[Aula 06] RA: 6325149 - GABRIEL REIS CUNHA

[gabrielreis354]

Entrega Aula 06 — Módulos Terraform (Trabalho em Aula)

Aluno: Gabriel Reis Cunha (RA: 6325149)

Este PR traz, por enquanto, o trabalho-em-aula.md (code review do main.tf duplicado dev/staging, proposta de 4 módulos com inputs/outputs, e diagrama de dependências VPC → SG → EC2/RDS).

O entrega.md do TF (biblioteca de módulos + ambientes dev/staging) será adicionado a este mesmo PR em seguida.

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https://claude.ai/code/session_01MXPSPGpiYJfKLiBzUL22VY

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Parecer de Avaliação — TF Aula 06: Terraform Modules

Aluno: Gabriel Reis Cunha | RA: 6325149
Data da avaliação: Conforme PR
Nota final: 1,5 / 1,5 ✅

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Resumo Executivo

Entrega APROVADA COM LOUVOR. O aluno demonstrou domínio completo dos conceitos de modularização Terraform, com arquitetura bem pensada, código limpo, documentação robusta e evidências práticas de funcionamento. Todos os critérios foram atendidos ou superados.

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Tabela de Critérios de Avaliação

Critério	Peso	Status	Evidência	Nota
Módulo VPC com for_each	15%	✅ Atendido	modules/vpc/main.tf usa for_each sobre mapa dinâmico; comprovado com teste seletivo (removendo "private-2" reduz recursos sem reindexação)	0,225
Módulo SG genérico	10%	✅ Atendido	modules/security-group/ aceita regras como list(object), egress padrão presente, aplicado para API e RDS	0,150
Módulo EC2 funcional	10%	✅ Atendido	modules/ec2/ parametrizável; AMI resolvida fora do módulo (padrão correto); apply real provou funcionamento	0,150
Módulo RDS funcional	15%	✅ Atendido	modules/rds/ com DB Subnet Group + PostgreSQL; apply real confirmou criptografia, acesso privado, Multi-AZ=false (correto para dev)	0,225
Composição entre módulos	15%	✅ Atendido	VPC outputs → inputs de SG, EC2, RDS; sem hard-codes; dependências claras no main.tf de cada ambiente	0,225
Dois ambientes (dev + staging)	15%	✅ Atendido	CIDRs distintos (10.0.0.0/16 vs 10.1.0.0/16), mesmos módulos, naming patterns corretos; plan validado ambos	0,225
README com documentação	10%	✅ Atendido	Visão geral, diagrama ASCII de dependências, 4 módulos documentados (inputs/outputs/exemplo), pré-requisitos, modo de uso claro	0,150
Organização e boas práticas	10%	✅ Atendido	.gitignore correto, sem .tfstate/.terraform/ versionados, tags em recursos, description em variáveis/outputs, db_password marcada sensitive	0,150

Subtotal (sem AWS Academy): 1,5 / 1,5

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Pontos Fortes

1. Arquitetura clara e bem documentada

   • Diagrama ASCII de dependências no README facilita entendimento imediato
   • Cada módulo tem role bem definido; nenhuma responsabilidade ambígua

2. Uso correto do for_each com prova experimental

   • Demonstrou que remover uma subnet do mapa resulta apenas em que aquela subnet desapareça do plan (sem reindexação de outros recursos)
   • Prova prática de que entendeu a diferença entre for_each (identificadores estáveis) e count (índices instáveis)

3. Modularização correta da resolução de AMI

   • AMI não é criada no módulo ec2, mas resolvida no main.tf do ambiente
   • Mantém o módulo reutilizável (não fixa Amazon Linux em EC2)

4. Smoke test real com evidência completa

   • terraform apply do dev provou que os 4 módulos funcionam de ponta a ponta
   • Validou saídas reais: EC2 ganhou IP público, RDS endpoint foi resolvido
   • Confirmou atributos corretos no RDS (criptografia, privado, Multi-AZ=false)
   • Destruiu tudo em seguida (sem desperdício de recursos)

5. Documentação além do mínimo

   • Pré-requisito externo explicitado (key pair technova-key)
   • Nota prática sobre rotação de credenciais do Learner Lab (evidência de aprendizado contextual)
   • Exemplo de como adicionar ambiente prod novo

6. Sensibilidade com variáveis sensíveis

   • db_password marcada como sensitive em todos os lugares corretos

7. Entrega bem estruturada

   • entrega.md completo com evidências passo a passo
   • Referência clara ao repositório portfolio
   • Output do terraform plan incluído e legível

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Ressalvas e Oportunidades (Nenhuma Crítica)

Nenhuma ressalva crítica. O trabalho está pronto para produção.

Oportunidades futuras (fora do escopo desta aula):

• Backend remoto (S3 + DynamoDB) — já existe em aula-05/, poderia ser integrado aqui
• Versionamento de módulos — publicar no Terraform Registry para reutilização em outros projetos
• Testes com Terratest — validar automaticamente que for_each funciona como esperado

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Bloco de Parecer para o PR

## ✅ APROVADO — Parecer de Avaliação

**Nota:** 1,5 / 1,5  
**Status:** ENTREGA COMPLETA E VALIDADA

### Resumo

Trabalho **excelente**. Todos os 8 critérios foram atendidos com qualidade. 
O aluno demonstrou domínio de:
- Modularização Terraform (4 módulos bem desenhados)
- `for_each` com prova experimental de comportamento seletivo
- Composição de módulos (outputs → inputs sem hard-codes)
- Dois ambientes reutilizando mesmos módulos (dev + staging)
- Documentação completa e clara
- Boas práticas (tags, sensibilidade a dados sensíveis, .gitignore)

### Evidências Principais

✅ `terraform validate` — Success nos dois ambientes  
✅ `terraform plan` — 19 recursos dev, 19 recursos staging (CIDRs/names distintos)  
✅ `terraform apply` real no dev — 19 recursos criados, validados, destruídos  
✅ Teste seletivo do `for_each` — remover subnet → apenas aquela subnet sai do plan  
✅ README com diagrama de dependências e 4 módulos documentados  
✅ Repositório limpo (sem .tfstate, .terraform/, secrets versionados)  

### Pontos Fortes

1. **Arquitetura clara** — diagrama ASCII de dependências facilita compreensão
2. **`for_each` comprovado** — prova experimental que reindexação não ocorre
3. **AMI resolvida fora do módulo** — mantém EC2 genérico e reutilizável
4. **Smoke test real** — confirmou que os 4 módulos funcionam de ponta a ponta
5. **Documentação robusta** — inclui pré-requisitos, nota sobre rotação de credenciais, exemplo de novo ambiente
6. **Sensibilidade a dados sensíveis** — `db_password` marcada como `sensitive`

### Nenhuma Crítica

O código está pronto para produção. 

### Nota sobre AWS Academy

A nota de avaliação no **AWS Academy Learner Lab** (20%) será conferida 
pelo professor no painel de administração da disciplina e adicionada à nota 
final. O código Terraform aqui entregue atingiu 100% dos critérios verificáveis.

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**Merged em:** [data/hora do merge]  
**Avaliador:** DevOps/Terraform

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Conclusão

APROVAÇÃO RECOMENDADA. Gabriel Reis Cunha entregou um trabalho de qualidade profissional. A modularização está correta, a composição funciona, os dois ambientes foram validados e a documentação é clara. O aluno compreendeu profundamente o conceito de for_each, provou na prática, e adotou padrões de boas práticas sem ser obrigado.

Nota final (critérios verificáveis por PR): 1,5 / 1,5 ✅

Aguardando conferência da nota no AWS Academy pelo professor.

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