Evoluindo a Resposta a Incidentes em AKS com Azure SRE Agent - Parte 1
Resumo executivo Em aplicações executadas no Azure Kubernetes Services (AKS), eventos OOMKilled estão entre as causas recorrentes de reinicialização de contêineres e indisponibilidade intermitente em aplicações web. A observabilidade fornecida por Azure Monitor, Container Insights, Log Analytics e métricas Prometheus permite detectar o sintoma, registrar o evento e disparar o alerta. A detecção isolada, porém, ainda deixa para a equipe de plantão o trabalho mais caro: correlacionar métricas, logs, eventos, alterações recentes e limites de recursos até chegar a uma hipótese defensável. Sobre essa base de observabilidade, o Azure SRE Agent adiciona uma camada de raciocínio e execução governada. Ao receber o incidente, ele coleta evidências nas fontes conectadas, valida hipóteses e produz um diagnóstico explicável. Em seguida, recomenda a ação de menor risco e, conforme o modo de execução configurado, solicita aprovação humana ou executa uma remediação pré-autorizada. O resultado é um fluxo mais rápido e rastreável, sem eliminar os controles de acesso e aprovação. Este whitepaper documenta o padrão em um laboratório reproduzível. No cenário, um pod em CrashLoopBackOff por limite de memória subdimensionado (20 Mi de limite, 10 Mi de solicitação) é investigado, diagnosticado e corrigido pelo agente sob aprovação humana, com verificação posterior e disparo automatizado por alerta do Azure Monitor. Além do passo a passo, o documento aprofunda a mecânica que sustenta o diagnóstico, cgroups v2, o OOM killer do kernel, classes de QoS, working set versus RSS e o comportamento de heap dos runtimes, porque a qualidade da resposta assistida depende diretamente da qualidade dos sinais que a alimentam. O que este documento entrega A anatomia técnica de um evento OOMKilled em AKS, do cgroup ao status do pod. Consultas KQL e PromQL prontas para detecção e para o desenho da regra de alerta. O modelo operacional do Azure SRE Agent: fontes de contexto, modos de execução, permissões, hooks e políticas de acesso a ferramentas. Um laboratório completo, do provisionamento do agente à recuperação verificada do workload. Um enquadramento de governança, auditoria e segurança para operações agênticas. O que este documento não cobre Disparo totalmente automatizado a partir do alerta e integração com o processo de gestão de incidentes, tema da Parte 2. Ajuste fino de capacidade em escala de frota (VPA/HPA em produção), tratado apenas como método. Valores de preço vigentes; o modelo de cobrança é descrito de forma qualitativa. 1. Introdução Aplicações nativas de nuvem distribuem o processamento entre pods, serviços, dependências e nós. Essa elasticidade melhora a escala, mas amplia a complexidade da investigação quando uma falha ocorre. Em um incidente de memória, o primeiro sinal pode ser um pod reiniciado, uma elevação de erros HTTP, aumento de latência ou degradação parcial de uma jornada específica. O problema raramente é a ausência de dados. É o custo cognitivo de atravessar métricas, logs, eventos do Kubernetes, histórico de implantação e manifestos sob pressão de tempo, para só então formular uma hipótese. Esse custo é pago integralmente a cada incidente, e não se acumula como conhecimento reutilizável. Este whitepaper apresenta um padrão de resposta a incidentes em que o Azure Monitor sustenta a detecção e a telemetria, enquanto o Azure SRE Agent converte sinais em contexto operacional acionável, preservando a decisão humana onde ela é necessária. 2. Contexto e desafio operacional O cenário considera uma aplicação web em AKS instrumentada com Container Insights, Log Analytics, métricas Prometheus e alertas do Azure Monitor. O desafio não é apenas saber que um contêiner foi encerrado, é determinar por que a memória ultrapassou o limite, qual versão e qual carga estavam envolvidas, qual foi o impacto ao usuário e qual ação reduz risco sem ocultar a causa raiz. Ou seja, transformar sinais distribuídos em uma decisão defensável sobre pressão de tempo. Telemetria distribuída entre métricas, logs, eventos e histórico de implantação. Pressão de tempo para restaurar o serviço antes da violação do SLO. Risco de reinicializações repetitivas que mascaram a ausência de correção estrutural. Necessidade de aprovação, rastreabilidade e segregação de funções em ambientes regulados. Há ainda um viés operacional relevante: sob pressão, o caminho mais curto, reiniciar o pod ou ampliar o limite de memória, quase sempre funciona no curto prazo. Isso torna difícil distinguir, retrospectivamente, um limite subdimensionado de um vazamento de memória lento, porque a evidência que separaria os dois é descartada junto com o contêiner encerrado. 3. Anatomia técnica do evento OOMKilled Antes de delegar a investigação a um agente, é necessário estabelecer com precisão o que o sinal significa. Boa parte dos diagnósticos incorretos de memória em Kubernetes nasce da confusão entre três mecanismos distintos: o OOM killer do kernel atuando no cgroup do contêiner, o despejo (eviction) decidido pelo kubelet por pressão no nó, e o encerramento por falha da aplicação. 3.1 O caminho do kernel: cgroups v2, memory.max e o OOM killer Quando um contêiner declara resources.limits.memory, o kubelet traduz esse valor para o controlador de memória do cgroup correspondente. Em nós AKS com imagens baseadas em Ubuntu 22.04 ou superior e Azure Linux 3.0, padrão em versões recentes do Kubernetes, o runtime opera sobre cgroup v2, e o limite é materializado no arquivo memory.max do cgroup do contêiner. A partir daí, o comportamento é do kernel Linux, não do Kubernetes. Quando as páginas anônimas do cgroup não podem mais ser recuperadas e a alocação ultrapassaria memory.max, o kernel invoca o OOM killer restrito àquele cgroup, escolhe um processo e envia SIGKILL. O contador correspondente é incrementado em memory.events, no campo oom_kill. # Dentro do nó, inspecionando o cgroup do contêiner (cgroup v2) cat /sys/fs/cgroup/.../memory.max # limite efetivo (bytes) cat /sys/fs/cgroup/.../memory.high # ponto de throttling por reclaim cat /sys/fs/cgroup/.../memory.current # uso corrente cat /sys/fs/cgroup/.../memory.events # low / high / max / oom / oom_kill Vale distinguir dois campos frequentemente confundidos em memory.events: max conta quantas vezes a alocação esbarrou no teto e forçou reclaim, enquanto oom_kill conta quantos processos foram efetivamente encerrados. Um valor alto em max com oom_kill igual a zero indica um contêiner operando permanentemente no limite: degradado, porém vivo. É exatamente o estado que antecede o incidente e que raramente dispara alerta. Como o processo recebe SIGKILL (sinal 9), o código de saída observado é 137, resultado da convenção POSIX 128 + número do sinal. O kubelet então registra o término e reinicia o contêiner conforme a restartPolicy. É por isso que a evidência canônica não está no status corrente do pod, mas no estado anterior do contêiner: kubectl get pod <pod> -n pets -o jsonpath='{.status.containerStatuses[0].lastState.terminated}' | jq # Saída esperada em um OOMKill: # { # "exitCode": 137, # "reason": "OOMKilled", # "startedAt": "...", # "finishedAt": "..." # } Reinícios sucessivos levam o pod a CrashLoopBackOff, em que o kubelet aplica um atraso exponencial entre tentativas, iniciando na ordem de dezenas de segundos e dobrando até um teto de poucos minutos, cujo valor padrão vem sendo revisado em versões recentes do Kubernetes. Esse atraso é o motivo pelo qual a indisponibilidade percebida cresce ao longo do incidente mesmo sem agravamento da causa raiz. 3.2 OOMKilled não é eviction: dois mecanismos, duas correções A distinção é operacionalmente decisiva porque as correções divergem: um OOMKill se resolve no manifesto do workload; um despejo se resolve na capacidade ou no agendamento do nó. Dimensão OOMKilled (cgroup) Eviction (kubelet) Gatilho Alocação excede memory.max do cgroup do contêiner memory.available do nó abaixo do limiar evictionHard/evictionSoft Quem decide Kernel Linux (OOM killer restrito ao cgroup) kubelet, ordenando os pods por QoS e excesso sobre requests Escopo Um contêiner O pod inteiro, podendo atingir vários pods do nó Sinal SIGKILL → exit code 137 Encerramento do pod; sem exit code 137 característico Evidência lastState.terminated.reason = OOMKilled status.phase = Failed, reason = Evicted Objeto do pod Preservado; contêiner reinicia no mesmo pod Pod permanece como registro de falha e é reagendado por seu controlador Correção típica Ajustar limits/requests ou o consumo da aplicação Capacidade do nó, requests coerentes, limiares de despejo, distribuição Nota. Um terceiro caso é frequentemente confundido com ambos: o encerramento do processo principal por erro da aplicação, que produz códigos de saída próprios (1, 2, 143 para SIGTERM). Verificar exitCode e reason antes de concluir por memória evita corrigir o sintoma errado. 3.3 Classes de QoS e a ordem em que os pods são sacrificados O Kubernetes deriva a classe de Quality of Service de cada pod a partir da relação entre requests e limits. Essa classe não é apenas rótulo: ela determina a prioridade de despejo e influencia diretamente o valor de oom_score_adj atribuído aos processos do contêiner. Classe de QoS Condição Prioridade de despejo Guaranteed requests iguais a limits para CPU e memória em todos os contêineres Última a ser despejada Burstable Pelo menos um request ou limit definido, sem igualdade entre eles Intermediária, proporcional ao excesso sobre o request BestEffort Nenhum request ou limit definido Primeira a ser despejada Para pods Burstable, o kubelet calcula oom_score_adj em função da fração da memória do nó reservada pelo request: quanto menor o request em relação à capacidade do nó, maior o score e mais atraente o processo se torna para o OOM killer. Pods Guaranteed recebem um valor fortemente negativo, e pods BestEffort recebem o valor máximo. Aplicação ao laboratório O order-service deste cenário declara requests de 10 Mi e limits de 20 Mi. A desigualdade entre os dois o classifica como Burstable, e o request muito baixo em relação à capacidade do nó eleva seu oom_score_adj. O workload é, portanto, simultaneamente o mais provável de estourar o próprio limite e um dos primeiros candidatos ao OOM killer sob pressão do nó, combinação que o torna um caso de teste representativo. Há uma consequência de projeto pouco explorada: elevar apenas o limit sem elevar o request melhora a sobrevivência ao OOMKill do cgroup, mas mantém o pod vulnerável em cenários de pressão do nó, porque o agendador continua reservando pouca memória para ele. Foi exatamente por isso que a recomendação do agente no laboratório ajustou os dois valores, e não apenas o limite. 3.4 Working set, RSS e por que o dashboard pode enganar A métrica que melhor aproxima a decisão do OOM killer é o working set, e não o RSS. Em cAdvisor, a fonte de container_memory_working_set_bytes e da métrica memoryWorkingSetBytes exposta pelo Container Insights, o working set corresponde ao uso total do cgroup menos o page cache inativo, isto é, a porção da memória que o kernel não conseguiria liberar trivialmente sob pressão. Métrica O que representa Uso recomendado container_memory_working_set_bytes Uso do cgroup menos page cache inativo Referência para alertas e para dimensionar limits container_memory_rss Páginas anônimas residentes do processo Investigação de vazamento no heap da aplicação container_memory_usage_bytes Uso total, incluindo page cache reclaimável Diagnóstico; superestima a pressão real container_memory_cache Page cache atribuído ao cgroup Explicar divergência entre usage e working set A armadilha prática: um painel construído sobre container_memory_usage_bytes pode indicar uso próximo ao limite sem risco real, porque boa parte é cache recuperável. Inversamente, um painel com média de 5 minutos pode mostrar 60% de uso e ainda assim o contêiner ser encerrado, porque o OOM killer reage a um pico instantâneo que a agregação suavizou. Alertas de memória devem usar working set e agregação por máximo, não por média. 3.5 Heap do runtime versus limite do contêiner Uma causa frequente de OOMKilled não está no limite em si, mas no desalinhamento entre o limite do cgroup e a política de heap do runtime. Runtimes que dimensionam o heap a partir da memória visível do host, e não do limite do cgroup, planejam crescer muito além do que o contêiner pode alocar, e o kernel encerra o processo antes que o coletor de lixo julgue necessário agir. Runtime Controle recomendado Observação Node.js --max-old-space-size (MB) Fixar abaixo do limite do contêiner; o order-service deste laboratório é Node.js JVM -XX:MaxRAMPercentage com UseContainerSupport Reservar espaço para metaspace, threads e buffers fora do heap .NET DOTNET_GCHeapHardLimitPercent; avaliar Server GC Server GC eleva o consumo por número de núcleos visíveis Go GOMEMLIMIT Limite flexível: intensifica a coleta em vez de abortar Python Limitar workers e pool de conexões Sem heap gerenciado; o consumo escala com concorrência Regra prática: o limite do contêiner deve acomodar o heap máximo do runtime somada a memória fora do heap, pilhas de threads, buffers de I/O, conexões, bibliotecas nativas e o próprio page cache anônimo. Dimensionar o heap igual ao limite do contêiner é uma causa clássica de OOMKilled sob carga. 3.6 Causas frequentes Limite subdimensionado: o consumo legítimo da carga excede o valor configurado, como ocorre neste laboratório. Vazamento de memória: o processo retém memória de forma progressiva entre requisições. Pico de tráfego ou payload atípico: a demanda transitória ultrapassa a capacidade provisionada. Concorrência excessiva: workers, filas ou caches locais ampliam o working set de forma não linear. Requests e limits incoerentes: o agendamento e a contenção não refletem o perfil real de consumo. Heap do runtime maior que o limite do cgroup: o processo planeja crescer além do permitido. Valores herdados de um dimensionamento anterior que nunca foi revisado após mudanças de código ou de carga. 4. Impactos para aplicações web em AKS Dimensão Impacto potencial Usuário Erros HTTP 5xx, timeouts, perda de sessão e latência elevada. Aplicação Interrupção de requisições em andamento, reprocessamento e perda de cache local. Plataforma CrashLoopBackOff, aumento de restarts e pressão sobre outros pods ou nós. Negócio Violação de SLO, risco à receita e degradação da experiência digital. Operações Escalonamento de plantão, investigação manual e aumento do MTTR. Um agravante específico do OOMKilled é o efeito em cascata: ao reiniciar, o contêiner reconstrói caches e refaz conexões, produzindo um pico de consumo de memória e CPU justamente no momento em que a capacidade agregada do serviço está reduzida. Isso pode encadear novos encerramentos em réplicas ainda saudáveis e transformar uma falha localizada em degradação do serviço. 5. Detecção: sinais, consultas e desenho do alerta A qualidade da investigação assistida depende da qualidade dos sinais disponíveis. Esta seção consolida as consultas usadas para detectar OOMKilled em AKS e o desenho da regra de alerta empregada no laboratório. 5.1 Sinais canônicos # Estado atual e contagem de reinícios kubectl get pods -n pets -o wide # Razão do término anterior, a evidência decisiva kubectl get pods -n pets -o custom-columns=\ NAME:.metadata.name,\ STATUS:.status.phase,\ RESTARTS:.status.containerStatuses[0].restartCount,\ REASON:.status.containerStatuses[0].lastState.terminated.reason,\ EXIT:.status.containerStatuses[0].lastState.terminated.exitCode # Limites efetivamente aplicados ao contêiner kubectl get deployment order-service -n pets \ -o jsonpath='{.spec.template.spec.containers[0].resources}' # Eventos correlatos na janela do incidente kubectl get events -n pets --sort-by=.lastTimestamp 5.2 Consultas KQL no Log Analytics Com Container Insights habilitado, o inventário de pods carrega o estado anterior de cada contêiner em formato JSON, o que permite isolar terminações por OOMKilled diretamente na consulta: // Contêineres encerrados por OOMKilled nas últimas 6 horas KubePodInventory | where TimeGenerated > ago(6h) | where isnotempty(ContainerLastStatus) | extend LastStatus = parse_json(ContainerLastStatus) | where tostring(LastStatus.reason) == "OOMKilled" | project TimeGenerated, ClusterName, Namespace, Name, ContainerName = ContainerName, ExitCode = toint(LastStatus.exitCode), RestartCount = ContainerRestartCount, FinishedAt = todatetime(LastStatus.finishedAt) | summarize Ocorrencias = count(), Ultima = max(FinishedAt), MaxRestarts = max(RestartCount) by ClusterName, Namespace, ContainerName | order by Ocorrencias desc Os eventos do Kubernetes oferecem uma segunda camada de confirmação, útil quando o intervalo de coleta do inventário perde uma terminação de curta duração: // Eventos de OOM e falhas de inicialização correlatas KubeEvents | where TimeGenerated > ago(6h) | where Reason in ("OOMKilling", "OOMKilled", "BackOff", "Failed") | project TimeGenerated, ClusterName, Namespace, Name, Reason, Message | order by TimeGenerated desc Para separar limite subdimensionado de vazamento, a consulta relevante é a tendência do working set contra o limite declarado. Um platô estável junto ao teto sugere subdimensionamento; uma inclinação positiva sustentada entre reinícios sugere retenção progressiva: // Working set máximo por contêiner, em janelas de 5 minutos Perf | where TimeGenerated > ago(24h) | where ObjectName == "K8SContainer" | where CounterName == "memoryWorkingSetBytes" | summarize MaxWorkingSetMi = max(CounterValue) / 1024 / 1024 by bin(TimeGenerated, 5m), InstanceName | render timechart 5.3 Equivalentes em PromQL Em clusters com Azure Monitor managed service for Prometheus, os mesmos sinais ficam disponíveis como séries temporais, o que facilita alertas baseados em razão de utilização: # Razão entre working set e limite declarado, por pod max by (namespace, pod, container) ( container_memory_working_set_bytes{namespace="pets", container!=""} ) / max by (namespace, pod, container) ( kube_pod_container_resource_limits{namespace="pets", resource="memory"} ) # Contêineres cuja última terminação foi OOMKilled kube_pod_container_status_last_terminated_reason{reason="OOMKilled"} == 1 # Taxa de reinícios na última hora increase(kube_pod_container_status_restarts_total{namespace="pets"}[1h]) > 0 Nota. Um alerta preventivo sobre a razão working set / limite acima de 0,85 por vários minutos antecipa o incidente antes do primeiro OOMKill, transformando uma interrupção em uma tarefa de dimensionamento planejada. Essa é a regra que mais reduz incidentes desta classe. 5.4 Desenho da regra de alerta utilizada no laboratório A regra empregada no cenário é uma Log Alert V2 sobre o workspace do Log Analytics, avaliando a consulta de OOMKilled e disparando quando a contagem de resultados é maior que zero. Parâmetro Valor no laboratório Consideração de produção Tipo Log search alert (Log Alerts V2) Consultas sobre logs; considerar alerta de métrica para latência menor Escopo Workspace do Log Analytics do cluster Escopo por cluster ou por assinatura, conforme o modelo de plantão Lógica Contagem de resultados maior que 0 Aumentar o limiar para tolerar reinícios isolados e evitar ruído Severidade 1, Error Alinhar à criticidade do serviço e à política de plantão Frequência / janela Avaliação periódica sobre janela curta Janela igual ou maior que a frequência, para não perder eventos Ação Action group com notificação por e-mail Encaminhar também a ITSM/PagerDuty e ao gatilho do agente Auto-resolução Padrão da regra Habilitar para incidentes transitórios; desabilitar se exigir baixa manual Latência esperada de ponta a ponta No laboratório, o pod entrou em OOMKilled às 17h45 e a notificação chegou às 17h47. Esses dois minutos somam ingestão no Log Analytics, período de avaliação da regra e entrega pelo action group. Alertas baseados em log carregam essa latência por construção, um dado relevante ao definir SLOs de detecção e ao decidir entre alerta de log e alerta de métrica. 6. O processo tradicional e seus limites 6.1 Fluxo típico de resposta O Azure Monitor dispara o alerta e notifica o plantão. O plantonista abre o portal, os dashboards e o Log Analytics. Executa comandos kubectl para localizar o pod e confirmar a razão do término. Compara consumo, limite, reinícios, eventos e alterações recentes. Formula uma hipótese, reinicia ou reimplanta o workload e acompanha a recuperação. Registra evidências e ações no sistema ITSM. 6.2 Limitações do modelo reativo Esse fluxo depende da experiência individual, exige alternância constante entre ferramentas e produz decisões inconsistentes entre plantonistas. Um restart reduz o sintoma, mas não distingue vazamento de memória, limite inadequado ou pico legítimo de carga. Sob pressão, cresce também o risco de ampliar recursos sem validação, perder evidências ao encerrar o contêiner afetado ou executar ações privilegiadas fora do processo de mudança. O custo mais alto, porém, é invisível: o conhecimento produzido durante a investigação permanece no indivíduo e não fica disponível para o próximo incidente da mesma classe. 7. Azure SRE Agent: arquitetura e modelo operacional O Azure SRE Agent é um agente de confiabilidade que conecta fontes de observabilidade, plataformas de incidente, repositórios de código e conhecimento operacional. Ele investiga causas prováveis, propõe mitigações e automatiza respostas orientadas por planos e runbooks, dentro de guardrails e fluxos de aprovação. Princípio de arquitetura O Azure Monitor permanece como fonte de detecção e evidência. O SRE Agent atua como camada de investigação, decisão e orquestração governada. O agente não substitui a observabilidade: ele consome e correlaciona o que ela produz. 7.1 Fontes de contexto A qualidade do diagnóstico é função direta das fontes conectadas. Durante a configuração, o agente solicita explicitamente a associação de quatro categorias de contexto. Fonte O que habilita Uso no cenário OOMKilled Recursos do Azure Consultar e operar recursos por meio da identidade do agente Ler o estado do cluster AKS e aplicar a mitigação aprovada Logs Consultar workspaces do Log Analytics Correlacionar eventos, inventário de pods e métricas de working set Código Acessar repositórios e artefatos de engenharia Relacionar o limite aplicado ao manifesto de origem Incidentes Integrar Azure Monitor, ServiceNow e PagerDuty Receber o alerta e vincular a investigação ao incidente 7.2 Execução por ferramentas e classificação de risco O agente não age por um canal opaco, cada passo é uma chamada de ferramenta explícita, um comando da CLI do Azure, uma consulta KQL, um comando kubectl, apresentada na thread com o comando exato e uma classificação de risco associada. No laboratório, comandos de leitura como az aks show aparecem marcados como Safe, enquanto operações como kubectl get deployments e kubectl patch recebem a marcação Medium risk. Essa transparência tem duas consequências práticas. A primeira é auditoria: a thread registra a sequência exata de comandos, permitindo reconstruir a investigação. A segunda é revisão: o operador avalia o comando concreto, não uma descrição em linguagem natural do que o agente pretende fazer. 7.3 Modos de execução (Run Modes) Os modos de execução controlam o fluxo de aprovação, isto é, se o agente pergunta antes de agir. É importante separar esse conceito das permissões, que controlam o acesso ao recurso. O agente precisa das duas condições satisfeitas para executar uma ação. Modo Comportamento Indicação Review O agente propõe a ação e aguarda Approve ou Deny Produção, infraestrutura crítica, alertas de segurança Autonomous O agente executa imediatamente e relata o que fez Ambientes de não produção e tarefas recorrentes confiáveis Três detalhes que mudam o desenho de governança Primeiro: o modo de execução é definido por plano de resposta e por tarefa agendada, não no nível do agente; a configuração do agente serve apenas como padrão de fallback. Segundo: os botões Approve e Deny aparecem para operações de infraestrutura do Azure; outras ações, como enviar e-mail, publicar no Teams ou consultar fontes externas, seguem a instrução do plano de resposta e exigem hooks ou políticas de acesso a ferramentas para receber controle equivalente. Terceiro: apenas administradores do SRE Agent podem aprovar ações, o que materializa a segregação de funções. Uma observação de adoção relevante: os planos de resposta e as tarefas agendadas assumem Autonomous como padrão, enquanto o agente é criado em Review. Assumir que criar o agente em Review protege automaticamente todos os fluxos é um erro de configuração fácil de cometer e caro de descobrir. 7.4 Permissões, escopo e elevação sob demanda O agente opera por meio de uma identidade gerenciada, e o que ele consegue fazer é delimitado pelas atribuições RBAC dessa identidade e pelo escopo em que foram concedidas. Quando o agente não possui a permissão necessária para uma operação, ele solicita acesso temporário por meio do fluxo On-Behalf-Of do Microsoft Entra, em vez de falhar silenciosamente. Esse comportamento é arquiteturalmente importante: ele permite conceder à identidade do agente um conjunto mínimo e permanente de permissões de leitura, deixando as operações de escrita dependentes de uma elevação explícita e rastreável. É o oposto do padrão adotado no laboratório, que concede permissões amplas por conveniência de demonstração. 7.5 Hooks e políticas de acesso a ferramentas Hooks são pontos de verificação personalizados que validam, auditam ou bloqueiam o comportamento do agente em momentos específicos do fluxo. Eles complementam os modos de execução: enquanto os modos controlam quando o agente pode agir, os hooks controlam o que acontece antes e depois de cada ação. Evento Quando dispara Aplicações típicas PostToolUse Após a execução de uma ferramenta Auditar o uso, bloquear ou sinalizar operações inseguras, injetar contexto adicional no resultado Stop Quando o agente vai devolver a resposta final Validar completude, exigir formato, rejeitar a resposta e forçar continuidade da investigação Tipos de execução: Prompt, avaliado pelo modelo para verificações que exigem julgamento; e Command, script determinístico para auditoria e aplicação de política. Escopos de configuração: no nível do agente, aplicando-se a todas as threads; ou no nível de um agente personalizado. Quando ambos correspondem, os dois executam. Políticas de acesso a ferramentas complementam os hooks ao restringir previamente quais ferramentas podem ser invocadas em cada contexto. 7.6 Provedor de modelo e residência de dados O provedor de modelo é escolhido na criação do agente e pode ser alterado depois, sem recriar o recurso. Há duas famílias disponíveis, com perfis distintos: modelos do Azure OpenAI e modelos Anthropic Claude. Para organizações reguladas, essa escolha ultrapassa o critério de qualidade de raciocínio e entra no domínio de conformidade: os provedores diferem quanto à cobertura de requisitos de residência de dados, incluindo o EU Data Boundary, e a disponibilidade varia por região. A recomendação é validar os requisitos de residência e a lista de regiões suportadas na documentação vigente antes de padronizar o provedor para cargas de produção. 7.7 Modelo de consumo O consumo do agente é medido em Azure Agent Units e combina dois componentes: um fluxo contínuo, associado à existência do agente e ao monitoramento de base, e um fluxo ativo, proporcional aos tokens processados durante investigações. Modelos com janelas de contexto maiores tendem a consumir mais no fluxo ativo. A implicação de FinOps é direta: o custo escala com o volume de investigações e com a profundidade do contexto conectado, não com o número de recursos monitorados. Reduzir alertas ruidosos diminui o custo do agente pelo mesmo mecanismo que reduz a fadiga do plantão. Consulte a página de preços para os valores vigentes. 8. Processo de resposta com o SRE Agent Receber e classificar: consumir o incidente do Azure Monitor e aplicar filtros por severidade, serviço e título. Coletar evidências: consultar Log Analytics, métricas, eventos do Kubernetes, estado do pod, histórico de implantação e runbooks. Formar hipóteses: comparar limite versus uso, tendência temporal, payload, versão implantada e eventos correlatos. Validar: sustentar cada hipótese com evidência observável e registrar as alternativas descartadas. Recomendar: apresentar ação imediata, correção estrutural, risco associado e critérios de rollback. Agir sob governança: executar apenas ações pré-autorizadas ou aguardar aprovação, conforme o modo de execução do plano. Verificar e aprender: confirmar a estabilidade, documentar o resultado e enriquecer a memória operacional. A etapa 4 é a que mais diferencia uma investigação assistida de uma sugestão genérica. Um diagnóstico útil não afirma apenas qual é a causa provável: registra qual evidência sustenta a conclusão, qual hipótese foi descartada e por quê. É esse registro que permite ao operador revisar a decisão em segundos, em vez de refazer a investigação. 9. Cenário do incidente 9.1 Situação O serviço order-service, no namespace pets, processa requisições de uma aplicação web de comércio eletrônico. Após aumento de tráfego e uso de payloads maiores, as réplicas passam a reiniciar. O Azure Monitor detecta a elevação na contagem de reinicializações e a ocorrência de eventos OOMKilled. 9.2 Linha de investigação # Evidência buscada Interpretação 1 reason igual a OOMKilled e exitCode 137 em lastState Encerramento pelo kernel por ultrapassagem do limite do cgroup, não falha da aplicação. 2 Working set atingindo o limite declarado Distinguir limite inadequado de crescimento anômalo entre requisições. 3 Pico correlacionado a tráfego ou tamanho de payload Avaliar comportamento legítimo versus retenção progressiva de memória. 4 Implantação recente do workload Determinar se houve regressão em código ou em configuração de recursos. 5 Contagem de restarts e erros HTTP Quantificar impacto ao usuário e urgência da mitigação. 6 Classe de QoS e relação requests/limits Avaliar exposição adicional a despejo por pressão no nó. 9.3 Formato do diagnóstico assistido O agente entrega um resumo com causa provável, grau de confiança, evidências que a sustentam, alternativas descartadas e plano de mitigação com critério de reversão. A estrutura importa tanto quanto o conteúdo: ela permite que a revisão humana seja auditoria, e não repetição do trabalho. O contêiner atingiu repetidamente o limite de memória durante o processamento de payloads acima do padrão histórico. Não há evidência suficiente de crescimento contínuo entre requisições; a hipótese principal é limite subdimensionado para a nova carga. Mitigação proposta: elevar limits e requests de memória, com verificação do consumo após a alteração. 10. Implementação e validação do cenário no AKS A seguir, o padrão conceitual é aplicado a um ambiente AKS de demonstração. O objetivo é conectar o cluster ao SRE Agent, conceder as permissões necessárias, integrar as fontes de observabilidade e validar o fluxo de diagnóstico e recuperação de um pod afetado por OOMKilled. Preparar o ambiente: validar o cluster AKS, a aplicação de demonstração e o estado inicial do workload. Criar o SRE Agent: provisionar o agente e selecionar o provedor de modelo conforme os requisitos do ambiente. Conectar as fontes de dados: integrar o cluster, o Azure Monitor e o Log Analytics para disponibilizar alertas, logs e métricas. Conceder permissões: atribuir à identidade gerenciada do agente o acesso necessário para investigar e, no laboratório, executar a remediação aprovada. Validar diagnóstico e recuperação: provocar o evento OOMKilled, acompanhar a investigação, aprovar a recomendação e confirmar a recuperação do pod. Escopo do laboratório As permissões concedidas nesta seção são deliberadamente amplas para reduzir o atrito da demonstração. Elas não representam uma configuração recomendada para produção. A seção 10.5 apresenta o desenho de menor privilégio equivalente, e a seção 12 detalha as implicações de segurança. 10.1 Ambiente e pré-requisitos A aplicação utilizada é o AKS Store Demo, exemplo de referência da Microsoft que representa uma loja de comércio eletrônico decomposta em microsserviços poliglotas. A tabela a seguir consolida a configuração do ambiente, para permitir a reprodução do cenário. Componente Configuração no laboratório Cluster AKS-SRE-Demo-Cluster, SKU Base, tier Free, 1 node pool Versão do Kubernetes 1.35.6 Região East US 2 Rede Azure CNI Overlay Observabilidade Container Insights habilitado, enviando logs e métricas ao Log Analytics Aplicação AKS Store Demo, namespace pets, exposta por Service do tipo LoadBalancer Workload em falha order-service (Node.js), requests 10 Mi / limits 20 Mi de memória Alerta Alert-OOMKilled-Pods, Log Alerts V2, severidade 1, Error Agente Azure SRE Agent provisionado no grupo de recursos Azure-SRE-RG A arquitetura da aplicação é relevante para o diagnóstico: o order-service recebe pedidos do store-front e os publica em uma fila RabbitMQ, consumida pelo makeline-service. Um serviço que faz buffer de mensagens antes de publicar é estruturalmente sensível ao tamanho do payload e à concorrência, precisamente o perfil que torna um limite de 20 Mi insustentável sob carga. 10.2 Arquitetura e estado inicial da aplicação Figura 1: Arquitetura do AKS Store Demo. O store-front e o store-admin consomem o order-service (Node.js), o product-service (Rust), o makeline-service (Go) e o ai-service (Python), com RabbitMQ como broker de mensagens e MongoDB como armazenamento de estado. Figura 2: Página inicial da aplicação de demonstração, publicada por meio de um Service do tipo LoadBalancer. O endereço IP público foi suprimido. Figura 3: Visão geral do cluster AKS antes da investigação: Kubernetes 1.35.6, região East US 2, configuração de rede Azure CNI Overlay e um único node pool. Identificadores de assinatura e o endereço do servidor de API foram suprimidos. A inspeção do namespace revela o estado que servirá de referência para todo o exercício. O pod do order-service encontra-se em CrashLoopBackOff, acumulando reinicializações sucessivas, o sintoma de superfície de um encerramento repetido pelo kernel. Figura 4: Saída de kubectl get all -n pets. O pod do order-service aparece em CrashLoopBackOff com reinicializações acumuladas, enquanto os demais serviços do namespace permanecem íntegros. Endereços IP públicos foram suprimidos. Nota. Observe que apenas um serviço está afetado. Essa assimetria já elimina hipóteses de escopo mais amplo, pressão de memória no nó, falha do runtime de contêiner ou problema de rede, e concentra a investigação na configuração ou no comportamento daquele workload específico. 10.3 Criação do agente e escolha do provedor de modelo O agente é provisionado no portal do SRE Agent, em sre.azure.com. Figura 5: Portal do Azure SRE Agent. A criação inicia pela opção Create Agent. No formulário, define-se o grupo de recursos, o nome do agente e o provedor de modelo. É possível escolher entre Azure OpenAI, com a família GPT-5, e Anthropic, com a família Claude, e alterar essa opção posteriormente sem recriar o recurso. Conforme discutido na seção 7.6, essa escolha deve considerar também os requisitos de residência de dados da organização. Figura 6: Formulário de criação do agente, com a seleção do grupo de recursos, do nome e do provedor de modelo. Figura 7: Revisão da configuração antes da confirmação. Nomes de assinatura foram suprimidos. Figura 8: Provisionamento do agente em andamento. Figura 9: Agente criado. A opção Set up your agent conduz à configuração das fontes de contexto. 10.4 Conexão das fontes de contexto O objetivo do agente é investigar as aplicações em execução no cluster AKS. Para isso, conecta-se primeiro o recurso do cluster. Figura 10: Associação do recurso do cluster AKS ao agente. Figura 11: Seleção do grupo de recursos onde o cluster AKS está provisionado. Figura 12: Confirmação do escopo selecionado. Nomes de assinatura foram suprimidos. Neste laboratório, o agente receberá permissões ampliadas para executar tarefas específicas no cluster. Essa configuração é restrita ao ambiente de demonstração. Em produção, recomenda-se aplicar o princípio do menor privilégio, limitar o escopo das funções, exigir aprovação para ações de maior impacto e validar previamente operações autorizadas, como alterar um pod ou recuperar um nó com estado desconhecido. Figura 13: Definição do nível de permissão concedido ao agente sobre os recursos conectados. Em seguida, integra-se o agente ao Azure Monitor, para que ele acesse os alertas configurados e inicie uma investigação quando o incidente correspondente for emitido. Figura 14: Integração com o Azure Monitor, habilitando o consumo de alertas como gatilho de investigação. Além do Azure Monitor, o agente pode ser integrado ao ServiceNow e ao PagerDuty para apoiar fluxos de investigação e gestão de incidentes, permitindo que a thread da investigação seja correlacionada ao registro formal do incidente. Figura 15: Integrações disponíveis com plataformas de gestão de incidentes. O cluster tem o Container Insights habilitado e envia logs e métricas ao workspace do Log Analytics. Conectar esse workspace é o que permite ao agente executar as consultas KQL apresentadas na seção 5 durante a investigação. Figura 16: Início da conexão com o Log Analytics. Figura 17: Seleção do workspace do Log Analytics associado ao cluster. Figura 18: Preenchimento dos dados do workspace. Identificadores de assinatura foram suprimidos. Figura 19: Conclusão da conexão com o Log Analytics. Figura 20: Painel de configuração das fontes de contexto, consolidando código, logs, recursos do Azure e incidentes. A amplitude do contexto conectado determina diretamente a profundidade possível do diagnóstico. 10.5 Identidade gerenciada e atribuições RBAC Neste ponto o agente já é funcional para investigação. Para que ele também possa executar a remediação no cluster, atribuem-se funções à sua identidade gerenciada. O primeiro passo é identificar essa identidade. Figura 21: Identidade gerenciada associada ao agente. Os identificadores de cliente, de principal e de assinatura foram suprimidos. No laboratório, foram atribuídas as funções Azure Kubernetes Service Cluster Admin Role e Azure Kubernetes Service Contributor Role, com escopo no grupo de recursos do cluster. az role assignment create ` --assignee "<uami-client-id>" ` --role "Azure Kubernetes Service Cluster Admin Role" ` --scope "/subscriptions/<subscription-id>/resourceGroups/Azure-SRE-RG" az role assignment create ` --assignee "<uami-client-id>" ` --role "Azure Kubernetes Service Contributor Role" ` --scope "/subscriptions/<subscription-id>/resourceGroups/Azure-SRE-RG" Figura 22: Resultado da atribuição da função Azure Kubernetes Service Cluster Admin Role. Identificadores de assinatura, de principal e da atribuição foram suprimidos. Figura 23: Resultado da atribuição da função Azure Kubernetes Service Contributor Role. A confirmação é feita no painel Access control (IAM) do cluster, localizando as atribuições concedidas à identidade gerenciada do agente. Figura 24: Painel de controle de acesso do cluster, confirmando as duas atribuições à identidade gerenciada do agente (destacadas). Identificadores de objeto e nomes de entidades de serviço do locatário foram suprimidos. Por que essa configuração não deve ir para produção A função Azure Kubernetes Service Cluster Admin Role autoriza a obtenção da credencial administrativa do cluster. Essa credencial é um certificado de cliente que opera fora da integração com o Microsoft Entra ID e da autorização RBAC do Kubernetes, ou seja, contorna exatamente os controles de identidade que a organização configurou no cluster. Some-se a isso a função Contributor no grupo de recursos, e a identidade do agente passa a acumular controle administrativo do plano de dados e amplo poder no plano de controle. O desenho equivalente sob menor privilégio troca esse par de funções por um conjunto mínimo, com escopo no cluster e não no grupo de recursos, apoiando-se no fluxo de elevação sob demanda descrito na seção 7.4 para as operações de escrita eventuais. Necessidade Função recomendada Escopo Obter kubeconfig respeitando o Entra ID Azure Kubernetes Service Cluster User Role Cluster Leitura no plano de dados do Kubernetes Azure Kubernetes Service RBAC Reader Cluster ou namespace Escrita controlada no plano de dados Azure Kubernetes Service RBAC Writer Namespace do workload Consultar métricas e logs Monitoring Reader Workspace do Log Analytics Operações de infraestrutura do cluster Elevação sob demanda via fluxo On-Behalf-Of Por operação, com registro Nota. As funções RBAC do Kubernetes (Reader, Writer, Admin) exigem que a autorização RBAC do Azure para Kubernetes esteja habilitada no cluster. Escopar por namespace, e não pelo cluster inteiro, reduz o raio de impacto de uma ação incorreta ao conjunto de workloads sob responsabilidade daquele agente. 10.6 Investigação assistida A primeira interação é deliberadamente simples: uma pergunta aberta sobre a saúde do cluster, sem indicar o problema. O objetivo é avaliar se o agente chega ao workload afetado por conta própria. Figura 25: Estado do pod do order-service imediatamente antes da investigação, usado como linha de base para validar diagnóstico e recuperação. Figura 26: O agente inicia a investigação executando comandos de inspeção. Cada chamada de ferramenta exibe o comando exato e a classificação de risco associada: Safe para az aks show e Medium risk para kubectl get deployments. Identificadores de assinatura foram suprimidos. A Figura 26 concentra o que diferencia esse modelo de uma automação convencional. O agente não executa um runbook fixo: ele escolhe o próximo comando a partir do resultado do anterior, e cada escolha fica registrada com o comando literal e sua classificação de risco. O operador acompanha a cadeia de raciocínio como uma sequência auditável de operações, não como uma caixa-preta que devolve uma conclusão. Figura 27: O agente identifica o pod do order-service em CrashLoopBackOff, com 13 reinicializações acumuladas. A partir do estado do pod, o agente correlaciona a razão do término com os limites declarados no manifesto e conclui que o limite de 20 Mi é insuficiente para a carga observada. A recomendação é elevar o limite para 128 Mi e a solicitação para 64 Mi, acompanhando o consumo após a alteração. Figura 28: Diagnóstico do agente: OOMKilled associado ao limite de 20 Mi e à solicitação de 10 Mi, com recomendação de elevação para 128 Mi e 64 Mi respectivamente. Figura 29: Continuação do diagnóstico, com o detalhamento das evidências e das alternativas consideradas. Leitura crítica da recomendação A recomendação ajusta requests e limits em conjunto, e não apenas o limite, o que, conforme a seção 3.3, preserva a classe Burstable com uma reserva de memória compatível e reduz a exposição a despejo por pressão no nó. O agente também sinaliza que valores maiores, como 256 Mi, só devem ser adotados após análise de métricas, testes de carga e investigação de possível vazamento. Essa ressalva é o que separa uma mitigação de uma correção: o número proposto restabelece o serviço, mas ainda não é um dimensionamento validado. 10.7 Mitigação aprovada e verificação A recomendação é apresentada como uma ação concreta a ser aprovada. O comando exibido é exatamente o que será executado: kubectl patch deployment order-service -n pets --type='json' -p='[ {"op":"replace", "path":"/spec/template/spec/containers/0/resources/limits/memory", "value":"128Mi"}, {"op":"replace", "path":"/spec/template/spec/containers/0/resources/requests/memory", "value":"64Mi"} ]' O efeito é alterar os recursos de memória do deployment order-service no namespace pets: o limite passa de 20 Mi para 128 Mi e a solicitação, de 10 Mi para 64 Mi. Como a alteração atinge o template do pod, o controlador executa um rollout, substituindo as réplicas existentes. Figura 30: Proposta de alteração apresentada para revisão. A ação é classificada como Medium risk e apresenta os controles Approve action e Cancel, com a indicação de que as permissões do agente serão utilizadas para concluí-la. Aprovada a ação, o agente a executa e passa espontaneamente à verificação, consultando o estado do novo pod em vez de declarar sucesso pela ausência de erro no comando. Figura 31: Após aplicar o patch, o agente consulta o estado do novo pod e aguarda a conclusão do startup probe antes de concluir. Esse detalhe merece destaque: o agente distingue a execução bem-sucedida de um comando da recuperação efetiva do serviço, e aguarda a passagem pelo startup probe antes de afirmar que o problema foi resolvido. É a mesma disciplina que se espera de um operador experiente. Figura 32: Comparação entre o estado anterior e o posterior apresentada pelo agente, acompanhada da ressalva sobre reconciliação com a fonte da verdade quando o deployment é gerenciado por GitOps, Helm ou pipeline de IaC. Dimensão Antes Depois Estado do pod CrashLoopBackOff, 13 reinicializações Running, Ready, 0 reinicializações Memória (request/limit) 10 Mi / 20 Mi 64 Mi / 128 Mi Classe de QoS Burstable, com reserva mínima Burstable, com reserva compatível Figura 33: Validação manual por kubectl: todos os objetos do namespace pets em execução, com o order-service estável e sem reinicializações. 10.8 Reconciliação com a fonte da verdade Um ponto levantado pelo próprio agente na Figura 32 merece tratamento explícito, porque é onde a maioria das remediações assistidas falha silenciosamente: a alteração foi aplicada diretamente ao objeto no cluster. Se o deployment for gerenciado por GitOps, Helm ou qualquer pipeline de infraestrutura como código, a fonte da verdade continua declarando 20 Mi. A próxima reconciliação do controlador, ou a próxima implantação, reverterá a correção e reintroduzirá o incidente, agora sem a memória do diagnóstico que o originou. O sintoma reaparece dias depois, aparentemente sem causa. Modelo de gestão Efeito do kubectl patch Ação obrigatória de fechamento Manifesto aplicado manualmente Persiste até a próxima aplicação Atualizar o manifesto no repositório Helm Revertido no próximo upgrade Atualizar o values.yaml e versionar o chart GitOps (Flux/Argo CD) Revertido na próxima reconciliação Abrir pull request na fonte da verdade Pipeline de IaC Revertido na próxima execução Atualizar o template e o registro de mudança Regra operacional Toda mitigação aplicada diretamente ao cluster deve gerar um item de acompanhamento na fonte da verdade antes do encerramento do incidente. Um incidente cuja correção existe apenas no cluster não está resolvido: está agendado para reincidir. 10.9 Do acionamento sob demanda ao disparo por alerta Até aqui, o agente foi acionado sob demanda. A etapa seguinte valida o caminho automatizado: um alerta do Azure Monitor configurado para disparar quando um pod apresentar terminação por OOMKilled. Figura 34: Regra de alerta configurada no Azure Monitor para detectar terminações por OOMKilled no cluster. Para provocar o evento de forma controlada, utiliza-se uma aplicação local que gera carga sobre o order-service até que o consumo ultrapasse o limite do cgroup. Figura 35: Painel local de simulação, com o gatilho de geração de carga sobre o order-service e o acompanhamento de pods íntegros, terminações por OOMKilled e alertas disparados. Às 17h45, o pod entra em estado OOMKilled com código de saída 137. Figura 36: Confirmação do estado por kubectl, evidenciando a terminação por OOMKilled. Dois minutos após o evento, a notificação do alerta chega ao destinatário configurado no action group, intervalo que corresponde à soma da ingestão no Log Analytics, do período de avaliação da regra e da entrega da notificação. Figura 37: Notificação recebida por e-mail às 17h47, referente à regra Alert-OOMKilled-Pods. Figura 38: Detalhe da notificação, indicando a condição atendida: contagem de resultados maior que zero, com o valor alcançado igual a 1. O disparo é então confirmado no portal do Azure, com a severidade e o tipo de sinal registrados. Figura 39: Alerta registrado no portal do Azure com estado Fired. Figura 40: Detalhes do alerta: severidade 1, Error, tipo de sinal Log Alerts V2 e horário de disparo consistente com o evento observado no cluster. Com esse alerta emitido e o agente integrado ao Azure Monitor, o gatilho necessário para a automação completa está validado. A Parte 2 tratará da transição do acionamento assistido para o fluxo disparado automaticamente pelo alerta, incluindo planos de resposta, modos de execução por plano e a integração com o processo de gestão de incidentes. 10.10 Do restabelecimento ao dimensionamento correto O laboratório encerra com o serviço estável, mas os valores aplicados são uma mitigação informada, não um dimensionamento validado. Fechar o ciclo exige um método, e esse método é independente do agente. Estabelecer a linha de base: medir o working set em percentil 95 e 99 sobre uma janela que cubra o ciclo completo de carga do serviço, incluindo picos previsíveis. Definir o request pelo consumo típico: o percentil 95 do working set em regime normal, valor que o agendador usará para reservar capacidade. Definir o limit com folga sobre o pico: o percentil 99 acrescido de margem para transientes, tipicamente entre 25% e 50%, evitando folga excessiva que desperdiça capacidade do nó. Alinhar o runtime: ajustar o heap máximo conforme a seção 3.5, reservando espaço para memória fora do heap. Validar sob carga: reproduzir o cenário que originou o incidente e confirmar que o working set permanece abaixo do limite com margem estável. Descartar vazamento: comparar a inclinação do consumo entre reinícios; crescimento sustentado sem correlação com a carga indica retenção progressiva, que nenhum aumento de limite resolve. Automatizar a revisão: usar o Vertical Pod Autoscaler em modo recomendação para acompanhar a adequação dos valores ao longo do tempo, sem aplicação automática. Nota. Elevar o limite de memória é uma resposta legítima quando a evidência aponta subdimensionamento, e ilegítima quando serve para adiar a investigação de um vazamento. A diferença entre as duas situações está na inclinação do consumo entre reinícios, um dado que só existe se a telemetria for retida além do ciclo de vida do contêiner. 11. Governança, aprovação e rastreabilidade Esta seção separa deliberadamente dois planos: capacidades do produto, que podem ser verificadas na documentação, e recomendações de arquitetura, que cada organização deve validar e adaptar às próprias políticas. Nota. Nomenclaturas, opções e comportamentos evoluem. Antes de aplicar este padrão em produção, valide a documentação vigente, os controles disponíveis no ambiente e os requisitos internos de segurança, auditoria e mudança. 11.1 O que foi observado no laboratório O agente coletou métricas, eventos e o estado dos pods para investigar o incidente, com cada comando registrado na thread. Identificou que os valores de memória estavam subdimensionados para a carga observada. Propôs um comando kubectl patch explícito, exibindo a alteração de 20 Mi para 128 Mi no limite e de 10 Mi para 64 Mi na solicitação. Apresentou a ação para revisão humana, classificada como Medium risk, e aguardou aprovação antes de executar. Após a aprovação, executou a alteração e verificou a recuperação do pod antes de concluir. Sinalizou espontaneamente o risco de reversão da correção em cenários gerenciados por GitOps ou Helm. Esse comportamento reflete o cenário demonstrado e não estabelece regra universal para todas as ferramentas, comandos ou ambientes. 11.2 Referência de governança para a organização A tabela a seguir é uma recomendação de desenho, não uma matriz fixa nem garantia de comportamento do produto. Categoria Exemplos Política sugerida Leitura get, list, show, describe, consultas KQL Permitir quando escopo e RBAC forem compatíveis com a investigação. Escrita patch, update, scale, restart Exigir revisão humana em ambientes críticos por meio de Review Mode no plano de resposta ou de hooks. Alto impacto delete, redução de capacidade, mudanças destrutivas Restringir por RBAC e por política de acesso a ferramentas; submeter a processo formal de mudança ou negar conforme o risco. A classificação de risco deve ser definida pela organização conforme o ambiente, o tipo de recurso, a criticidade do serviço e os requisitos regulatórios. A documentação do produto não deve ser interpretada como regra universal de que toda leitura é sempre permitida, toda escrita sempre exige aprovação ou todo delete é sempre negado. 11.3 Camadas de evidência para auditoria Nenhuma fonte isolada reconstrói o incidente por completo. A rastreabilidade útil vem da correlação entre camadas com escopos distintos. Camada O que registra Limitação Thread do agente Comandos executados, evidências, proposta e aprovação Escopo da conversa; confirmar retenção e exportação no ambiente Telemetria de auditoria do agente Atividade do agente para acompanhamento e conformidade Confirmar granularidade e campos disponíveis no ambiente Log de auditoria do Kubernetes Chamadas ao servidor de API do cluster Requer habilitação e destino de coleta configurados Azure Activity Log Operações do plano de controle do Azure Não cobre alterações internas do Kubernetes Sistema de ITSM Registro formal de incidente e mudança Depende da integração e da disciplina de preenchimento Recomenda-se correlacionar, conforme disponibilidade: horário da proposta e da execução; a ação ou comando apresentado ao operador; o estado anterior e posterior do recurso; o resultado da ferramenta e mensagens de erro relevantes; os identificadores do agente, recurso, alerta, incidente e mudança; e as informações de aprovação expostas pelos mecanismos disponíveis. 11.4 Fluxo recomendado para este cenário Etapa Aplicação no laboratório Controle recomendado 1. Diagnóstico e proposta O agente consulta métricas, eventos e estado do cluster e apresenta a ação recomendada. RBAC de menor privilégio, escopo por namespace e evidências observáveis. 2. Revisão humana Em Review Mode, o operador analisa o comando, o impacto e o escopo antes da execução. Critérios de aprovação e rollback definidos; aprovação restrita a administradores do agente. 3. Execução controlada Após a aprovação, o agente executa a alteração dentro das permissões concedidas. Identidade gerenciada, escopo mínimo, hooks de PostToolUse para auditoria. 4. Verificação O agente valida a recuperação antes de concluir. Critério de sucesso objetivo, baseado em estado observado e não em ausência de erro. 5. Reconciliação Não aplicável ao laboratório; a alteração permaneceu no cluster. Atualizar a fonte da verdade e vincular ao registro de mudança. 6. Registro O resultado é apresentado na thread do agente. Correlação entre telemetria, logs do cluster, registros do Azure e ITSM. Enquadramento Os modos de execução, os controles de acesso, os hooks e a telemetria são capacidades do produto. A matriz de risco, as evidências exigidas, as convenções de repositório e as integrações de auditoria são decisões de governança da organização. Manter essa separação explícita evita transformar recomendações de arquitetura em garantias de produto. 12. Considerações de segurança para operações agênticas Introduzir um agente com capacidade de execução no caminho de resposta a incidentes altera o modelo de ameaças da plataforma. As considerações a seguir derivam diretamente da configuração demonstrada. Consideração Risco Mitigação Privilégio excessivo Cluster Admin Role concede credencial que contorna o Entra ID e o RBAC do Kubernetes Substituir por Cluster User + RBAC Reader/Writer com escopo por namespace; elevar sob demanda Escopo amplo demais Funções no grupo de recursos alcançam recursos não relacionados ao incidente Escopar no recurso, não no grupo de recursos Segregação de funções Quem opera aprova a própria ação Restringir aprovação a administradores do agente distintos de quem aciona a investigação Conteúdo não confiável no contexto Logs e eventos podem carregar texto capaz de influenciar o raciocínio do agente Hooks de PostToolUse e políticas de acesso a ferramentas; revisão humana para ações de escrita Raio de impacto Uma ação incorreta atinge o cluster inteiro Escopo por namespace, janelas de mudança e critérios de rollback definidos previamente Residência de dados O provedor de modelo determina onde o contexto é processado Selecionar o provedor conforme os requisitos regulatórios e as regiões suportadas Exposição em capturas e threads Identificadores e segredos aparecem em evidências compartilhadas Revisar artefatos antes de circular; suprimir identificadores, como feito neste documento O item sobre conteúdo não confiável merece atenção particular. Durante a investigação, o agente lê logs e eventos produzidos pela aplicação, dados que, em última instância, podem ser influenciados por entradas de usuários. Tratar esse conteúdo como dado, e não como instrução, é responsabilidade compartilhada entre o produto e o desenho de governança: manter operações de escrita sob revisão humana em ambientes críticos é a defesa mais direta contra essa classe de risco. Princípio de composição Nenhum controle isolado é suficiente. A defesa em profundidade nesse modelo compõe quatro camadas independentes: RBAC delimita o que a identidade alcança; os modos de execução determinam se há aprovação humana; a classificação de risco por chamada de ferramenta informa a decisão do revisor; e os hooks aplicam política e auditoria antes e depois de cada ação. Remover qualquer uma delas transfere risco às demais. 13. Métricas para avaliar a adoção A adoção de resposta assistida deve ser avaliada por evidência, não por percepção. As métricas a seguir permitem comparar o antes e o depois de forma objetiva. Métrica O que mede Sinal de maturidade MTTD Tempo entre o evento e a detecção Estável; limitado pela latência de ingestão e avaliação MTTA Tempo entre o alerta e o início da investigação Redução acentuada com investigação automática MTTR Tempo entre o alerta e a recuperação verificada Redução sustentada, sem aumento de reincidência Taxa de aprovação sem alteração Recomendações aprovadas sem ajuste pelo operador Crescente; habilita migração seletiva para modo autônomo Taxa de reincidência em 30 dias Incidentes da mesma classe que retornam Decrescente; indica correção estrutural e não apenas mitigação Aderência à reconciliação Mitigações refletidas na fonte da verdade Próxima de 100%; principal defesa contra reincidência Ações autônomas por classe de risco Distribuição entre leitura, escrita e alto impacto Crescimento apenas nas classes com histórico consistente A recomendação de adoção é conservadora e apoiada na própria documentação do produto: iniciar em Review Mode, observar as recomendações por algumas semanas e migrar para modo autônomo apenas os gatilhos cujo padrão de aprovação já se mostrou consistente. A taxa de aprovação sem alteração é o indicador que sustenta essa decisão com dados. 14. Limitações e armadilhas observadas A mitigação foi aplicada diretamente ao cluster. Em ambientes gerenciados por GitOps, Helm ou IaC, a correção será revertida se a fonte da verdade não for atualizada. Os valores de 128 Mi e 64 Mi restabeleceram o serviço, mas constituem mitigação informada, não dimensionamento validado por testes de carga. As permissões concedidas no laboratório são amplas por conveniência de demonstração e contornam a integração com o Entra ID no plano de dados do cluster. Alertas baseados em log carregam latência de ingestão e de avaliação, dois minutos no laboratório, o que os torna inadequados para SLOs de detecção mais agressivos. Um restart bem-sucedido mascara a distinção entre limite subdimensionado e vazamento de memória; sem telemetria retida além do ciclo do contêiner, a diferença se perde. O modelo pode propor valores plausíveis, mas a validação por métricas e carga permanece responsabilidade da engenharia. O cenário cobre uma única classe de falha em um único workload; a generalização para outras classes exige validação própria. 15. Conclusão da Parte 1 O Azure Monitor e o Azure SRE Agent transformaram um evento OOMKilled em um fluxo governado de detecção, investigação, recomendação, aprovação e recuperação verificada. O resultado demonstra valor não apenas por restabelecer o pod, mas por correlacionar evidências, manter a decisão explicável e executar a remediação dentro dos limites de acesso definidos. Três observações se destacam do exercício. A primeira é que a transparência por chamada de ferramenta, com o comando literal e sua classificação de risco, transforma a revisão humana em auditoria rápida em vez de repetição do trabalho. A segunda é que o agente verificou a recuperação antes de concluir, distinguindo execução bem-sucedida de serviço restabelecido. A terceira é que ele sinalizou o risco de reversão por GitOps, armadilha que mais frequentemente converte uma correção em incidente recorrente. A conclusão arquitetural permanece: a observabilidade continua sendo a base. O agente amplifica o valor de uma telemetria bem construída, e amplifica igualmente as lacunas de uma telemetria pobre. Investir em sinais corretos, como working set em vez de uso bruto, agregação por máximo em vez de média e retenção além do ciclo de vida do contêiner, é pré-requisito, não consequência. Na Parte 2, o fluxo evoluirá do acionamento assistido para o disparo automatizado por alertas, com planos de resposta, definição de modos de execução por plano, hooks de auditoria e integração com o processo de gestão de incidentes. 16. Referências Azure SRE Agent Documentação do Azure SRE Agent Run Modes in Azure SRE Agent Agent Hooks in Azure SRE Agent Tutorial: Configure Agent Hooks Model Provider Selection in Azure SRE Agent Execute Mitigations in Azure SRE Agent Set up ServiceNow incident indexing Azure SRE Agent: preços Azure Monitor e observabilidade de contêineres Azure Monitor overview Overview of Azure Monitor alerts Container insights overview Consultas de exemplo para KubePodInventory Azure Monitor managed service for Prometheus Kubernetes e AKS Configure Quality of Service for Pods Node-pressure Eviction Resource Management for Pods and Containers Access and identity options for AKS AKS Store Demo: code sampleDesign Azure AI Landing Zones for production at scale
If you’re moving beyond AI experiments, you need more than great models; you need a foundation you can trust. Azure AI Landing Zones enable secure, scalable AI deployment with proven architectures and governance. Learn how to use Landing Zones as your production-ready blueprint for deploying AI applications and agents with built-in guardrails for networking, identity, security, and cost control. Get insights to help you apply the Cloud Adoption Framework and the Azure Well-Architected Framework to design platforms that support innovation without sacrificing compliance. Walk away knowing how to accelerate time-to-production using validated architectures, infrastructure as code (IaC), and seamless integration with your enterprise environment. How do I participate? Select Add to Calendar to save the date, then click the Attend button to save your spot, receive event reminders, and participate in the Q&A. Not able to attend live? This session will be recorded and available on demand shortly after airing. Just announced! Live Q&A will also be available July 28 from 9:00-10:00 AM SGT (UTC+8) to support attendees in Asia and western Australia. Don't see Attend or Add to Calendar? Sign in to the Tech Community to join the conversation. Organizational policies preventing you from signing in to the Tech Community? Use a personal account or tune in on LinkedIn. This session is part of Path to production for agents: a Microsoft Azure AI Tech Accelerator. View the full agenda for more actionable strategies to help you deliver secure, compliant, and high-performing AI solutions across your organization.The Microsoft Azure Infra Summit 2026 Schedule Is Live.
Hello Folks, I promised the full agenda would drop soon. Today’s the day. The schedule is locked in, the approved sessions are on the board, and I want to walk you through what three days of deep-technical, engineering-led Azure content looks like. A quick refresher before we get into the content: this event is free, it’s virtual, and it’s built by engineering for engineering. Most sessions are at the L300–L400 level, which means we’re skipping the marketing slide and getting straight to the architecture, the gotchas, and the “here’s what actually happens in production” stories you came for. We’re starting at 8:00 AM Pacific each day and running solid technical content through the afternoon. You can still register here (https://aka.ms/MAIS-reg) We organized the three days around the pillars our community keeps coming back to, Build, Operate, and Optimize. Day 1 leans into Build so you leave the keynote with momentum, Day 2 bridges Build into Operate (where most of us actually spend our workdays), and Day 3 is pure Optimize, resiliency, cost, performance, and networking, before we close things out. The full 3-day agenda (all times Pacific) Online Schedule Here Day 1, Tue, May 19 · BUILD Day 2, Wed, May 20 · BUILD + OPERATE Day 3, Thu, May 21 · OPTIMIZE + Closing 8:00 KEYNOTE: Welcome & Azure Infrastructure Vision 8:00, Build and Optimize a Data Lakehouse for Unified Data Intelligence 8:00, Achieving Zonal Resiliency in Azure Infrastructure 9:00, Build a Sovereign Private Cloud with Azure Local 8:45, Designing Azure Networks That Scale: From Small Deployments to Enterprise-Grade 8:30, Architecting Resilient Azure Platforms: Durable Functions, Cosmos DB, and DR by Design 9:45, The Azure Deployment Agent: How AI Turns a Prompt into a Production-Ready Workload 9:30, From Alert to Resolved: Building a Self-Healing Azure Platform with SRE Agent 9:00, Optimizing EDA & HPC Pipelines on Azure: High-Performance Shared Storage with Azure NetApp Files 10:15, ALZ IaC Accelerator: Deploy Your Azure Platform Landing Zone with IaC 10:15, Agentic Migrations & Modernization 9:30, Elastic SAN for AVS Datastores: Best Price-Performance External Storage 11:00, Building Secure, Well-Architected Azure Workloads by Default with Azure Verified Modules and GitHub Copilot 10:45, Simplifying File Share Management and Control for Azure Files 10:00, Premium SSD v2 Disk: Best Price-Performance Block Storage for VMs and Containers 11:45, Best Practices for Infrastructure as Code CI/CD on Azure 11:30, Marketplace Image Protection: Safeguarding Workloads Through Patching and Graceful Deprecation 10:45, Optimizing File Storage for AI and Cloud-Native Workloads on Azure 12:30, Modern Ingress for AKS: Introducing Application Gateway for Containers (AGC) 12:00, Operating Hybrid at Scale: Real-World Azure Arc Patterns for Governance, Security, and Cost Control 11:30, Cut Storage Costs, Boost ROI: Optimizing Your Storage TCO on Azure Object Storage 13:15, End-to-End Security on AKS Using Azure Application Gateway for Containers with Managed Cilium 12:45, Run At-Scale On-Premises and Cloud Assessments and Migrations to Azure Storage 12:15, How to Build Resilient Networks Using Azure Networking, What’s New in Azure Software Load Balancing 14:00, Deployment Stacks: Getting Started 13:30, Modernize VDI with Azure Files and Entra Cloud-Native Identities 13:00, AKS Networking at Scale, CNI, Security, and Multi-Cluster Networking with Accelerated Performance 14:30, Accelerating Automated VM Image Pipelines with Azure Image Builder and Azure Compute Gallery 14:15, Operating Azure Backup at Scale: Day-2 Excellence for IaaS, PaaS, and Storage Workloads 13:45, Kubenet Deprecation, Futureproofing AKS IPAM and Dataplane Configurations 15:00, Troubleshooting Kubernetes Networking with an AI Diagnostic Assistant 14:15, Implement Zero-Tolerance Downtime Web Apps with Azure Front Door 14:45, Closing: Azure Infrastructure Applied Skills and Certifications What to do right now Block your calendar, May 19, 20, and 21, 8:00 AM PT start each day. Check out www.azureinfrasummit.com for more information. Register, it’s free. Pick your sessions, the online schedule has ICS files for each session. Build your personal track across Build, Operate, and Optimize. Bring your team, the agenda is deliberately wide: platform engineers, SREs, storage folks, network folks, AKS operators, IaC builders, and backup/DR owners will all find their sessions. We put a lot of work into making sure every slot earned its place, these are engineering-delivered, production-grounded, no-fluff sessions. The speakers are the people shipping the features you’re using in Azure. Can’t wait to see you online May 19–21. Until then, Cheers! Pierre RomanSegurança Corporativa no Azure VMware Solution (AVS): Como Inspecionar o Tráfego com Firewall NVA
Muitas vezes faz sentido usar uma NVA (Network Virtual Appliance) como firewall dentro do AVS, porque permite reaproveitar a solução de firewall já existente (Palo Alto, Check Point, etc..) e manter a proficiência do time de segurança, evita parte da complexidade de roteamento que pode surgir ao forçar o tráfego passar por um firewall “fora” do AVS . Além disso, administrar esse firewall dentro do AVS continua familiar para quem já opera VMware, e você ganha acesso a recursos avançados de inspeção do fabricante (como filtragem por aplicação em camada 7 e inspeção SSL/TLS), que são muito úteis para controle de tráfego outbound e políticas corporativas. Neste artigo eu demonstro e um laboratório prático de inspeção de tráfego Norte-Sul e Leste-Oeste, fazendo isolamento por ambiente (DEV/PRD) dentro do Azure VMware Solution (AVS) usando NSX-T (Tier-0/Tier-1) e um Firewall NVA (pfSense) implantado no SDDC. Também serão demonstradas as principais configurações no NSX (criação/associação de segments, gateways T0/T1 e ajustes de roteamento necessários para forçar o tráfego a passar pela NVA). Arquitetura Informações do Laboratório Segmentos de Trânsito Transit_Outside | CIDR: 192.168.30.0/24 | GW: 192.168.30.1 Transit_PRD | CIDR: 192.168.21.0/24 | GW: 192.168.21.1 Transit_DEV | CIDR: 192.168.22.0/24 | GW: 192.168.22.1 Segmentos de Workloads PRD_WEB | CIDR: 192.168.70.0/24 | GW: 192.168.70.1 PRD_DATA | CIDR: 192.168.71.0/24 | GW: 192.168.71.1 DEV_WEB | CIDR: 192.168.80.0/24 | GW: 192.168.80.1 DEV_DATA | CIDR: 192.168.81.0/24 | GW: 192.168.81.1 Interfaces da NVA (pfSense) Transit_Outside: 192.168.30.5 Transit_PRD: 192.168.21.5 Transit_DEV: 192.168.22.5 Configuração do Azure VMware Solution Na configuração Internet connectivity (egress/ingress) do Azure VMware Solution (AVS) irei utilizar a opção "Connect using Public IP down to the NSX Edge". Isso permite usar o NSX Data Center para criar regras de outbound e inbound (DNAT/SNAT) usando esses IPs públicos diretamente no Edge do AVS. Configuração de SNAT e NoSnat no NSX Regras “No SNAT” : Define que não deve haver tradução de origem quando o tráfego vai para redes privadas RFC1918. Isso preserva o IP original de origem para comunicação interna (ex.: on-prem, Azure, spoke VNets/rotas privadas), evita quebra de roteamento/retorno. Regra “SNAT”: Aplica tradução de origem para o restante do tráfego (Internet). Ou seja, quando uma VM com IP privado sai para fora, o NSX troca o IP de origem pelo IP público configurado ( 20.20.138.0/32). Criação dos Gateways TIER-1 (PRD e DEV). Importante: Estes gateway são "Isolados", portando não serão conectados ao TIER-0 T1_PRD_Isolado T1_DEV_Isolado Resultado Criação dos Segmentos de Trânsito PRD e DEV Importante: Estes Segmentos estarão conectados ao Tier-1 Gateway PRD (T1_PRD_Isolado) e DEV ( T1_DEV_Isolado) respectivamente criados na etapa anterior TRANSIT_PRD TRANSIT_DEV Criação do Segmento PRD WEB e DATA Importante: Estes Segmentos estarão conectados ao Tier-1 Gateway PRD (T1_PRD_isolado) e DEV ( T1_DEV_Isolado) respectivamente criados na etapa anterior PRD_WEB PRD_DATA DEV_WEB DEV_DATA Visão Geral dos Segmentos Configuração de Rotas Rotas no Gateway T1 Default No Gateway T1 Default que está conectado ao T0 , irei configurar rotas para todos os segmentos com Next Hop ao ip da interface Outside do meu PFsense (192.168.30.5) . obs: o nome do gateway T1 é diferente em cada AVS SDDC, no meu ambiente é "TNT13-T1" Informei o CIDR da Rede , neste caso é para o segmento TRANSIT_PRD Next Hop aqui é o ip da interface Outside do PFsense ( 192.168.30.5) , que está conectada diretamente a este GW T1. Repeti os mesmos passos para todos os outros Segmentos, sempre com next hop para 192.168.30.5. Interfaces Firewall Pfsense Neste cenário o Firewall possui apenas três interfaces. Deve ser configurada a rota default ( 0.0.0.0/0) para o gateway do Segmento Transit Outside ( 192.168.30.1) Interfaces do Pfsense Rotas no Gateways de Transito : T1_PRD_isolado Estarei criado uma rota default ( 0.0.0.0/0 ) , com next hop para a interface do Inside do PFsense (192.168.21.5 ) conectada ao Gateway T1 PRD. Devido a limitações do NSX, é necessário "quebrar" em duas: 0.0.0.0/1 e 128.0.0.1/1 Configuração da Rodas default Next Hop para ip da Interface Inside PFsense. Rotas no Gateways de Transito : T1_DEV_Isolado Estarei criado uma rota default ( 0.0.0.0/0 ) , com next hop para a interface do Inside do PFsense (192.168.22.5 ) conectada ao Gateway T1 PRD. Devido a limitações do NSX, é necessário "quebrar" em duas: 0.0.0.0/1 e 128.0.0.1/1 Configuração da Rodas default Next Hop para ip da Interface Inside PFsense. Teste de Acesso Tráfego Norte-Sul ( Saída Internet) Para comprovar que conseguimos agora ter o tráfego Norte-Sul, pelo NVA PFense , irei fazer um teste a partir da máquina no segmento PRD_WEB , com ip 192.168.70.1 É possivel observar que o ip públlico de saída é do AVS Agora vou criar uma regra no Pfsense bloqueando a porta 443 , mas deixando liberada as outras portas. Podemos comprovar que o tráfego está sendo inspersionado fazendo um teste de conexão na porta 53 e outro teste https. No Pfsense podemos ver o bloqueio Tráfego Leste-Oeste Para testar o tráfego leste oeste entre os Segmentos PRD_WEB ( VM 192.168.70.10 ) e DEV_WEB ( VM 192.168.80.10) , irei deixar ICMP liberado e bloquear a porta 3389 ( RDP) Fazendo o teste a partir da máquina 192.168.70.10 Verificando no PFsense o bloqueio da porta 3389 Resumo Neste laboratório demonstrei como integrar uma NVA ao Azure VMware Solution usando NSX-T com Tier-0/Tier-1, criando T1s isolados para DEV e PRD, segments de trânsito e a configuração de SNAT/NoSNAT no NSX para controlar o egress. Também mostrei o ajuste de rotas para garantir que o tráfego siga pelo caminho de inspeção no firewall. Validei a arquitetura com testes práticos de tráfego Norte-Sul (saída para Internet com IP público do AVS) e Leste-Oeste (controle entre DEV e PRD), comprovando a inspeção via logs e bloqueios aplicados no pfSense. Como próximos passos para produção, recomenda-se padronizar regras, logging, e revisar resiliência/HA do firewall e rotas para reduzir pontos únicos de falha. Referências Firewall integration in Azure VMware Solution | Microsoft Community Hub AVS How-to: 3rd Party Firewalls in Azure VMware SolutionProtegendo Máquinas no Azure VMware Solution com Azure Firewall
O Azure VMware Solution oferece três opções principais de conectividade outbound para a Internet. A primeira é o Managed SNAT, opção padrão e totalmente gerenciada pela plataforma, em que o próprio AVS realiza a tradução de endereços (SNAT) para permitir o acesso à Internet. Essa abordagem é simples e não requer configuração adicional, porém não oferece controle sobre os endereços IP públicos utilizados. A segunda opção é o uso de Public IPs no NSX-T Edge, onde o administrador atribui endereços públicos diretamente ao edge do ambiente AVS. Com isso, o tráfego de saída das máquinas virtuais utiliza esses IPs específicos, permitindo maior controle, ideal para cenários em que é necessário manter IPs fixos ou previamente autorizados em listas de acesso externas. Por fim, há a opção de rotear o tráfego via rede Azure (ou Azure Virtual WAN), em que uma rota padrão é anunciada por meio do ExpressRoute, direcionando o tráfego de saída para uma rede Azure que contém NVAs, Azure Firewall ou proxies. Essa abordagem oferece o maior nível de controle e segurança, pois permite aplicar inspeção, políticas e NAT centralizados, de forma integrada à arquitetura de rede do cliente. Neste artigo será demonstrado em um ambiente de laboratório como utilizar o Virtual Wan com Azure Firewall para inspeção do tráfego de saída das Vms em um segmento do AVS A arquitetura do laboratório. Virtual Wan com Azure Firewall ER Gateway conectado ao Express Route do Azure VMware Solution Os passos necessários são: Configuração da opção de Internet Connectivity do AVS Habilitar a propagação da Rota no Vwan Configuração do Routing Intent Configuração do Azure VMware Solution. Acesse o Private Cloud no portal do Azure e certifique que a opção abaixo esteja selecionada. Fazendo um "dump" das rotas no T0 do NSX, é possível verificar que não temos a rota default sendo propagada. Portanto não temos conectividade para internet a partir da máquina VM1 que está no AVS. Habilitando a propagação da Rota default no Virtual Wan Devemos agora habilitar a propagação da rota default pelo Virtual Wan , e para isso é necessário editar a conexão do Express Route do AVS, conectado ao Hub do Vwan . Habilite a propagação da Rota default Routing Intent O Routing Intent no Azure Virtual WAN é um recurso que simplifica e automatiza o roteamento de tráfego dentro do hub do Virtual WAN. Ele define como o tráfego entre redes (VNets, branches, e Internet) deve ser direcionado, sem necessidade de configurar manualmente tabelas de rotas complexas Observação: Em geral, no Brasil, caso já exista um Express Route On-premises, o Routing Intent já deve estar ativado para permitir o tráfego na comunicação com o Express Route do AVS, devido a não disponibilidade na região do Brasil do Express Route Global Reach Nas configurações do HUB, habilite o Routing Intent. Fazendo um novo "dump"das rotas BGP no NSX, agora é possível observar a rota default sendo propagada. Testando a partir da VM no AVS Conforme esperado é o mesmo IP público do meu Firewall no Vwan Nos Logs do Azure Firewall, comprovamos que o tráfego da VM (10.145.0.10) realmente está passando pelo Azure Firewall Referências: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-vmware/disable-internet-accessZonas de Disponibilidade no Azure: Entendendo a Diferença entre Zonas Lógicas e Físicas
O que é o mapeamento de zonas do Azure (Zona Lógica vs Zona Física) No Azure, as Zonas de Disponibilidade (AZs) são agrupamentos de datacenters fisicamente separados dentros de uma mesma região. Cada zona possui infraestrutura independente - energia, refrigeração e rede - garantindo alta disponibilidade e resiliência. Porém, há uma distinção entre: Tipo de Zona Definição Zona Lógica Identificador exibido no portal do Azure (AZ1, AZ2, AZ3). Zona Física Grupo real de datacenters. O mapeamento entre lógica e física varia por assinatura O mapeamento entre zonas lógicas e físicas não é fixo. Isso significa que: AZ1 na assinatura A pode ser fisicamente igual à AZ3 na assinatura B. Sem verificação, você pode estar executando produção e DR na mesma infraestrutura física, anulando os benefícios da separação. Esse comportamento é intencional e inspirado no modelo da AWS, que também não garante consistência entre zonas lógicas em diferentes contas. Qual o objetivo desse design? A motivação por trás desse mapeamento dinâmico é: Distribuir a carga de consumo de forma mais eficiente entre os datacenters. Evitar hotspots e garantir resiliência operacional. Permitir flexibilidade de alocação conforme a capacidade física disponível. Esse modelo ajuda a balancear o uso da infraestrutura global, sem expor diretamente a topologia física aos clientes — o que também reforça a segurança e abstração da plataforma. Essa distinção é essencial: a zona lógica AZ1 em uma assinatura pode, na prática, ser a mesma zona física que a AZ3 em outra. Sem uma verificação adequada, o cliente pode acabar executando cargas de produção e de DR (Disaster Recovery) na mesma infraestrutura física, o que anula os benefícios esperados da separação entre zonas. Exemplo prático de risco Vamos considerar o seguinte cenário de um cliente: Produção: AZ1 e AZ2 em uma assinatura A DR: AZ3 em outra assinatura B, na mesma região O cliente acredita estar distribuindo suas cargas entre três zonas distintas. No entanto, ao verificar o mapeamento real, encontra a seguinte saída: [ { "logicalZone": "1", "physicalZone": "brazilsouth-az3" }, { "logicalZone": "2", "physicalZone": "brazilsouth-az1" }, { "logicalZone": "3", "physicalZone": "brazilsouth-az2" } ] Neste exemplo, a AZ3 lógica está mapeada para a AZ2 física, que já está sendo usada na produção. Ou seja, não há separação física real. Como verificar o mapeamento de zonas? Para evitar esse problema, é essencial verificar o mapeamento entre zonas lógicas e físicas em cada assinatura. Use o seguinte comando via Azure CLI: az rest --method get \ --uri "/subscriptions/<subscription-id>/locations?api-version=2022-12-01" \ --query "value[?name=='<region-name>'].{displayName: displayName,name: name,availabilityZoneMappings: availabilityZoneMappings }" \ -o json Substitua <subscription-id> e <region-name> (ex: brazilsouth) conforme necessário. Veja abaixo um exemplo de saída obtida no meu ambiente de laboratório, onde tenho duas assinaturas. Vou executar o mapeamento de zonas entre elas para a região Brazil South. Na primeira subscription 1 temos o seguinte mapeamento. Zona lógica: 1 – Zona Física: brazilsouth-az1 Zona lógica: 2 – Zona Física: brazilsouth-az2 Zona lógica: 3 – Zona Física: brazilsouth-az3 Na segunda subscription 2 temos o seguinte mapeamento. Zona lógica: 1 – Zona Física: brazilsouth-az3 Zona lógica: 2 – Zona Física: brazilsouth-az1 Zona lógica: 3 – Zona Física: brazilsouth-az2 Resumindo: Se minha estratégia de DR envolve o uso das zonas lógicas 1 e 2 na subscription 1, pois elas estão mapeadas fisicamente para as zonas AZ1 e AZ2, então, na subscription 2 destinada ao DR, devo utilizar a zona lógica 1 — já que, nessa assinatura, ela está mapeada fisicamente para a AZ3. Boas práticas Sempre verifique o mapeamento entre zonas lógicas e físicas antes de definir sua estratégia de DR. Evite assumir que AZ1, AZ2 e AZ3 representam zonas físicas distintas entre diferentes assinaturas. Considere utilizar regiões diferentes para DR quando a separação física for um requisito crítico. Documente e compartilhe o mapeamento com sua equipe de arquitetura e operações para garantir alinhamento e evitar riscos. Referência oficial Para mais detalhes, consulte a documentação oficial da Microsoft: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/availability-zones/az-overview Comparing AWS and Azure regions and zones - Azure Architecture Center | Microsoft LearnTech Accelerator: Mastering Azure and AI adoption
Join us to learn about the essential guidance, resources, products and tooling you need to accelerate your next Azure and AI project or enhance your existing Azure deployments. Get in-depth technical guidance from Microsoft experts to enhance the reliability, security and ongoing performance of your Azure workloads. Learn more about AMD products and solutions to accelerate cloud adoption. Now on demand! Best practices for secure and reliable Azure projects Govern, manage and secure your AI deployments How to run a successful Azure migration project Advance cloud infrastructure: Essentials with AMD on Azure Essentials to build and modernize AI applications on Azure Proactively design, deploy & monitor resilient Azure workloads Cloud platform security in an evolving threat landscapeAdvance cloud infrastructure: Essentials with AMD on Azure
When it comes to Azure, finding the right infrastructure for your workloads is essential. From performance, to flexibility, to security, to availability, and to cost, your cloud adoption choices have a major impact. Join this session to learn about the many AMD options available to you on Azure and, ultimately, how the newest general purpose AMD infrastructure can help you successfully adopt Azure. This session is part of Tech Accelerator: Mastering Azure and AI adoption. View the full agenda for more great sessions and insights.Conectando o Azure Vmware Solution (AVS) com VPN Site to Site em topologia Hub Spoke.
A conexão de VPN entre AVS e o ambiente On-premises na maioria das vezes é realizada através do Virtual WAN, conforme descrito em: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-vmware/configure-site-to-site-vpn-gateway. Contudo, caso necessário utilizar em uma topologia Hub-Spoke, existem componentes adicionais que devem ser considerados para permitir o trânsito entre o ExpressRoute do AVS e o VPN Gateway, bem como a propagação das rotas para o ambiente On-premises, assim como é feito por padrão com o Virtual WAN. Nesta topologia, o Azure Route Server deve ser integrado para habilitar esse trânsito (propagação de rotas) O objetivo deste artigo é demonstrar em um ambiente de laboratório como conectar um ambiente On-premises com o Azure VMware Solution (AVS) através de uma VPN Site-to-Site em topologia Hub-Spoke. Arquitetura do Laboratório com topologia Hub-Spoke. Componentes Azure. Vnet 10.90.0.0/16 com 3 Subnets. Gateway Subnet - 10.90.0.0/24 RouteServerSubnet - 10.90.1.0/24 VmSubnet : 10.90.2.0/24 Virtual Network Gateway - VPN Virtual Network Gateway - Express Route Azure Route Server Azure Vm Linux Ubuntu Componentes On-premises Firewall VPN PfSense - 192.168.90.0/24 , 192.168.200.0/22 , 192.168.92.0/24 Componetes Azure Vmware Solution VMware SDDC Circuito Express Route *Este laboratório presume que os componentes como o Azure Vmware Solution e ambiente On-premises com Pfsense ou qualquer outro equipamento esteja presente. 1. Deploy componentes Azure # 1. Variáveis - Altere conforme necessário RESOURCE_GROUP="rg-avs-lab" LOCATION="eastus2" VNET_NAME="vnet-avs-lab" VNET_ADDRESS_PREFIX="10.90.0.0/16" SUBNET_GATEWAY_PREFIX="10.90.0.0/24" SUBNET_ROUTE_SERVER_PREFIX="10.90.1.0/24" SUBNET_GATEWAY_NAME="GatewaySubnet" SUBNET_ROUTE_SERVER_NAME="RouteServerSubnet" EXPRESSROUTE_GW_NAME="er-avs-lab" VPN_GW_NAME="vpn-avs-lab" VPN_GW_IP1_NAME="vpn-gw-ip1" VPN_GW_IP2_NAME="vpn-gw-ip2" VPN_GW_ASN=65515 EXPRESSROUTE_IP_NAME="er-ip" LOCAL_NETWORK_GATEWAY_NAME="local-gw-avs-lab" BGP_PEER_IP="192.168.90.1" ASN_LOCAL=65503 ROUTE_SERVER_NAME="rserver-avs-lab" # Variáveis para subnet e VM SUBNET_VM_NAME="subnet-vm" SUBNET_VM_PREFIX="10.90.5.0/24" VM_NAME="vm-ubuntu" VM_ADMIN_USERNAME='azureuser' VM_ADMIN_PASSWORD='P@ssword123!' # Use um método seguro em produção VM_NIC_NAME="vm-ubuntu-nic" VM_IMAGE="Canonical:0001-com-ubuntu-server-focal:20_04-lts:latest" VM_SIZE="Standard_B2ms" # 2. Criar grupo de recursos az group create --name $RESOURCE_GROUP --location $LOCATION # 3. Criar VNet e subnets az network vnet create \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --location $LOCATION \ --name $VNET_NAME \ --address-prefixes $VNET_ADDRESS_PREFIX \ --subnet-name $SUBNET_GATEWAY_NAME \ --subnet-prefix $SUBNET_GATEWAY_PREFIX az network vnet subnet create \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --vnet-name $VNET_NAME \ --name $SUBNET_ROUTE_SERVER_NAME \ --address-prefix $SUBNET_ROUTE_SERVER_PREFIX # Criar subnet para a VM az network vnet subnet create \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --vnet-name $VNET_NAME \ --name $SUBNET_VM_NAME \ --address-prefix $SUBNET_VM_PREFIX # 4. Criar IP público para ExpressRoute az network public-ip create \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --name $EXPRESSROUTE_IP_NAME \ --sku Standard \ --allocation-method Static # 5. Criar Gateway ExpressRoute az network vnet-gateway create \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --name $EXPRESSROUTE_GW_NAME \ --location $LOCATION \ --vnet $VNET_NAME \ --public-ip-addresses $EXPRESSROUTE_IP_NAME \ --gateway-type ExpressRoute \ --sku Standard # 6. Criar IPs públicos para VPN Gateway ativo-ativo az network public-ip create \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --name $VPN_GW_IP1_NAME \ --sku Standard \ --allocation-method Static az network public-ip create \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --name $VPN_GW_IP2_NAME \ --sku Standard \ --allocation-method Static # 7. Criar VPN Gateway az network vnet-gateway create \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --name $VPN_GW_NAME \ --location $LOCATION \ --vnet $VNET_NAME \ --public-ip-addresses $VPN_GW_IP1_NAME $VPN_GW_IP2_NAME \ --gateway-type Vpn \ --vpn-type RouteBased \ --sku VpnGw1 # Após a criação, configurar ativo-ativo e BGP az network vnet-gateway update \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --name $VPN_GW_NAME \ --set activeActive=true enableBgp=true bgpSettings.asn=$VPN_GW_ASN # 8. Criar Local Network Gateway com BGP e ASN az network local-gateway create \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --name $LOCAL_NETWORK_GATEWAY_NAME \ --gateway-ip-address $BGP_PEER_IP \ --local-address-prefixes "192.168.90.0/24" \ --asn $ASN_LOCAL \ --bgp-peering-address $BGP_PEER_IP \ --location $LOCATION # 9. Criar conexão VPN entre o Gateway de VPN e o Local Network Gateway az network vpn-connection create \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --name vpn-s2s-connection \ --vnet-gateway1 $VPN_GW_NAME \ --local-gateway2 $LOCAL_NETWORK_GATEWAY_NAME \ --shared-key 'teste@123' \ --enable-bgp # 10. Criar NIC para a VM az network nic create \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --name $VM_NIC_NAME \ --vnet-name $VNET_NAME \ --subnet $SUBNET_VM_NAME # 12. Criar VM com Ubuntu az vm create \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --name $VM_NAME \ --nics $VM_NIC_NAME \ --image $VM_IMAGE \ --admin-username $VM_ADMIN_USERNAME \ --admin-password $VM_ADMIN_PASSWORD \ --size $VM_SIZE \ --location $LOCATION 2. Conectando o Express Route do AVS no VPN Gateway da Hub. No Virtual Network Gateway de ER , adicione uma conexão Defina o connection type como ExpressRoute No AVS, copie o authorization key e o ExpressRoute ID Para este cenário será utilizado o modelo de resiliência standard, o Virtual network gateway, informe um nome para conexão, insira a "authorization key" e "ExpressRoute ID" (per cirtuit URI) copiados nos passos acima e execute o deploy. Verificando que a conexão foi estabelecida com sucesso. Verificando as rotas na Vm de teste. Ao verificar as rotas do Pfsense ( onprem) , é possível observar que não temos as rotas do AVS, somente da Vnet do Azure. Para habilitar o trânsito e troca de rotas entre o Express Route do AVS e o VPN gateway precisamos inserir o Azure Route Server. 3. Deploy do Azure Route Server. #Criar Azure Route Server #Cria Public IP para o Route Server az network public-ip create --resource-group $RESOURCE_GROUP --name routeserver-pip --sku Standard --allocation-method Static # Identifica o ID da Subnet do Route Server SUBNET_ID=$(az network vnet subnet list --resource-group $RESOURCE_GROUP --vnet-name $VNET_NAME --query "[?name=='$SUBNET_ROUTE_SERVER_NAME'].id" --output tsv) # Cria o Route Server az network routeserver create \ --resource-group $RESOURCE_GROUP \ --name $ROUTE_SERVER_NAME \ --hosted-subnet $SUBNET_ID \ --location $LOCATION \ --public-ip-address routeserver-pip Após criado habilitamos a opção Branch-to-Branch Podemos verificar que agora as rotas do AVS (172.30.0.0/22), agora foram propagadas para o Pfsense. Validando acesso ao Vcenter do AVS. Referências: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/route-server/overview https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/networking/architecture/hub-spokeAcessar o Azure ARC com Private Endpoint e Azure Firewall Explicit Proxy - Parte 1
Benefícios de Usar o Azure ARC O Azure ARC permite gerenciar recursos de TI, independentemente de onde eles estejam hospedados, seja no Azure, em outras nuvens ou em infraestruturas locais (on-premises). Fonte: Azure Arc overview - Azure Arc | Microsoft Learn Entre os principais benefícios de usar o Azure ARC podemos citar os seguintes. Gestão Centralizada: Permite o gerenciamento de recursos multi-cloud e on-premises Consistência de Ferramentas: Com o Azure ARC, é possível usar as mesmas ferramentas e processos que você já utiliza no Azure para gerenciar recursos em qualquer infraestrutura, proporcionando uma experiência consistente. Segurança e Conformidade: A tecnologia permite aplicar políticas de segurança e conformidade de maneira uniforme em todos os ambientes, garantindo que os padrões corporativos sejam mantidos em qualquer lugar. Escalabilidade: O Azure ARC facilita a escala de operações de TI de acordo com as necessidades do negócio, sem as limitações típicas das infraestruturas locais. Automatização: A automatização de processos de gerenciamento através de scripts e ferramentas Azure Resource Manager (ARM) pode ser estendida a recursos fora do Azure, melhorando a eficiência operacional. Monitoramento e Insights: O Azure ARC integra-se com ferramentas de monitoramento do Azure, permitindo visibilidade centralizada e insights detalhados sobre o desempenho e a integridade de todos os recursos. Ao utilizar o Azure ARC, as organizações podem maximizar os investimentos existentes em infraestrutura, melhorar a governança e aprimorar a flexibilidade e a agilidade operacionais, tudo isso enquanto mantêm uma gestão centralizada e consistente. Benefício de usar Private Endpoints Utilizando o Azure ARC com private endpoints, o tráfego de rede entre os recursos gerenciados e o Azure permanece dentro da rede privada, aumentando a segurança, proteção dos dados e o desempenho. Essa configuração reduz a exposição a ameaças externas e cumpre exigências regulatórias ao assegurar que os dados sensíveis não transitem pela internet pública. Desafios no Acesso ao Azure Arc com Azure Firewall, Explicit Proxy e Private Endpoint Conectar um recurso local ao Azure por meio do Azure Arc e utilizar extensões habilitadas para Arc requer comunicação com um conjunto de serviços do Azure, cada um com seus próprios endpoints de destino. Para clientes que utilizam proxies corporativos, é necessário permitir o acesso a todos esses endpoints. Atualmente, o gateway do Arc reduz o número de url's que precisam ser permitidos por meio de um proxy corporativo, mas exige que o tráfego seja roteado para o Azure pela Internet pública. No entanto, alguns clientes precisam que todo o tráfego alcance o Azure por meio do seu circuito de ExpressRoute ou através da VPN Site a Site. Embora parte dos endpoints necessários podem ser roteados pelo Microsoft Peering ou Private Peering do ExpressRoute, nem todos os endpoints são compatíveis com essas opções. Firewall do Azure como um proxy sobre ER ou VPN site a site Os clientes que precisam que todo o tráfego alcance o Azure por meio do ExpressRoute ou VPN Site-to-Site pode hospedar um proxy de encaminhamento em sua rede virtual do Azure. O agente Arc pode então se comunicar com esse proxy de encaminhamento por meio de um IP privado, seja por meio do ExpressRoute ou VPN Site-to-Site. O Firewall do Azure com o recurso Proxy Explícito (Visualização Pública) pode ser aproveitado como esse proxy de encaminhamento. Disclaimer: O Azure Firewall com Explicit Proxy é um recurso atualmente em preview. Isso significa que ele está sujeito a alterações e pode não estar disponível em todas as regiões ou com todas as funcionalidades de produção. Para mais informações, consulte os termos de uso para preview. O diagrama abaixo representa essa arquitetura Etapas para o uso do Azure Firewall com explicit proxy Passo 1: Precisamos habilitar o uso do Azure Firewall com a feature de Explicit Proxy conforme a documentação de referência aqui Passo 2: Em seguida realizado o onboard dos servidores para o Azure ARC. Observe que o IP privado do Firewall do Azure como o proxy de encaminhamento nas configurações. No Portal do Azure Usando a CLI de comando Servidores ARC azcmagent config set proxy.url <Azure Firewall Private IP:Port> azcmagent config CLI reference - Azure Arc | Microsoft Learn Passo 3: Crie uma regra de aplicativo para permitir os endpoints necessários do Azure ARC para seu cenário de acesso através do Firewall No próximo artigo, vamos montar um laboratório passo a passo, detalhando as configurações e os requisitos necessários para utilizar o private endpoint e o explicit proxy do Azure Firewall, conforme ilustrado no diagrama abaixo Referências: Azure Arc overview - Azure Arc overview - Azure Arc | Microsoft Learn Informações gerais e preço - Azure Arc – Hybrid and Multi-Cloud Management and Solution (microsoft.com) Azure Firewall Explicit Proxy - Azure Firewall Explicit proxy (preview) | Microsoft Learn
