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Tecnologias envolvidas
Multi-Cloud, DevOps, DevSecOps, MLOps, DataOps, SRE.
1. Multi-Cloud
Estratégia de Integração Multi-Cloud: Utilizar o Azure Arc para gerenciar e governar recursos em múltiplas nuvens, permitindo uma experiência consistente.
Portabilidade de Aplicações: Desenvolver aplicativos com contêineres e Kubernetes (AKS), facilitando a migração entre diferentes provedores de nuvem.
Automação e Orquestração: Utilizar Azure DevOps e Terraform para provisionar e gerenciar infraestrutura em diferentes nuvens.
2. DevOps
Pipeline CI-CD: Implementar pipelines de integração e entrega contínuas (CI-CD) usando Azure DevOps para automatizar build, teste e deploy.
Infraestrutura como Código (IaC): Utilizar ferramentas como Terraform e Azure Resource Manager (ARM) para gerenciar a infraestrutura de forma declarativa.
Monitoramento e Logging: Implementar Azure Monitor e Application Insights para rastreamento e análise de desempenho das aplicações.
3. DevSecOps
Segurança Incorporada ao Pipeline: Integrar ferramentas de segurança como Azure Security Center e Microsoft Defender for Cloud em pipelines CI-CD.
Gestão de Vulnerabilidades: Utilizar Azure Policy para implementar políticas de segurança e compliance.
Automatização de Testes de Segurança: Integrar ferramentas de análise estática de código (SAST) e análise dinâmica de aplicações (DAST) nos pipelines CI-CD.
4. MLOps
Pipeline de ML Automatizado: Utilizar Azure Machine Learning para criar, treinar e implantar modelos de machine learning de forma automatizada.
Monitoramento de Modelos: Implementar monitoramento contínuo de modelos em produção com Azure Monitor e integração com Azure DevOps para ciclos de feedback rápidos.
Governaça e Compliance: Utilizar Azure Machine Learning para gerenciar a conformidade e rastreabilidade dos modelos.
5. DataOps
Automação de Pipeline de Dados: Utilizar Azure Data Factory para orquestrar e automatizar a movimentação e transformação de dados.
Qualidade de Dados: Implementar ferramentas como Azure Purview para garantir a qualidade e governança dos dados.
Ciclo de Vida de Dados: Utilizar Azure Synapse Analytics para integrar, armazenar e analisar dados de forma eficiente.
6. Site Reliability Engineering (SRE)
Automatização de Operações: Utilizar Azure Automation e Logic Apps para automatizar tarefas operacionais repetitivas.
Monitoramento Proativo: Implementar Azure Monitor e Azure Log Analytics para monitoramento e alertas proativos.
Gestão de Incidentes: Utilizar Azure DevOps para rastreamento e resolução de incidentes, além de post-mortem reviews para melhorar continuamente.
Multi-Cloud, DevOps, DevSecOps, MLOps, DataOps, SRE.
1. Multi-Cloud
Estratégia de Integração Multi-Cloud: Utilizar o Azure Arc para gerenciar e governar recursos em múltiplas nuvens, permitindo uma experiência consistente.
Portabilidade de Aplicações: Desenvolver aplicativos com contêineres e Kubernetes (AKS), facilitando a migração entre diferentes provedores de nuvem.
Automação e Orquestração: Utilizar Azure DevOps e Terraform para provisionar e gerenciar infraestrutura em diferentes nuvens.
2. DevOps
Pipeline CI-CD: Implementar pipelines de integração e entrega contínuas (CI-CD) usando Azure DevOps para automatizar build, teste e deploy.
Infraestrutura como Código (IaC): Utilizar ferramentas como Terraform e Azure Resource Manager (ARM) para gerenciar a infraestrutura de forma declarativa.
Monitoramento e Logging: Implementar Azure Monitor e Application Insights para rastreamento e análise de desempenho das aplicações.
3. DevSecOps
Segurança Incorporada ao Pipeline: Integrar ferramentas de segurança como Azure Security Center e Microsoft Defender for Cloud em pipelines CI-CD.
Gestão de Vulnerabilidades: Utilizar Azure Policy para implementar políticas de segurança e compliance.
Automatização de Testes de Segurança: Integrar ferramentas de análise estática de código (SAST) e análise dinâmica de aplicações (DAST) nos pipelines CI-CD.
4. MLOps
Pipeline de ML Automatizado: Utilizar Azure Machine Learning para criar, treinar e implantar modelos de machine learning de forma automatizada.
Monitoramento de Modelos: Implementar monitoramento contínuo de modelos em produção com Azure Monitor e integração com Azure DevOps para ciclos de feedback rápidos.
Governaça e Compliance: Utilizar Azure Machine Learning para gerenciar a conformidade e rastreabilidade dos modelos.
5. DataOps
Automação de Pipeline de Dados: Utilizar Azure Data Factory para orquestrar e automatizar a movimentação e transformação de dados.
Qualidade de Dados: Implementar ferramentas como Azure Purview para garantir a qualidade e governança dos dados.
Ciclo de Vida de Dados: Utilizar Azure Synapse Analytics para integrar, armazenar e analisar dados de forma eficiente.
6. Site Reliability Engineering (SRE)
Automatização de Operações: Utilizar Azure Automation e Logic Apps para automatizar tarefas operacionais repetitivas.
Monitoramento Proativo: Implementar Azure Monitor e Azure Log Analytics para monitoramento e alertas proativos.
Gestão de Incidentes: Utilizar Azure DevOps para rastreamento e resolução de incidentes, além de post-mortem reviews para melhorar continuamente.
Publicado por: Konia Ltda.
A Konia Tecnologia é uma empresa especializada em oferecer soluções avançadas de DevOps, testes e desenvolvimento para empresas de todos os tamanhos. Oferecemos serviços de Consultoria Cloud, DevOps, DataOps e MLOps, Desenvolvimento tradicional e Low-code, além de construir jornadas de Hiper Automação com IA. Nossa equipe, composta por profissionais excepcionais, é o coração pulsante da Konia. Somos movidos pela paixão em criar soluções que transcendem expectativas, sempre mantendo a interdisciplinaridade e o comprometimento como pilares essenciais de nossa abordagem. Entendemos que cada cliente é único, e é por isso que nos dedicamos a compreender profundamente suas necessidades.
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