Da Plataforma aos Dados: Construindo uma Experiência de Desenvolvedor Cloud-Native On-Prem com VMware Cloud Foundation

Hoje, o desenvolvedor espera acesso à infraestrutura sem atrito. Na cloud pública, se um desenvolvedor precisa de um cluster Kubernetes, uma máquina virtual ou um banco de dados, ele simplesmente aperta um botão ou faz uma chamada de API e os recursos ficam prontos em minutos. Mas o que acontece quando a soberania dos dados, a conformidade ou a previsibilidade de custos ditam que essas cargas de trabalho devem ser executadas on-premises? Historicamente, a infraestrutura on-prem significava enviar tickets de TI e esperar dias ou semanas pelo provisionamento. Esse atraso frequentemente cria um grande gargalo para o tempo de lançamento no mercado. Frustrados pela fila, os desenvolvedores às vezes criam seus próprios bancos de dados de "shadow IT" em VMs não gerenciadas apenas para se moverem mais rápido. O resultado? Uma enorme dor de cabeça de proliferação de bancos de dados, desvio de configuração, falta de governança e riscos significativos de segurança. Hoje, a engenharia de plataforma no VMware Cloud Foundation (VCF) mudou o jogo. Ao alavancar a plataforma de cloud privada VCF, as organizações podem preencher a lacuna entre as operações de TI e as equipes de desenvolvimento. O VCF oferece uma verdadeira experiência de autoatendimento "plataforma-para-dados" equivalente à cloud pública, dando aos desenvolvedores a velocidade que eles desejam e aos engenheiros de plataforma o gerenciamento centralizado da frota que eles precisam.

Preenchendo a Lacuna: Os Equivalentes da Cloud

Para entender o poder do VCF como uma plataforma de cloud privada, é útil mapear suas capacidades para os serviços de cloud pública que os desenvolvedores já conhecem. Se você está familiarizado com a construção na AWS, os equivalentes on-prem do VCF serão assim:

• Amazon EC2 -> VCF VM Service: Permite que os desenvolvedores implementem e gerenciem VMs tradicionais de forma declarativa ao lado de seus contêineres.
• Amazon EKS -> VCF VKS (vSphere Kubernetes Service): Fornece clusters Kubernetes conformes e de autoatendimento nativamente no VCF.
• Amazon RDS -> VCF DSM (Data Services Manager): Oferece uma ferramenta de gerenciamento de frota de Database-as-a-Service (DBaaS) sob demanda.

Ao combinar esses três pilares, as equipes de plataforma podem oferecer um catálogo abrangente de serviços, impulsionado por API, diretamente de seus próprios data centers.

O Fluxo de Trabalho do Engenheiro de Plataforma: Definindo as Barreiras de Proteção

A magia dessa arquitetura reside na governança baseada em persona. Como administrador de sistema ou engenheiro de plataforma, você define as "barreiras de proteção" e mantém o controle, enquanto o desenvolvedor consome os recursos dentro desses limites. Veja como o fluxo de trabalho opera:

1. Criação do Limite O administrador de infraestrutura cria um namespace vSphere no VCF. Este namespace atua como o limite de tenancy, vinculando limites de computação, memória e armazenamento a um projeto ou equipe de desenvolvimento específico.

2. Definição da Infraestrutura e Política Neste namespace, o engenheiro de plataforma define as regras de engajamento:

   • Computação e recursos: Definição de tamanhos de cluster, pools de recursos e classes de VM (dimensionamento "t-shirt" como pequeno, médio ou grande) para garantir que os desenvolvedores não consumam recursos em excesso.
   • Storage e networking: Definição de políticas de storage específicas (como vSAN ou NFS) e mapeamento de cargas de trabalho para as VLANs e sub-redes VPC corretas.
   • Serviços de dados no DSM: Habilitando engines e versões de banco de dados específicos que foram aprovados pela equipe de DBA.

A Experiência do Desenvolvedor: Implementação de Autoatendimento

Uma vez que o administrador tenha definido as políticas, a engenharia de plataforma pode implementar esses serviços e, a partir daí, a experiência do desenvolvedor é perfeita. O engenheiro de plataforma entrega o acesso à equipe de desenvolvimento por meio de um token de API seguro. A partir desse momento, eles são totalmente autossuficientes. Chega de esperar que os tickets sejam liberados. Usando ferramentas padrão do Kubernetes (como kubectl), o portal ou API do DSM, ou seus próprios pipelines Terraform, os desenvolvedores podem:

• Criar um novo cluster Kubernetes (VKS) para testar seus microsserviços.
• Selecionar um engine de banco de dados como PostgreSQL, MySQL ou Microsoft SQL Server (disponível na versão 9.1).

Crucialmente, esses recursos auto-provisionados automaticamente cumprem as políticas corporativas de backup, networking e segurança estabelecidas pelo administrador.

Automação e Integração com Infrastructure-as-Code

Toda essa configuração de ambiente pode ser automatizada usando Infrastructure as Code (IaC). A equipe de plataforma pode consumir esses namespaces e configurações de serviço através de múltiplas opções, com base na preferência das equipes. Isso pode ser implementado através de CRDs do Kubernetes, um manifest Terraform ou um blueprint corporativo que pode incluir um conjunto abrangente de recursos como um cluster VKS com um conjunto de VMs, serviços de dados do DSM e até mesmo ArgoCD para enviar aplicativos para os clusters VKS, tudo dentro de um conjunto de chamadas de API.

Aqui está um exemplo de um CRD para implementar um banco de dados no namespace de forma declarativa para mostrar como é simples. Este CRD pode ser usado como parte de uma operação GitOps:

# Exemplo de CRD para implantação de banco de dados
apiVersion: dsm.vmware.com/v1alpha1
kind: Database
metadata:
  name: my-database
  namespace: my-project-namespace
spec:
  engine: postgresql
  version: "14"
  size: small
  storagePolicy: vsan-default-policy
  network: my-vpc-subnet
  backupPolicy: daily-backup
  # Outras configurações de banco de dados

# Exemplo de CRD para implantação de banco de dados
apiVersion: dsm.vmware.com/v1alpha1
kind: Database
metadata:
  name: my-database
  namespace: my-project-namespace
spec:
  engine: postgresql
  version: "14"
  size: small
  storagePolicy: vsan-default-policy
  network: my-vpc-subnet
  backupPolicy: daily-backup
  # Outras configurações de banco de dados

Além do Desenvolvimento: Operações do Dia 2

Talvez uma das vantagens mais significativas dessa abordagem de plataforma, especificamente com o Data Services Manager, seja que ela não para na implementação inicial de "apertar um botão". Ela automatiza operações críticas do Dia 2, uma vez que o aplicativo precisa entrar em produção. Operações que tipicamente consomem recursos de DBA agora são feitas com um simples clique de mudança de parâmetro declarativa em um CRD:

• Alta disponibilidade: Implementações de cluster automatizadas para resiliência imediata.
• Escalabilidade: A capacidade de adicionar facilmente réplicas de leitura à medida que a demanda da aplicação cresce.
• Proteção de dados: Backups automatizados e recuperação pontual (PITR) integrados.
• Governança: Visibilidade centralizada para a equipe de plataforma monitorar o uso e eliminar a proliferação de bancos de dados em todos os domínios de carga de trabalho.
• Suporte pós-venda para bancos de dados OSS: O DSM oferece recursos e suporte de nível comercial que não estão disponíveis com bancos de dados open-source gratuitos como PostgreSQL ou MySQL.

Conclusão

Criar um catálogo de autoatendimento da plataforma aos dados não exige mover tudo para a cloud pública. Ao utilizar VCF, VKS e DSM, as organizações obtêm a agilidade da cloud pública com a segurança e o controle de sua própria infraestrutura privada. Com esses recursos, os engenheiros de plataforma se transformam de guardiões de TI em facilitadores – fornecendo aos desenvolvedores os endpoints de API, clusters Kubernetes e bancos de dados gerenciados de que precisam para construir software mais rapidamente, com mais segurança e prontos para produção.

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