Introdução
Neste segundo tutorial da nossa série sobre Cloud e DevOps, avançamos no uso do Docker, explorando maneiras mais eficientes de executar aplicações por meio da orquestração com Docker Compose. Também aprendemos a integrar esse processo ao GitHub utilizando workflows automáticos com GitHub Actions, preparando o caminho para o deploy em nuvem. O foco aqui é a produtividade, a padronização e a portabilidade do ambiente de desenvolvimento.
Otimizando o Uso do Docker com Docker Compose
Na primeira parte da série, rodamos a aplicação com um comando extenso usando docker run. Agora, substituímos essa abordagem manual pela criação de um arquivo docker-compose.yml, que automatiza e simplifica o processo de build e execução da aplicação.
O Docker Compose permite descrever os serviços de uma aplicação usando YAML, o mesmo formato utilizado amplamente em DevOps (como em Kubernetes, Prometheus, entre outros). Com ele, é possível definir serviços, volumes, portas, variáveis de ambiente e dependências entre aplicações – tudo em um único arquivo.
Exemplo de estrutura simples do docker-compose.yml:
services:
app:
build: .
container_name: imersao-api
ports:
- "8000:8000"
volumes:
- .:/app
Essa estrutura permite que o código fonte editado localmente seja refletido imediatamente no contêiner, sem necessidade de reiniciar o serviço, graças à montagem do volume .:/app.
Criando e Executando com Docker Compose
Com o arquivo YAML configurado, o comando necessário para subir o ambiente se resume a:
docker compose up
Esse comando compila a imagem (caso necessário) e sobe o contêiner em background ou com os logs visíveis, dependendo do uso da flag -d. Isso representa um grande ganho em relação ao processo anterior, que exigia múltiplos comandos de terminal, configuração de ambiente virtual, instalação de dependências e execução manual da aplicação.
Commit e Versionamento do Projeto
Com a aplicação funcional e o ambiente Docker pronto, o próximo passo é versionar o projeto e enviá-lo ao GitHub. A convenção de commits sugerida segue o modelo do Angular, com prefixos como feat, fix, entre outros. Por exemplo:
git commit -m "feat: adiciona Docker Compose ao repositório"
O projeto é então enviado ao GitHub via git push, já contendo os arquivos Dockerfile e docker-compose.yml, prontos para replicar o ambiente em qualquer máquina.
Integração Contínua com GitHub Actions
Em seguida, foi configurado um pipeline básico de integração contínua (CI) com GitHub Actions. A configuração está em um arquivo YAML no caminho .github/workflows/docker-image.yml. Esse pipeline é disparado automaticamente a cada push na branch main e executa a build da imagem Docker.
A Action utiliza um runner baseado em Ubuntu e realiza passos como:
- Verificação do push
- Build da imagem Docker com o
Dockerfile - Output da imagem com uma tag (que pode ser personalizada com hash de commit ou versão semântica)
Isso garante que toda atualização de código seja validada automaticamente, reduzindo erros e garantindo consistência para deploys futuros.
Boas Práticas: Versionamento e SemVer
Foi abordada também a importância de versionar imagens corretamente, evitando o uso da tag latest em produção. Recomenda-se seguir o padrão SemVer (Semantic Versioning), com versões major.minor.patch, o que facilita rollbacks e controle de mudanças.
Próximos Passos
Com a imagem construída e validada via GitHub Actions, o próximo passo será enviar essa aplicação para a nuvem – mais especificamente, para o Google Cloud. Para isso, foi apresentado o processo de resgate de créditos na plataforma, criação de projeto e ativação do faturamento.
Criando o Projeto na Google Cloud
Agora é necessário criar um projeto no console do Google Cloud, que será o destino do deploy da aplicação.
Etapas:
- Acesse o console e clique em “Abrir seletor de projetos”.
- Clique em “Novo Projeto”, dê um nome (ex:
Alura-Imersao) e crie. - Após criado, clique sobre o projeto para selecioná-lo.
- Em seguida, vá até a aba Faturamento e vincule os créditos ativados ao projeto. Selecione a conta de faturamento “de avaliação” e clique em “Definir conta”.
Após isso, o painel exibirá o valor disponível para o projeto, que pode ser usado para criar instâncias, serviços e realizar o deploy.
Finalizando a Preparação para o Deploy
Com os créditos ativos e o projeto criado, a estrutura para o deploy está pronta. O próximo passo – a ser abordado no próximo tutorial – será colocar no ar a aplicação que foi versionada e enviada ao GitHub, utilizando os serviços da Google Cloud, como o Artifact Registry ou o Cloud Run, tornando a API acessível de qualquer lugar da internet.
Recapitulando o que aprendemos neste tutorial
- Criamos um
docker-compose.ymlpara orquestrar o build e a execução da aplicação com um único comando. - Automatizamos o processo de CI com GitHub Actions.
- Versionamos e subimos o projeto no GitHub.
- Ativamos créditos gratuitos no Google Cloud.
- Criamos e configuramos um projeto na plataforma para receber a aplicação.
- Entendemos o papel do CI na consistência de builds e na produtividade do time DevOps.
Automatizando o Build com GitHub Actions
Uma das grandes vantagens do uso do GitHub em projetos DevOps é a possibilidade de criar pipelines de integração contínua (CI) com GitHub Actions, utilizando arquivos YAML que descrevem o passo a passo da automação.
No nosso projeto, configuramos um workflow chamado docker-image.yml, responsável por:
- Monitorar alterações (
pushoupull_request) na branchmain. - Executar os passos para construir a imagem Docker da aplicação.
- Validar que a imagem foi construída com sucesso, sem a necessidade de rodar comandos manuais.
Esse processo ajuda a garantir que qualquer mudança feita no repositório principal gere uma nova versão da imagem de forma automática, reproduzível e rastreável.
Boas práticas aplicadas:
- Definição de etapas (
steps) claras no YAML, comobuild,run,login. - Separação lógica das fases de execução, facilitando a leitura por desenvolvedores e DevOps.
- Uso opcional de
tagse versionamento semanticamente significativos (evitandolatestem produção). - Possibilidade de usar
hash de commit,data, ounúmero de versãocomo parte do nome da imagem.
O Que Mais Podemos Fazer com Workflows?
Embora neste tutorial o foco tenha sido a criação e validação da imagem Docker, os workflows do GitHub Actions vão muito além:
- Rodar testes automatizados (unitários, de integração, de segurança).
- Executar análise estática de código.
- Escanear imagens Docker por vulnerabilidades.
- Efetuar deploys automáticos para ambientes como Docker Hub, Google Cloud ou AWS.
- Gerenciar pipelines CI/CD completas, desde o push até o deploy em produção.
Caminho para o Deploy
Com a imagem criada, validada e o projeto devidamente versionado no GitHub, além de termos o projeto no Google Cloud com os créditos ativados, estamos prontos para a etapa final desta trilogia de tutoriais: colocar a aplicação no ar com um link acessível publicamente.
Esse processo envolverá:
- Escolha de um serviço de deploy (Cloud Run, GKE, App Engine…).
- Autenticação com o Google Cloud.
- Push da imagem para o repositório de imagens (Artifact Registry).
- Configuração de variáveis e ambiente.
- Acesso via navegador com domínio público.
Conclusão do Tutorial Parte 2
Neste tutorial você aprendeu a:
✅ Automatizar o build de sua aplicação com Docker Compose
✅ Configurar workflows de CI com GitHub Actions
✅ Utilizar boas práticas de versionamento e padronização
✅ Criar um projeto no Google Cloud e ativar seus créditos
✅ Preparar o ambiente para o deploy na nuvem
No próximo e último tutorial da série, vamos realizar o deploy completo da aplicação na Google Cloud, garantindo que ela funcione fora da sua máquina local, de forma segura e profissional.