1) Configuração Inicial e Governança de Projetos

Antes de rodar qualquer workload, estabeleço o ambiente e as políticas que suportam desenvolvimento sustentável, cobrança clara e controle de acesso. A prática segue padrões de gestão de identidade, faturamento e políticas organizacionais.

• Criação de um projeto estruturado no Console, com labels para rastreabilidade de custos.
• Conexão do projeto a uma conta de faturamento válida e definida cobrança por política de orçamentos (budget) com alertas.
• Ativação de APIs essenciais: Compute Engine, Cloud Run, Cloud Storage, BigQuery, Pub/Sub, Cloud Logging e Cloud Monitoring.
• Definição de IAM baseado no princípio do menor privilégio: papéis granulares para equipes, service accounts dedicadas para pipelines e serviços.
• Políticas organizacionais simples para restrição de regiões e uso de contas de serviço, com enforcamento de ROTAS de rede quando aplicável.
• Habilitação de rotas de auditoria e rotas de log para rastreabilidade de operações sensíveis.

2) Hospedagem de Aplicações com Cloud Run (e App Engine quando necessário)

Com o ambiente básico pronto, sigo com a entrega de aplicações em containers, explorando Cloud Run para workloads sem servidor com escalabilidade automática baseada no tráfego. A prática envolve construção de image, armazenamento em registro de artefatos e deploy simples.

• Criação de Dockerfile mínimo para serviço Node.js/Python/etc. com otimização de layer caching.
• Construção da imagem e envio para Artifact Registry (ou Container Registry).
• Deploy do serviço no Cloud Run com região, limites de CPU/memória e política de acesso.
• Mapeamento de domínio e TLS para endpoints públicos, mantendo opções de autenticação.
• Observação de métricas de desempenho, logs e erros para validação de confiabilidade.

// Dockerfile exemplo (Node.js)
FROM node:18-alpine
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm install
COPY . .
ENV PORT=8080
EXPOSE 8080
CMD ["node", "server.js"]

# Exemplo de comandos de build/deploy
# Substitua PROJECT_ID pelo seu ID de projeto
export PROJECT_ID=SEU_PROJETO
export SERVICE_NAME=minha-aplicacao

# Constrói a imagem e envia para o Container Registry (ou Artifact Registry)
gcloud builds submit --tag gcr.io/$PROJECT_ID/$SERVICE_NAME

# Deploy no Cloud Run (us-central1, sem autenticação para acesso público)
gcloud run deploy $SERVICE_NAME \
  --image gcr.io/$PROJECT_ID/$SERVICE_NAME \
  --platform managed \
  --region us-central1 \
  --allow-unauthenticated

3) Armazenamento de Dados: Cloud Storage, BigQuery e Dados Estruturados

Nenhuma aplicação prática está completa sem uma estratégia de dados bem definida. A seção aborda armazenamento de objetos, gestão de dados analíticos e consultas eficientes, com foco em governança e custo.

• Configuração de buckets no Cloud Storage com políticas de retenção e lifecycle rules para redução de custos.
• Estruturação de dados em BigQuery: datasets, tabelas particionadas e esquemas claros.
• Práticas de ingestão simples (upload direto, streaming simples) e consultas de baixa latência.
• Rotas de exportação de logs e métricas para auditoria e análise posterior.

4) Observabilidade, Logs e Eventos

Por fim, estabeleço a visibilidade operacional para detectar anomalias e responder rapidamente. O foco está em dashboards, logs estruturados e fluxo de eventos entre serviços via Pub/Sub.

• Configuração de dashboards no Cloud Monitoring com métricas-chave (latência, tendências de erro, demanda de CPU/memória).
• Políticas de Logging: sinks para exportar logs para Cloud Storage ou BigQuery, mantendo compliance e retenção adequada.
• Arquitetura orientada a eventos com Pub/Sub para acoplamento assíncrono entre serviços.
• Acompanhamento de SLOs e alertas para manter a resiliência da aplicação.