Termômetro de Confiabilidade

O Termômetro de Confiabilidade avalia cada workload Kubernetes contra um conjunto de boas práticas SRE organizadas em pilares. O resultado é um score de 0 a 100 que reflete a maturidade operacional do serviço — agregável por serviço, squad e produto.

O score não é uma penalidade — é um mapa. Um score baixo significa que há oportunidades claras de melhoria, e a ARIA pode ajudar a corrigi-las.


Os pilares de avaliação

Resiliência

Avalia se o workload está preparado para falhas e picos de tráfego.

RegraO que verifica
Réplicas mínimasO workload tem ao menos 2 réplicas em produção?
Liveness probeO Kubernetes detecta se o container travou?
Readiness probeO Kubernetes sabe quando o container está pronto para tráfego?
HPA configuradoHá autoescala horizontal configurada?
PodDisruptionBudgetHá proteção contra remoção simultânea de todas as réplicas?

Segurança

Avalia se o workload segue o princípio de menor privilégio.

RegraO que verifica
Usuário não-rootO container roda como usuário não-root?
Imagem com tag fixaA imagem usa tag versionada (não latest)?
Capabilities restritasO container evita capabilities desnecessárias?
Read-only filesystemO filesystem do container é somente leitura?

Performance

Avalia se o workload tem limites e reservas de recursos bem calibrados.

RegraO que verifica
CPU request definidoO container tem resources.requests.cpu?
CPU limit definidoO container tem resources.limits.cpu?
Memória request definidaO container tem resources.requests.memory?
Memória limit definidaO container tem resources.limits.memory?
HPA com target adequadoO target do HPA está em faixa recomendada?

Operacional

Avalia se o workload está bem catalogado e rastreável.

RegraO que verifica
Label de ownerHá label identificando o time responsável?
Label de ambienteHá label identificando o ambiente (prod, staging, dev)?
ServiceAccount próprioO workload usa um ServiceAccount dedicado (não o default)?
Versão anotadaHá annotation com a versão da aplicação?

Entendendo o score

Score global

Média ponderada dos pilares. Cada pilar tem um peso configurável em Configurações → Score & Regras.

Interpretação rápida

ScoreSignificado
80–100✅ Conforme — boas práticas atendidas
60–79⚠️ Atenção — melhorias recomendadas
0–59🔴 Crítico — problemas que impactam disponibilidade e segurança

Severidade dos findings

SeveridadeImpacto no scoreExemplos
CriticalAltoSem réplicas, rodando como root
HighMédio-altoSem liveness probe, imagem latest
MediumMédioSem limit de CPU, sem label de owner
LowBaixoSem annotation de versão
InfoZeroInformações adicionais, sem penalidade

Finding com status "skipped"

Um finding skipped significa que a regra não se aplica ao workload no contexto atual — por exemplo, uma regra de HPA pulada porque o workload não tem HPA e isso foi permitido pela configuração da sua conta.


Navegando pela confiabilidade

Hub de serviços

O Hub organiza a frota em produto → squad → serviço, cada um com seu score. A estrutura vem do .titlis/service.yaml + discovery; o score vem da avaliação de regras.

Drill-down

A tela Confiabilidade permite descer do agregado (produto/squad) até o serviço e, dele, até o finding específico do manifesto que derruba o score.

Detalhe do workload

Ao abrir um serviço você vê:

  • Score por pilar com breakdown
  • Lista de findings com severidade, descrição e sugestão de correção
  • Histórico de score ao longo do tempo
  • Ações: Explicar finding com IA e Corrigir com IA

Corrigir um finding

Clique em Corrigir com IA no detalhe do workload. A ARIA abre um fluxo pré-contextualizado com os findings, propõe um patch, mostra o diff e — após sua confirmação — abre um PR unitário. Veja ARIA.


Dúvidas comuns

Com qual frequência o score é atualizado? A cada ciclo do operator (poucos minutos). Após um deploy, aguarde até ~5 minutos.

Posso desativar regras que não se aplicam ao meu contexto? Sim. Em Configurações → Score & Regras (Admin) você desativa regras ou ajusta os pesos dos pilares por escopo.

Onde o score é calculado? Num motor de scoring dedicado e determinístico (regras versionadas). A IA nunca substitui as regras — ela apenas explica e propõe correções.


Próximos passos