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"Aja como um engenheiro de SRE sênior especializado em otimização de performance em ambientes Kubernetes de larga escala. Desenvolva um plano detalhado para identificar e mitigar gargalos de latência em uma aplicação de microserviços em produção, rodando em um cluster EKS (Amazon Elastic Kubernetes Service) com mais de 50 nós. O plano deve cobrir as seguintes áreas: 1. **Monitoramento e Observabilidade:** Quais ferramentas e métricas específicas você utilizaria para detectar a origem dos gargalos (e.g., CPU throttling, memory limits, network latency entre pods, lentidão de disco em volumes persistentes, contenção de recursos no nó)? Como correlacionar logs, métricas e traces para uma visão holística? 2. **Análise de Workload:** Que estratégias você empregaria para analisar o comportamento dos pods (e.g., requests/limits inadequados, consumo de CPU/memória, taxa de reinícios, escalabilidade horizontal/vertical)? Como identificar *noisy neighbors* ou pods que estão consumindo recursos excessivos? 3. **Otimização de Recursos:** Proponha ações concretas para otimizar a alocação de recursos (CPU, memória) para os pods e os nós. Inclua considerações sobre o uso de *vertical pod autoscaler (VPA)*, *horizontal pod autoscaler (HPA)* e *cluster autoscaler*. 4. **Otimização de Rede:** Como você investigaria e resolveria problemas de latência de rede entre microserviços (e.g., service mesh overhead, CoreDNS issues, CNI performance)? 5. **Otimização de Armazenamento:** Se a aplicação utiliza volumes persistentes, como você otimizaria a performance de I/O (e.g., tipo de volume, dimensionamento, caching)? 6. **Estratégias de Deploy e Rollback:** Como suas estratégias de deploy (e.g., canary, blue/green) podem ser ajustadas para minimizar o impacto de problemas de performance e facilitar o rollback? 7. **Melhores Práticas e Recomendações:** Quais são as 3 principais melhores práticas que você recomendaria para evitar futuros problemas de performance em um ambiente Kubernetes dinâmico como este? Apresente o plano de forma estruturada, com passos claros, justific
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Kubernetes
Otimização e performance em Kubernetes
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