Matriz de Integrações

Cobertura de integração por runtime e plataforma

Integração conecta telemetria à realidade de infraestrutura. Sem isso, incidente perde contexto de runtime e deploy.

Matriz de plataformas

PlataformaRuntimeStatusDoc
KubernetesContainerGAAbrir
DockerContainerGAAbrir
VercelNode + EdgeGAAbrir
RailwayNodeGAAbrir
SupabaseAgente GerenciadoGAAbrir
CloudflareWorkersGAAbrir
AWS LambdaServerlessGAAbrir
GCP Cloud RunContainerGAAbrir
Azure Container AppsContainerGAAbrir
GitHub ActionsCI pipelineGAAbrir
GitHub EnterpriseSCM self-hostedGAAbrir
GitLab Self-HostedSCM self-hostedGAAbrir

Como Escolher a Trilha de Integração

Decida usando:

  1. Ciclo de vida do runtime (container longo vs serverless).
  2. Frequência de deploy e processo de release.
  3. Modelo de distribuição de segredos/chaves.
  4. Restrições de rede e políticas de egress.
  5. Volume esperado e comportamento de retry.

Checklist de Prontidão

Antes de habilitar integração:

  • Variáveis de ambiente centralizadas e auditáveis.
  • Naming de serviço padronizado.
  • Metadados de deploy anexáveis.
  • Limite aceitável de overhead definido.

Considerações por Runtime

Plataformas de Container (K8s, Docker, Cloud Run, ACA)

  • Garanta flush em shutdown gracioso.
  • Valide drenagem de fila em rollout.
  • Monitore restart storms e bursts duplicados.

Serverless / Edge (Lambda, Cloudflare, Supabase, Vercel Edge)

  • Priorize baixo custo de inicialização.
  • Ajuste sampling para tráfego em rajada.
  • Valide flush assíncrono em janelas curtas.

Integração CI/CD (GitHub Actions)

  • Propague commit/build/deploy metadata.
  • Garanta consistência versão-artefato.
  • Falhe cedo quando faltar contexto de release.

Modelo de Maturidade Operacional

  1. Básico: ingestão funciona.
  2. Estruturado: tags e metadata de release consistentes.
  3. Confiável: alerta e triagem estáveis.
  4. Inteligente: diagnóstico assistido por IA com confiança.