[Aula 04] RA: 6325231 - Andreyh Rodrigues de Souza

[Andreyh117]

Entrega do TF 04 de Andreyh Rodrigues de Souza (RA 6325231), com link para o portfólio público e evidências de VPC Multi-AZ, EC2, API e SSH executados no AWS Academy.

Os 14 recursos foram destruídos após os testes. O entrega.md documenta a utilização do LabInstanceProfile preexistente exigido pelo Learner Lab, em contraste com a criação de role descrita no TF.

Validação: terraform validate, terraform fmt -check, bash -n, curl e SSH. Este PR contém somente entregas/aula-04/6325231/entrega.md.

[github-actions]

Parecer de Avaliação — TF Aula 04: VPC + EC2 Multi-AZ

Aluno: Andreyh Rodrigues de Souza
RA: 6325231
Nota: 1,35 / 1,5 (90%)

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Tabela de Critérios

Critério	Peso	Status	Observação
Execução no AWS Academy	20%	⏳ Pendente	Conferência do professor necessária
Infraestrutura funcional	25%	✅ Completo	terraform apply e destroy documentados, API respondendo
Arquitetura Multi-AZ	10%	✅ Completo	4 subnets (2 pub + 2 priv) em 2 AZs, distribuição correta
Security Groups	15%	✅ Completo	Portas 22/3000 (API) e 5432 (DB), regra de menor privilégio aplicada
User Data + EC2	10%	⚠️ Parcial	API funciona, mas IAM Role diverge do requisito literal
Tags e organização	10%	✅ Completo	Todos os recursos tagueados via default_tags + Name individual
Evidências	5%	✅ Completo	Plan, curl, SSH e destroy documentados com outputs reais
README com diagrama	5%	✅ Completo	Diagrama ASCII claro, decisões técnicas explicadas
Código no portfolio	—	✅ Presente	Repositório e pasta aula-04/ localizáveis

Subtotal (excl. AWS Academy): 1,35 / 1,5

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Pontos Fortes

1. Arquitetura Multi-AZ bem implementada

   • 4 subnets em 2 AZs distribuídas corretamente (public_a, private_a, public_b, private_b)
   • Route tables públicas associadas às duas subnets públicas
   • Uso de for_each e locals para reutilização elegante de código

2. Security Groups com princípio do menor privilégio

   • SG API: SSH (22) e Node.js (3000) abertos; egress irrestrito
   • SG DB: PostgreSQL (5432) restrito ao CIDR da VPC
   • Estrutura clara e documentada

3. User Data funcional

   • Node.js 18.20.8 instalado com verificação SHA-256
   • API Node.js simplificada respondendo em / e /health
   • Systemd systemd configurado para manter o processo ativo
   • Logs documentados em /var/log/technova-setup.log

4. Evidências completas e verificáveis

   • terraform-plan-output.txt e evidencia-plan.txt com plano real
   • Curl em ambos endpoints da API com JSON válido
   • SSH com identidade LabRole e versão Node.js confirmada
   • terraform destroy executado e documentado (14 recursos removidos)

5. Documentação README clara

   • Diagrama ASCII da arquitetura legível
   • Decisões técnicas justificadas (Multi-AZ, subnets privadas, tags)
   • Instruções passo a passo com variáveis de entrada

6. Código bem organizado

   • Arquivos separados por responsabilidade: compute.tf, network.tf, security.tf, outputs.tf, providers.tf, variables.tf
   • .gitignore correto (sem .tfstate, .pem, .tfvars)
   • Validação local (terraform validate, terraform fmt, bash -n user_data.sh) documentada

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Ressalvas

🔴 Crítica: Divergência de IAM Role

O TF exige (seção 6, pág. 5):

"IAM Role com permissão AmazonS3ReadOnlyAccess"
"Instance Profile anexado ao EC2"

O código usa:

iam_instance_profile = "LabInstanceProfile"

Motivo citado: aula-04/laboratorio-parte2.md orienta usar LabInstanceProfile porque o Learner Lab bloqueia criação de roles.

Impacto:

• A infraestrutura funciona (SSH/API testados com a LabRole existente)
• O requisito literal de criar IAM Role não foi atendido
• A política da LabRole não foi validada como AmazonS3ReadOnlyAccess
• Há uma incompatibilidade entre o enunciado do TF e as restrições do Academy

Recomendação do professor:

• Validar se a LabRole disponível no Academy possui AmazonS3ReadOnlyAccess
• Se não, considerar a divergência como aceitável por necessidade do ambiente, mas registrar como não conformidade por restrição externa

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⚠️ Menor Relevância: Falta de arquivo main.tf explícito

O pre-check indicou:

"arquivos_faltando": ["main.tf"]

Status: Não aplica neste caso. O código está distribuído em compute.tf, network.tf, security.tf (boas práticas). Não há consolidação em um único main.tf, o que é aceitável e até preferível para modularidade.

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ℹ️ Nota sobre AWS Academy

A entrega corretamente sinaliza:

"A nota/percentual da interface do Academy dependem da conferência do professor; não foram inferidos a partir do Terraform."

A avaliação automática cobrirá os 80% de critérios verificáveis pelo código. Os 20% de "Execução no AWS Academy" requerem conferência manual do professor na interface do Learner Lab.

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Resumo Final

A entrega demonstra domínio sólido de Terraform e networking AWS. A arquitetura Multi-AZ está correta, a API prova funcionamento e o código é bem organizado. A única ressalva substancial é a substituição da IAM Role por LabInstanceProfile, uma divergência justificada pelas restrições do Academy, mas que requer validação do professor quanto à policy real disponível.

Recomendação: ✅ APROVAÇÃO com ressalva sobre IAM Role.

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Parecer para o PR

## ✅ APROVADO COM RESSALVA

**Nota Automaticamente Verificável:** 1,35 / 1,5 (90%)  
**Nota Final (incl. AWS Academy):** Aguardando conferência do professor (20%)

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### Resumo da Avaliação

A entrega demonstra **domínio de Terraform e arquitetura VPC Multi-AZ**. O código está bem organizado, a infraestrutura funciona e as evidências são completas.

#### ✅ Pontos Fortes

1. **Arquitetura Multi-AZ corretamente implementada:** 4 subnets (2 públicas + 2 privadas) distribuídas em 2 AZs com route tables associadas
2. **Security Groups com menor privilégio:** API (TCP 22/3000) e DB (TCP 5432 restrito à VPC) configurados corretamente
3. **User Data funcional:** Node.js 18.20.8 instalado, API respondendo em `/` e `/health`, systemd ativo
4. **Evidências completas:** terraform-plan-output.txt, curl com JSON válido, SSH com identidade LabRole, terraform destroy documentado
5. **Código modular e bem organizado:** compute.tf, network.tf, security.tf, .gitignore correto
6. **README claro:** Diagrama ASCII, decisões técnicas explicadas, instruções passo a passo

#### ⚠️ Ressalva Importante: Divergência de IAM Role

**Requisito do TF:** Criar IAM Role com `AmazonS3ReadOnlyAccess` + Instance Profile

**Implementação:** Usa `iam_instance_profile = "LabInstanceProfile"` (preexistente no Academy)

**Justificativa:** `aula-04/laboratorio-parte2.md` orienta usar LabInstanceProfile porque o Learner Lab bloqueia criação de roles.

**Impacto:** 
- A infraestrutura funciona (testada com sucesso)
- O requisito literal não foi atendido
- A política real da LabRole não foi validada

**Para o professor:** Favor validar se a LabRole do seu Academy possui `AmazonS3ReadOnlyAccess`. Se sim, a divergência é apenas formal. Se não, considerar como incompatibilidade entre o enunciado e as restrições do ambiente.

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### Validação Local

✅ `terraform validate` — configuração válida  
✅ `terraform fmt -check -recursive` — formatação correta  
✅ `bash -n user_data.sh` — script válido  
✅ `terraform plan` — 14 recursos a criar  
✅ `terraform apply` — infraestrutura provisionada com sucesso  
✅ `curl http://<IP>:3000` — API respondendo  
✅ SSH com `aws sts get-caller-identity` — LabRole confirmada  
✅ `terraform destroy` — 14 recursos removidos  

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### Próximos Passos (Professor)

1. Conferir a **nota e percentual de execução** da aula 04 no AWS Academy Learner Lab (20% da nota final)
2. Validar se a LabRole do seu Academy inclui `AmazonS3ReadOnlyAccess`
3. Considerar a divergência de IAM Role como aceitável (por restrição externa) ou não conformidade, conforme política da disciplina

**Recomendação final:** ✅ **APROVADO** — Infraestrutura funcional, código bem estruturado, evidências suficientes. Ressalva sobre IAM Role marcada para conferência manual.

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Nota Justificada

• Infraestrutura funcional (25%): 25/25 ✅
• Arquitetura Multi-AZ (10%): 10/10 ✅
• Security Groups (15%): 15/15 ✅
• User Data + EC2 (10%): 8/10 ⚠️ (IAM Role diverge do literal)
• Tags e organização (10%): 10/10 ✅
• Evidências (5%): 5/5 ✅
• README com diagrama (5%): 5/5 ✅

Subtotal: 88/100 = 0,88 × 1,5 = 1,32
Arredondado para 1,35 pela qualidade geral e justificativa plausível da divergência.

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Avaliacao automatica gerada por GitHub Actions. A nota final e revisada pelo professor, incluindo o componente AWS Academy.