeto completo de micro serviços com kubernetes, pyhon, streamlit e técnicas avançadas de automação, integração de ferramentas e devops
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/chaos4455/kubernetes-microservice-archtect-portfolio
- Owner: chaos4455
- License: mit
- Created: 2024-10-31T16:58:23.000Z (4 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-11-01T02:35:29.000Z (4 months ago)
- Last Synced: 2024-11-11T01:35:03.551Z (3 months ago)
- Size: 20.5 KB
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- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# Kubernetes-MicroService-Archtect-Portfolio
Portfólio onde apresento um projeto completo de micro serviços com kubernetes, pyhon, streamlit e técnicas avançadas de automação, integração de ferramentas e devops
# 🚀 Kubernetes MicroService Architect Portfolio
[](https://kubernetes.io/)
[](https://www.python.org/)
[](https://streamlit.io/)
[](https://argoproj.github.io/cd/)
[](https://www.docker.com/)
[](https://keda.sh/)
[](https://www.gitops.tech/)
Bem-vindo ao meu portfólio de Kubernetes MicroService Architect! 🎉 Aqui apresento um projeto completo que construí do zero, cobrindo cada aspecto da arquitetura de microsserviços e utilizando o melhor das tecnologias modernas para automação, DevOps e orquestração de contêineres. Este é mais do que um simples repositório de código; é uma prova do meu domínio prático e estratégico em soluções escaláveis com Kubernetes, Python, Streamlit, Docker e diversas ferramentas de automação.
## 🎯 Visão Geral
Este projeto foi criado para ilustrar o desenvolvimento integral de um ambiente de micro serviços em Kubernetes, desde o **provisionamento inicial** até a **gestão avançada de escalabilidade e orquestração**. Ele abrange uma vasta gama de habilidades e ferramentas, demonstrando como configurar, monitorar, e otimizar um ambiente Kubernetes de maneira automatizada e eficiente, sempre com um foco detalhado no desempenho e na capacidade de resposta. Todos os scripts, configurações e automações foram desenvolvidos por mim, refletindo 100% de autoralidade e um profundo conhecimento técnico.
# 🧠 State-of-the-Art Kubernetes MicroService Architect Portfolio with AI-Driven Automation
[](https://github.com/chaos4455)
[](https://openai.com/)
[](https://streamlit.io/)
[](https://www.python.org/)
[](https://cloud.google.com/)
[](https://www.gitops.tech/)
[](https://www.terraform.io/)
Este repositório não é apenas um projeto; é uma demonstração de **arquitetura de última geração** e automação avançada, onde **Inteligência Artificial** e **LLMs** (Modelos de Linguagem de Grandes Dimensões) são empregados para gerar **templates, código Docker e Kubernetes, documentação automatizada e deploys remotos** diretamente de uma interface web com Streamlit. Sim, estamos falando do que há de mais avançado em infraestrutura e IA, onde cada aspecto do ambiente de **Kubernetes** é gerenciado de forma inteligente e customizável – desde o deploy inicial até a **otimização de performance e escalabilidade**.
## 🤖 Infraestrutura Controlada por IA e Templates de Deploy
Utilizando Google Gemini e outras LLMs, configurei um sistema onde a própria IA é capaz de gerar **templates sob demanda** de ambientes Docker e Kubernetes, personalizando cada detalhe de acordo com as necessidades específicas do ambiente de deploy. E o mais interessante: o código e os templates gerados pela IA são **100% aplicáveis e otimizados**, permitindo que deploys complexos sejam feitos diretamente de uma interface de aplicativo Streamlit. Isso significa um **nível de automação extremo**: não apenas a geração de código, mas também o deploy remoto, tornando cada passo gerenciado, monitorado e otimizado em tempo real.
> ### Este tipo de automação AI-driven para infraestrutura é, sem dúvida, **estado da arte**. O processo de deploy se torna tão simples quanto clicar em um botão, enquanto a IA gerencia a configuração ideal de recursos, otimização de balanceamento e provisionamento.
## 📈 Gerenciamento, Logs e Monitoramento Automático com Python e Paramiko
Combinando Python e Paramiko, implementei uma camada de **automação para gestão do ambiente Kubernetes**, onde tudo é monitorado e reportado diretamente na interface do Streamlit. Logs, dados de performance e utilização de recursos são acessados e armazenados em tempo real, criando um painel de gestão inteligente que exibe cada detalhe crítico do ambiente. Com **integração total com ferramentas de monitoramento**, este sistema permite visualização em tempo real do status dos pods, métricas de escalabilidade e logs detalhados – tudo para garantir **alta disponibilidade** e controle absoluto dos recursos.
> **Este projeto ultrapassa a infraestrutura comum para alcançar uma verdadeira orquestração e gestão autônoma de ambientes Kubernetes.** É o estado mais avançado de DevOps, ou melhor, **LLM-Ops e AI-Ops**, onde cada deploy é gerenciado por IA.
## 🚀 GitOps e Automação Completa de Documentação e Templates
Este portfólio não para apenas na automação de deploys; ele abrange toda a documentação e infraestrutura com ferramentas baseadas em IA. Por meio de integração com **GitOps**, documentação automatizada é gerada em tempo real, com templates prontos para qualquer ambiente e serviço, como **AWS, Google Cloud, Docker, Kubernetes, Terraform** e muitos outros. A IA adapta a documentação e os templates, incluindo **geração de instruções detalhadas e fluxos de trabalho** para qualquer tecnologia. Não se trata apenas de automação, mas de **conhecimento transferível e replicável** para múltiplas necessidades e plataformas.
### 🚩 Portfólios e Repositórios Relacionados
- [**Documentação Automática com IA**](https://github.com/chaos4455/AutoDoc-IA): Um repositório que facilita a criação de documentação baseada em IA para qualquer projeto, focando em clareza e automação de processos.
- [**Templates para Deploy na Nuvem e Docker**](https://github.com/chaos4455/Cloud-Deploy-Templates): Ferramentas e templates criados por IA para gerenciar deploys de forma automática em Google Cloud, AWS, Docker e Kubernetes.
- [**Terraform e Automação Completa**](https://github.com/chaos4455/Terraform-Automated-Deploys): Uma coleção de módulos e scripts terraform para provisionamento e automação em nuvem, facilitando o deploy em diversas plataformas com suporte a escalabilidade.
Este portfólio é um reflexo do poder de **IA e automação aplicada a DevOps e arquitetura de microsserviços**. Ele não apenas implementa o que há de mais avançado no mercado, mas redefine o que pode ser considerado o **padrão ouro** para infraestruturas escaláveis e autônomas.
# 🌐 Repositórios Relevantes
Abaixo, você encontrará uma lista de repositórios que destacam minhas habilidades e projetos em diversas áreas, incluindo **Kubernetes, Terraform, GitOps, automação de IA**, e muito mais. Esses projetos refletem não apenas meu conhecimento técnico, mas também minha capacidade de implementar soluções completas e escaláveis. Cada projeto é um testemunho do que pode ser alcançado através de **DevOps e Inteligência Artificial**.
## 📚 Repositórios Notáveis
### 1. Geração de Documentação e Infraestrutura como Código (IaC)
[](https://github.com/chaos4455/doc-generator-ai)
Um repositório que permite a geração automática de documentação, IaC, arquivos `.tf`, e arquivos YAML para ambientes Kubernetes, Terraform, e GitHub Actions. Esta ferramenta é essencial para automatizar e simplificar a criação de infraestruturas.
### 2. GitOps com Argo CD
[](https://github.com/chaos4455/Argo-CD-Deployments-flows)
Projeto demonstrando meus conhecimentos em GitOps, incluindo todos os arquivos YAML de deploy usados em um ambiente real. A automação garante que, ao atualizar o repositório, o ambiente Kubernetes virtualizado se atualize em tempo real.
### 3. E-book Gerado por IA sobre RabbitMQ
[](https://github.com/chaos4455/RabbitMQ-AI-Generated-Ebook)
Um e-book 100% gerado por IA, cobrindo tópicos avançados sobre RabbitMQ. Uma demonstração de como a IA pode facilitar a criação de conteúdos ricos e informativos.
### 4. Análise de Contratos com IA
[](https://github.com/chaos4455/Analise-Contrato-POC-AI)
Um web app SaaS POC criado em Streamlit, utilizando IA para a análise de contratos. Este projeto é um exemplo claro de como a IA pode ser aplicada em contextos práticos para agregar valor aos negócios.
### 5. Chatbot de IA
[](https://github.com/chaos4455/Rainha-Vermelha-V6-POC)
Um projeto de chatbot que utiliza IA para fornecer respostas inteligentes e interativas. Este projeto foi empacotado em uma imagem Docker, garantindo sua portabilidade e escalabilidade.
### 6. Automação de Análise de Dados
[](https://github.com/chaos4455/Ai-Data_Agent_Analysis)
Automação para análise de dados utilizando IA, também empacotada em Docker. Este projeto exemplifica minha abordagem do início ao fim em cada um dos meus trabalhos, garantindo funcionalidade e desempenho.
### 7. Ferramenta de Automação para Infraestrutura como Código
[](https://github.com/chaos4455/AI-Infra-Automation-Toolbox)
Uma automação para criar IaC usando um console app em Python com Inquirer e Colorama, além da API Google Gemini. Este repositório é uma amostra do uso de automação de IA para facilitar processos complexos.
### 8. Materiais de Estudo e POCs
[](https://github.com/chaos4455/ai-it-help)
Materiais de estudo criados para a comunidade, focando em automações de IA. Uma oportunidade de aprender sobre arquitetura de nuvem e suas aplicações práticas.
### 9. Repositórios de Docker e PowerShell
[](https://github.com/chaos4455/Devops-Powershell)
Um repositório que marca o início dos meus estudos em DevOps, onde explorei o PowerShell em profundidade.
[](https://github.com/chaos4455/DockerCommandlets)
Meu primeiro repositório de Docker, criado em 01 de 2018. Desde então, tenho trabalhado com Docker e Kubernetes, evoluindo minhas habilidades e conhecimento na área.
---
Esses repositórios representam uma fração do meu trabalho e dedicação ao desenvolvimento de soluções escaláveis e inovadoras. Estou sempre buscando aprender e aplicar novos conhecimentos para impulsionar a tecnologia e a automação.
## 🔧 Ferramentas e Tecnologias
- **Kubernetes** - Cluster de contêineres com gerenciamento completo de ciclo de vida de aplicações.
- **Docker** - Contêinerização e gerenciamento de ambientes.
- **KEDA** - Implementação de autoescalabilidade baseada em métricas com deploys de Apache e Nginx.
- **Argo CD e GitOps** - Deploys automatizados com Gitea e GitHub, garantindo controle completo de versões e atualizações contínuas.
- **Streamlit** - Interface de dashboard para visualização e monitoramento das aplicações em tempo real.
- **GitOps** - Controle e automação de versões com Gitea e GitHub, essencial para fluxos contínuos de integração.
## 🛠️ Projeto e Estrutura
Este portfólio foca em uma abordagem modular, onde cada serviço e camada de infraestrutura foi projetado para suportar **alta disponibilidade**, **escalabilidade automática** e **monitoramento**.
1. ### 📦 Provisionamento e Deploys de Ambiente Docker e Kubernetes
Construí um ambiente completamente independente e isolado com Docker e Kubernetes. Todos os ambientes são inicializados do zero, com automação desde o provisionamento de máquinas até o deploy dos contêineres. A integração com Argo CD permite deploys automatizados e rastreamento em tempo real, assegurando que o ambiente esteja sempre atualizado sem intervenção manual.
2. ### 🌐 Configurações de Ingress, Balanceamento e Load Balancing
Os serviços contam com **ingress controllers** que garantem rotas otimizadas e seguras. O balanceamento de carga é implementado de maneira robusta, distribuindo o tráfego de maneira eficiente entre os contêineres para garantir a alta disponibilidade. Esse componente é essencial para ambientes de produção e aplicações que exigem estabilidade em larga escala.
3. ### 📈 Autoscaling Avançado com KEDA e K8s Native Scaling
Utilizando o KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaler), configurei um sistema de **autoscaling de contêineres** com base em métricas específicas e personalizáveis, como tráfego e uso de CPU/memória. Além disso, implementei **downscaling** automatizado em períodos de baixa utilização, permitindo economizar recursos sem comprometer a performance. A configuração permite que o sistema escale dinamicamente de 1 até 200 pods, tudo gerenciado de forma fluida e previsível.
4. ### 🔄 GitOps e Argo CD para CI/CD
Para gerenciar todas as atualizações e versões do projeto, adotei o **GitOps** com Gitea e GitHub, usando o Argo CD para automatizar todo o processo de CI/CD. Isso permite não apenas controle completo sobre o ciclo de vida das aplicações, mas também **auditoria e rastreamento** de cada alteração. Com isso, o fluxo de desenvolvimento se torna mais confiável, seguro e transparente.
5. ### 🚀 Testes de Performance e Benchmark
Realizei **testes de stress** e **benchmarks** com ferramentas específicas, visando garantir que cada parte da infraestrutura é capaz de suportar cargas elevadas de uso. Este processo inclui testes em escalabilidade e tempo de resposta dos contêineres, assegurando que o ambiente possa responder de maneira eficaz a diferentes cenários de demanda.
## 🖥️ Gestão Completa do Ambiente Kubernetes
Este projeto também abrange a **gestão completa do ambiente Kubernetes**, tanto via **CLI** quanto via **GUI**, oferecendo uma visão integral e uma abordagem hands-on para o monitoramento e controle dos contêineres. Para quem prefere um gerenciamento visual, configurei interfaces com painéis claros e fáceis de usar, complementando a robustez da linha de comando.
## 🌍 Conclusão
A criação deste portfólio é um testemunho do meu compromisso e experiência com as práticas e arquiteturas mais avançadas para microsserviços e DevOps. Com um olhar cuidadoso para cada detalhe e a garantia de uma arquitetura resiliente e escalável, este projeto reflete não apenas a **técnica**, mas também o **pensamento estratégico** necessário para soluções modernas em Kubernetes.
Sinta-se à vontade para explorar o repositório e ver de perto como cada componente se conecta para formar uma solução integral e de alta performance. Vamos juntos explorar as possibilidades infinitas que uma arquitetura bem projetada pode oferecer! ✨
Gosto sempre de criar micro aplicações pra testar o ambiente, abaixo dois exemplos pra criar um ambiente mais realista pra testes e benchmarks de performance.
