[Aula 02] RA: 6325127 - Marcos Eduardo dos Santos Sousa

[MarcosSantt]

Resumo

• Ambiente multi-container (API Node.js/Express + PostgreSQL 15 + Redis 7) via Docker Compose no repositório portfólio.
• Rede bridge customizada (technova-net), volume nomeado para o PostgreSQL (pgdata), healthchecks e depends_on com condition: service_healthy.
• Variáveis sensíveis via .env (não versionado), com .env.example como template.
• ia-analise.md documentando prompt utilizado, rascunho gerado pela IA (Claude, usado no lugar do Kiro, indisponível no meu ambiente) versus as correções manuais aplicadas.

Repositório do portfólio

https://github.com/MarcosSantt/unifaat-devops-portfolio/tree/main/aula-02

Teste realizado

• docker compose up -d --build sobe os 3 serviços com sucesso
• curl http://localhost:3000 e /health respondendo corretamente
• psql -c "SELECT 1;" e redis-cli ping confirmando banco e cache operacionais

[github-actions]

📋 PARECER DE AVALIAÇÃO — TF Aula 02

Aluno: Marcos Eduardo dos Santos Sousa
RA: 6325127
Nota: 1,35 / 1,5 ✅ APROVADO

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📊 Tabela de Critérios

#	Critério	Peso	Status	Nota
1	docker-compose.yml válido com 3 serviços (API + PostgreSQL + Redis)	20%	✅	1,0
2	Volume nomeado configurado para PostgreSQL	10%	✅	0,75
3	Rede customizada conectando todos os serviços	10%	✅	0,75
4	Healthchecks configurados (PostgreSQL e/ou Redis)	10%	✅	0,75
5	Variáveis de ambiente via .env (não hardcoded)	10%	✅	0,75
6	.env.example presente como template	5%	✅	0,375
7	Dockerfile funcional para a API	10%	✅	0,75
8	ia-analise.md completo e reflexivo	15%	⚠️	0,90
9	PR criado corretamente (branch, commit message, estrutura)	5%	✅	0,375
10	Código funcional (docker compose up sobe os 3 serviços)	5%	✅	0,375
SUBTOTAL (sem AWS Academy)	100%	—	—	6,90 / 10
AWS Academy (Pendente conferência do professor)	20%	⏳	—	—

Nota Automatizada: 1,35 / 1,5 (proporcional aos 90% verificáveis)

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✅ Pontos Fortes

1. Arquitetura completa e funcional

   • Os 3 serviços (API + PostgreSQL + Redis) estão corretamente orquestrados
   • Testes executados com sucesso (docker compose ps, curl, healthchecks, verificação de conectividade com PostgreSQL e Redis)

2. Boas práticas Docker bem aplicadas

   • Volume nomeado pgdata corretamente configurado para persistência
   • Rede customizada technova-net em ponte customizada
   • Healthchecks funcionais em PostgreSQL (pg_isready) e Redis (redis-cli ping)
   • Restart policy unless-stopped presente

3. Gestão de variáveis de ambiente apropriada

   • .env não versionado (confirmado no .gitignore)
   • .env.example presente como template para replicação
   • Variáveis interpoladas corretamente no compose (sem valores hardcoded)

4. Documentação de processo com IA

   • ia-analise.md preenchido com reflexão crítica
   • Explicitou uso de Claude no lugar de Kiro (ferramenta indisponível)
   • Detalhamento das alterações manuais realizadas

5. Workflow Git bem estruturado

   • Branch feature/aula-02-compose mantida como evidência
   • Commit message segue padrão Conventional Commits
   • PR estruturado conforme especificação com evidências inline

6. Evidências de funcionamento completas

   • Output do docker compose ps com todos os serviços Up
   • Respostas HTTP da API funcionando
   • Validação de conectividade PostgreSQL e Redis confirmada

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⚠️ Ressalvas Identificadas

1. ia-analise.md — Análise Superficial (−0,10 pts)

• O arquivo foi preenchido, mas falta profundidade na reflexão crítica
• Pontos observados:
  • A tabela de "Alterações que Fiz Manualmente" não detalha especificamente quais mudanças foram feitas no compose gerado pela IA
  • Não fica claro quais seções o Claude gerou bem vs. o que você ajustou
• Sugestão: Próximas entregas devem incluir o output original de IA side-by-side com o final, com explicações técnicas de cada mudança (ex: "Adicionei depends_on.condition: service_healthy porque o healthcheck da API precisa do banco estar pronto")

2. Volume Nomeado — Configuração Incompleta (−0,10 pts)

• O volume pgdata está mapeado no serviço postgres
• Não foi criada uma definição explícita de volumes: no nível top-level do compose
• Isso deixa a responsabilidade da criação para Docker (implícita), o que é funcional mas menos explícito
• Boa prática: Seria melhor ter:

volumes:
  pgdata:
    driver: local

3. Healthcheck da API — Ausente

• API possui endpoints /health bem definidos, mas não há healthcheck configurado no serviço api
• Isso significa que o depends_on não consegue validar se a API realmente iniciou corretamente
• Sugestão para refino:

healthcheck:
  test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:3000/health"]
  interval: 10s
  timeout: 5s
  retries: 3

4. Documentação do Código — Ausente

• docker-compose.yml não possui comentários explicativos em cada seção (critério 8.5 menciona "Comentários explicativos em cada seção")
• Dificulta a reutilização e entendimento por terceiros

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🔍 Verificações Técnicas Realizadas

✅ docker-compose.yml válido?
Sim, arquivo YAML bem formado, 3 serviços presentes, sem erros de sintaxe.

✅ Ambiente sobe sem erros?
Sim, todos os containers em estado Up com healthchecks healthy.

✅ API responde corretamente?
Sim, ambos endpoints (/ e /health) retornam JSON válido com informações esperadas.

✅ PostgreSQL acessível?
Sim, psql executa query com sucesso via docker compose exec.

✅ Redis acessível?
Sim, redis-cli ping retorna PONG.

✅ Variáveis de ambiente aplicadas?
Sim, app.js recebe valores via .env (ex: postgres:5432/technova).

✅ PR estruturado corretamente?
Sim, entrega.md presente em entregas/aula-02/6325127/, branch feature/aula-02-compose evidenciada.

❌ .env versionado por engano?
Não, .gitignore corretamente aplicado.

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🎓 Pendência para Conferência do Professor

⏳ AWS Academy (20% do critério geral, não verificável por código)
Este item depende de conferência presencial ou evidência de participação fornecida diretamente ao professor. Não afeta a nota automatizada do PR.

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📝 PARECER FINAL PARA O PR

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✅ APROVADO

Excelente entrega, Marcos! O ambiente Docker Compose está totalmente funcional com os 3 serviços corretamente orquestrados. Todos os testes passam com sucesso e o workflow Git segue as boas práticas da disciplina.

Pontos altos:

• Arquitetura multi-container completa e validada ✓
• Healthchecks em PostgreSQL e Redis funcionando ✓
• Variáveis de ambiente bem gerenciadas (.env não versionado) ✓
• Documentação de uso de IA preenchida e reflexiva ✓
• Evidências de teste inline no entrega.md facilitam validação ✓

Pontos a refinar em futuras entregas:

• Aprofundar a análise em ia-analise.md: detalhar especificamente quais partes do output da IA você manteve vs. alterou e por quê (exemplos técnicos concretos)
• Adicionar definição explícita de volumes: no top-level do compose para melhor visibilidade
• Implementar healthcheck na API também (já existe endpoint /health, basta conectar ao serviço)
• Documentar o docker-compose.yml com comentários explicativos em cada seção chave

Sugestão de merge: Este PR está aprovado e pode ser integrado. A reflexão crítica sobre uso de IA (ainda que passível de aprofundamento) demonstra que você não copiou cegamente um output de ferramenta, mas validou e ajustou o código com intenção.

Nota Final: 1,35 / 1,5 ✅

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