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Introdução à Infraestrutura do Agente de Auto-Scaling
No mundo da integração contínua e da entrega contínua (CI/CD), os agentes de build (ou trabalhadores, executores) são os cavalos de batalha que compilam o código, executam os testes e distribuem as aplicações. À medida que as equipes de desenvolvimento crescem e a complexidade dos projetos aumenta, a demanda por esses agentes pode flutuar bastante. Provisionar e de-provisionar manualmente os agentes não apenas consome tempo, mas também leva a ineficiências: os agentes podem ficar inativos, gerando custos, ou as builds podem se acumular, desacelerando o desenvolvimento. Aqui, encontramos a importância da infraestrutura de auto-scaling para os agentes.
O auto-scaling permite que a sua frota de agentes adapte dinamicamente sua capacidade com base na demanda. Quando ocorre um aumento nas solicitações de build, novos agentes são automaticamente acionados. Quando a demanda diminui, os agentes inativos são terminados, otimizando o uso de recursos e custos. Este artigo fornece um guia prático para implementar o auto-scaling para sua infraestrutura de agentes CI/CD, focando em esquemas comuns e fornecendo exemplos concretos.
Por que o Auto-Scaling? Os Principais Vantagens
- Otimização de Custos: Pague apenas pelos recursos que utiliza. Os agentes inativos na nuvem representam um consumo direto do seu orçamento.
- Aumento do Throughput: Elimina filas de build. Mais agentes significam mais builds concorrentes, resultando em ciclos de feedback mais rápidos para os desenvolvedores.
- Aumento da Confiabilidade: Distribua as cargas de trabalho em mais agentes, reduzindo o risco de um único ponto de falha.
- Redução dos Custos Operacionais: Automatiza o processo de escalonamento, liberando sua equipe de tarefas manuais de provisioning.
- Elasticidade: gerencie facilmente picos e quedas inesperadas na demanda sem intervenção manual.
Arquiteturas de Auto-Scaling Comuns
Embora variem nos detalhes dependendo do sistema CI/CD e do fornecedor de nuvem, a maioria das infraestruturas de agentes de auto-scaling segue alguns esquemas fundamentais:
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Grupos de Auto-Scaling do Fornecedor de Nuvem (ASG)
Muitos sistemas CI/CD se integram diretamente com grupos de auto-scaling específicos dos fornecedores de nuvem (por exemplo, AWS Auto Scaling Groups, Azure Virtual Machine Scale Sets, Google Cloud Managed Instance Groups). Defina uma imagem base (AMI, VHD, imagem VM) para seu agente, especifique as políticas de escalonamento (baseadas no uso da CPU, comprimento da fila, métricas personalizadas) e o fornecedor de nuvem gerencia o ciclo de vida.
Prós:
- Fortemente integrado com a infraestrutura de nuvem.
- Utiliza serviços em nuvem sólidos e testados.
- Geralmente é o mais simples de configurar para escalonamento básico.
Contras:
- Pode ser menos granular no controle de tipos específicos de agentes ou condições.
- Vinculado a um único fornecedor de nuvem.
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Integrações Específicas dos Sistemas CI/CD
Muitas plataformas CI/CD modernas (por exemplo, Jenkins, GitLab CI, Buildkite, CircleCI, GitHub Actions) oferecem seus próprios mecanismos de auto-scaling ou integrações diretas com vários fornecedores de nuvem/orquestradores de containers. Estes costumam implicar um “controlador” ou um “plugin” que monitora a fila de build e solicita novos agentes conforme necessário.
Prós:
- Otimizado para as necessidades específicas da plataforma CI/CD.
- Frequentemente fornece lógicas mais sofisticadas para o provisioning dos agentes (por exemplo, rótulos específicos, requisitos de recursos).
- Pode suportar tipos de agentes heterogêneos.
Contras:
- Pode requerer mais configuração dentro do próprio sistema CI/CD.
- Às vezes pode ser menos eficiente em comparação com o escalonamento nativo da nuvem para mudanças muito rápidas.
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Orquestração de Containers (Kubernetes)
Utilizar Kubernetes como infraestrutura subjacente para seus agentes está se tornando cada vez mais popular. Os agentes funcionam como pods efêmeros e o Autoscaler do Cluster Kubernetes (ou ferramentas semelhantes) pode escalar o pool de nós subjacente de acordo com as solicitações de pods em espera. Isso oferece grande flexibilidade e eficiência de recursos.
Prós:
- Alta densidade e uso de recursos (mais agentes por nó).
- Portabilidade entre diferentes fornecedores de nuvem ou on-premise.
- Excelente para cargas de trabalho efêmeras baseadas em trabalhos.
Contras:
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- Maior complexidade inicial de configuração para o próprio Kubernetes.
- Requer a containerização do seu ambiente de build.
Guia Rápido: Exemplos Práticos
Exploramos exemplos práticos para configurar o auto-scaling com duas ferramentas CI/CD populares e uma abordagem centrada no Kubernetes.
Exemplo 1: Jenkins com AWS EC2 Spot Instances
Jenkins, um servidor de automação open-source amplamente utilizado, tem um ótimo suporte para o auto-scaling baseado em nuvem, em particular com AWS EC2. O uso das Spot Instances pode reduzir significativamente os custos.
Pré-requisitos:
- Uma instância Jenkins em execução (preferencialmente em EC2 ou uma VM dedicada).
- Uma conta AWS com permissões IAM apropriadas (EC2, VPC, S3 se estiver usando S3 para os artefatos).
- Plugin EC2 do Jenkins instalado.
Passos:
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Prepare uma AMI EC2 para seu Agente Jenkins:
Inicie uma instância EC2 (por exemplo,
t3.medium, Ubuntu LTS). Instale o Java Development Kit (JDK), as ferramentas de build necessárias (Maven, Gradle, npm, Docker CLI) e configure o agente Jenkins. Certifique-se de que o agente se conecte com sucesso ao seu controlador Jenkins manualmente primeiro. Uma vez configurado, crie uma AMI a partir desta instância. Esta AMI será o template para seus agentes de auto-scaling.# Configuração de exemplo no Ubuntu para um agente Java básico sudo apt update sudo apt install -y openjdk-11-jdk maven docker.io sudo usermod -aG docker jenkins # Supondo o usuário jenkins para o agente sudo systemctl enable docker sudo systemctl start docker # Configuração manual do agente Jenkins (para testar a AMI) # Baixe agent.jar do seu controlador Jenkins # java -jar agent.jar -jnlpUrl <your-jenkins-url>/computer/<agent-name>/slave-agent.jnlp -secret <secret> -workDir <path> # Uma vez verificado, crie uma AMI a partir desta instância EC2. -
Configure o Plugin EC2 do Jenkins:
Vá para o Dashboard do Jenkins -> Gerenciar Jenkins -> Gerenciar Nós e Cloud -> Configurar Cloud.
Adicione uma nova Cloud -> Amazon EC2.
- Nome:
AWS-Spot-Agents - Credenciais Amazon EC2: Adicione seu AWS Access Key ID e o Secret Access Key (ou use o papel IAM para o controlador Jenkins).
- Regiões EC2: Selecione sua região (por exemplo,
us-east-1). - Limite de Instância: Defina um limite razoável (por exemplo,
10) para evitar custos descontrolados. - Chave SSH: Selecione um keypair existente para acesso SSH aos agentes.
- Adicione uma nova AMI:
- AMI ID: Insira o ID da AMI que você criou.
- Descrição:
Agente de Build Java Ubuntu - Etiquetas:
java-agent linux(usadas pelos trabalhos de Jenkins para selecionar os agentes). - Tipo de Instância:
t3.medium(ou apropriado). - Zona de Disponibilidade: Selecione sua AZ preferida ou deixe em branco para aleatório.
- Spot Instance: Marque esta caixa.
- Preço Máximo de Spot: Defina uma oferta máxima (por exemplo,
0.10). - Remote FS Root:
/home/jenkins - Usuário Remoto:
ubuntu(ou o usuário da sua AMI). - Utilização:
Somente trabalhos de build com expressões de etiqueta que correspondam a este nó. - Tempo de Terminação Inativa: Defina uma duração (por exemplo,
10minutos) após a qual um agente inativo será terminado.
- Nome:
-
Testa o Auto-Scaling:
Crie um trabalho Jenkins e configure-o para ser executado em um agente com a etiqueta
java-agent. Inicie várias builds simultaneamente. Você deve observar novas Spot Instances EC2 sendo iniciadas no seu console AWS e se conectando ao Jenkins. Após as builds serem concluídas e os agentes se tornarem inativos pelo tempo configurado, eles serão terminados.
Exemplo 2: GitLab CI com GitLab Runner em Docker Machine
GitLab CI se integra perfeitamente com GitLab Runner, que pode ser configurado para auto-scaling utilizando Docker Machine em vários provedores de nuvem.
Pré-requisitos:
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- Uma instância GitLab em execução (SaaS ou auto-hospedada).
- Um servidor (por exemplo, EC2, VM) para hospedar o gerenciador do GitLab Runner.
- Docker e Docker Machine instalados no servidor do gerenciador do GitLab Runner.
- Credenciais do provedor de nuvem (por exemplo, AWS Access Key ID e Secret Access Key configuradas no gerenciador Runner).
Passos:
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Instale e Registre o GitLab Runner:
No seu servidor dedicado ao gerenciador Runner, instale o GitLab Runner:
curl -L "https://packages.gitlab.com/install/repositories/runner/gitlab-runner/script.deb.sh" | sudo bash sudo apt install gitlab-runner # Registre o runner (obtenha seu token de registro nas configurações do projeto/grupo GitLab) sudo gitlab-runner register --url "https://gitlab.com/" --registration-token "<seu-token-de-registro>" --description "Docker Machine Auto-scaling Runner" --tag-list "docker,aws" --executor "docker+machine" -
Configure
config.tomlpara Docker Machine:Edite o arquivo de configuração do Runner, tipicamente localizado em
/etc/gitlab-runner/config.toml.Adicione/modifique a seção
[[runners]]e inclua uma seção[runners.docker]e[runners.machine].[[runners]] name = "Docker Machine Auto-scaling Runner" url = "https://gitlab.com/" token = "<o-seu-token-de-registro>" executor = "docker+machine" [runners.docker] tls_verify = false image = "ubuntu:latest" # Imagem padrão para construções privileged = false disable_entrypoint_overwrite = false oom_kill_disable = false disable_cache = false volumes = ["/cache"] shm_size = 0 [runners.machine] IdleCount = 1 # Mantenha pelo menos uma máquina ociosa IdleTime = 600 # Termina máquinas ociosas após 10 minutos MaxBuilds = 100 # Termina a máquina após 100 construções MachineDriver = "amazonec2" MachineName = "gitlab-runner-%s" MachineOptions = [ "amazonec2-instance-type=t3.medium", "amazonec2-ami=ami-0abcdef1234567890", # Use uma AMI base com Docker pré-instalado "amazonec2-region=us-east-1", "amazonec2-vpc-id=vpc-0123456789abcdef0", "amazonec2-subnet-id=subnet-0abcdef1234567890", "amazonec2-security-group=gitlab-runner-sg", "amazonec2-use-private-address=true", "amazonec2-tags=gitlab-runner-managed,project:meu-projeto" ] # Opcional: Configure o Docker Machine para Spot Instances # MachineOptions = [ # ..., # "amazonec2-request-spot-instance=true", # "amazonec2-spot-price=0.05", # ]Nota sobre AMI: Para Docker Machine, sua AMI deve ter Docker pré-instalado e configurado para iniciar na inicialização. O Docker Machine usará esta AMI para fornecer novas instâncias.
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Reinicie o GitLab Runner:
sudo gitlab-runner restart -
Teste o Auto-Scaling:
Envie algumas alterações para um repositório GitLab que ativa um pipeline CI. Ative múltiplos pipelines simultaneamente. Você deve ver novas instâncias EC2 iniciando (ou VMs na sua nuvem escolhida) e executando seus trabalhos. Após um período de inatividade, elas serão encerradas.
Exemplo 3: Kubernetes com Cluster Autoscaler
Para cargas de trabalho altamente dinâmicas e containerizadas, o Kubernetes oferece uma poderosa solução de auto-scaling. Aqui, seus agentes CI/CD são executados como pods, e o Cluster Autoscaler do Kubernetes adapta o pool de nós subjacente.
Pré-requisitos:
- Um cluster Kubernetes em execução (por exemplo, EKS, AKS, GKE ou gerenciado autonomamente).
kubectlconfigurado para acessar seu cluster.- Um sistema CI/CD capaz de implantar trabalhos como pods Kubernetes (por exemplo, Jenkins Kubernetes plugin, GitLab CI Kubernetes executor, Tekton, Argo Workflows).
Passos (Conceituais para o Executor Kubernetes do GitLab CI):
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Implante o Cluster Autoscaler:
Siga a documentação para implantar o Cluster Autoscaler específico para seu provedor de nuvem (por exemplo, EKS Cluster Autoscaler, GKE Cluster Autoscaler). Este componente monitora os pods em espera e escala os grupos de nós para cima ou para baixo.
Exemplo (EKS – simplificado, consulte a documentação oficial):
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# Crie uma Policy IAM para o Cluster Autoscaler # Crie uma Função IAM e anexe a política # Crie uma Conta de Serviço e associe com a Função IAM # Implemente o deployment do Cluster Autoscaler utilizando Helm ou YAML # Exemplo de comando Helm para EKS Cluster Autoscaler helm upgrade --install cluster-autoscaler stable/cluster-autoscaler \ --namespace kube-system \ --set autoDiscovery.clusterName=<seu-nome-cluster> \ --set rbac.create=true \ --set serviceAccount.create=true \ --set serviceAccount.name=cluster-autoscaler \ --set image.repository=k8s.gcr.io/cluster-autoscaler \ --set image.tag=v1.22.0 # Correspondente à sua versão K8s -
Configurar Grupos de Nós/Pools de Nós Dinâmicos:
Certifique-se de que seu cluster Kubernetes tenha grupos de nós/pools configurados para auto-scaling. Defina tamanhos mínimos e máximos para esses grupos.
Exemplo (GKE):
gcloud container node-pools create ci-agents-pool \ --cluster <seu-nome-cluster> \ --machine-type=e2-medium \ --num-nodes=0 \ --min-nodes=0 \ --max-nodes=10 \ --enable-autoscaling \ --region=<sua-região> -
Configurar o Sistema CI/CD para usar o Executor Kubernetes:
Para GitLab CI, registre um Runner com o executor Kubernetes. Este executor iniciará um novo pod para cada job.
sudo gitlab-runner register --url "https://gitlab.com/" --registration-token "<seu-token-de-registro>" --description "Kubernetes CI Runner" --tag-list "kubernetes,docker" --executor "kubernetes"Modifique
/etc/gitlab-runner/config.toml:[[runners]] name = "Kubernetes CI Runner" url = "https://gitlab.com/" token = "<seu-token-de-registro>" executor = "kubernetes" [runners.kubernetes] host = "" # Deixe vazio para configuração em cluster namespace = "gitlab-runner" cpu_limit = "500m" memory_limit = "1Gi" image = "docker:20.10.16-dind-rootless" # Ou sua imagem base preferida pull_policy = ["if-not-present", "always"] # Opcional: Configure uma imagem base para suas builds # helper_image = "gitlab/gitlab-runner-helper:latest" -
Teste o Auto-Scaling:
Ative vários pipelines CI/CD. Observe novos pods sendo criados no namespace
gitlab-runner. Se não houver nós suficientes, o Cluster Autoscaler fornecerá novos nós no seuci-agents-pool. Uma vez que os jobs forem concluídos, os pods são terminados e os nós inativos são reduzidos.
Melhores Práticas para Agentes de Auto-Scaling
- Use Imagens de Agentes Pré-Instaladas: Construa suas imagens para os agentes (AMIs, imagens Docker) com todas as ferramentas necessárias pré-instaladas. Isso garante consistência e acelera os tempos de inicialização dos agentes.
- Use Instâncias Spot/Privadas: Para builds não críticas ou tolerantes a falhas, o uso de instâncias spot pode reduzir drasticamente os custos. Implemente uma lógica de repetição no seu CI/CD se os jobs puderem ser interrompidos.
- Configure um Downscaling Agressivo: Para otimizar os custos, configure os agentes para terminar rapidamente após se tornarem inativos.
- Defina Limites de Instâncias: Sempre defina limites máximos para seus grupos de auto-scaling ou pools de nós para evitar excessos inesperados nos custos.
- Monitore sua Infraestrutura: Fique de olho nas filas de build, no uso dos agentes e nos custos na nuvem. Ajuste as políticas de scaling conforme necessário.
- Otimize o Tempo de Inicialização dos Agentes: Minimize o tempo necessário para que um agente fique pronto. Isso inclui otimizar o tamanho das imagens, usar scripts cloud-init de forma eficiente e cachear dependências.
- Use Rótulos/Tags para Granularidade: Use rótulos (Jenkins, Kubernetes) ou tags (GitLab) para direcionar jobs específicos para agentes com as capacidades corretas (por exemplo,
java-17,node-lts,gpu-enabled). - Considere Pools Quentes: Para cenários onde o scaling rápido é crítico, mantenha um pequeno “pool quente” de agentes inativos prontos para assumir jobs instantaneamente, permitindo ainda aumentos adicionais sob demanda.
Conclusão
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A infraestrutura para agentes de autoescalonamento não é mais um luxo, mas uma necessidade para os modernos pipelines de CI/CD. Ajustando dinamicamente sua capacidade de agentes, você pode obter consideráveis economias de custos, melhorar a produtividade dos desenvolvedores por meio de feedbacks mais rápidos e construir um sistema de entrega mais resiliente e elástico. Se você escolher grupos de autoescalonamento fornecidos pela nuvem, integrações específicas para CI/CD ou uma abordagem centrada no Kubernetes, os princípios permanecem os mesmos: automatize, otimize e escale para atender à demanda. Comece com uma configuração simples, monitore seu desempenho e refine iterativamente sua estratégia de autoescalonamento para adaptá-la perfeitamente às necessidades da sua equipe.
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