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Gitlab DevSecOps
pmaluf março 15, 2024 0 Comments

O que é o GitLab?

O GitLab é uma plataforma de DevOps completa que permite que equipes de desenvolvimento colaborem e gerenciem eficientemente seus projetos de software. Ele oferece uma ampla gama de recursos para o ciclo de vida do desenvolvimento de software, desde o planejamento e criação até a implantação e monitoramento.

Os principais recursos do GitLab incluem:

  • Plan: permite que as equipes planejem e organizem seus projetos, definindo metas, atribuindo tarefas e acompanhando o progresso.
  • Create: oferece um ambiente de desenvolvimento colaborativo, onde os desenvolvedores podem criar e revisar código de forma eficiente.
  • Verify: fornece recursos de integração contínua (CI) para testar e verificar a qualidade do código automaticamente.
  • Package: permite que as equipes gerenciem e compartilhem pacotes de software, como bibliotecas e dependências.
  • Secure: inclui recursos de segurança, como scanners de segurança estática (SAST), scanners de segurança dinâmica (DAST) e verificação de contêineres.
  • Deploy: facilita a implantação contínua de aplicativos em diferentes ambientes, como servidores de teste e produção.
  • Monitor: fornece ferramentas para monitorar e analisar o desempenho de aplicativos em tempo real.
  • Govern: permite que as equipes gerenciem políticas de conformidade e governança de código.

DevSecOps no GitLab

O GitLab oferece recursos avançados de segurança que permitem a implementação eficaz de práticas de DevSecOps. Alguns dos scanners de segurança do GitLab são:

  • SAST (Static Application Security Testing): verifica o código-fonte em busca de vulnerabilidades de segurança conhecidas e potenciais.
  • DAST (Dynamic Application Security Testing): testa aplicativos em execução em busca de vulnerabilidades exploráveis, simulando ataques reais.
  • Container Scanning: verifica as imagens de contêiner em busca de vulnerabilidades conhecidas, ajudando a garantir que os aplicativos implantados sejam seguros.

Esses scanners de segurança são integrados ao fluxo de trabalho do GitLab, permitindo que as equipes identifiquem e corrijam problemas de segurança em tempo hábil, garantindo a segurança contínua do aplicativo.

Métricas Analiticas

O DORA (DevOps Research and Assessment) é uma organização que conduz pesquisas para entender e melhorar a entrega de software. Eles desenvolveram um conjunto de métricas que ajudam as equipes a avaliar seu desempenho de DevOps e identificar áreas de melhoria.

No contexto do GitLab, as métricas do DORA podem ser usadas para medir o desempenho das equipes de desenvolvimento e operações. Algumas das métricas do DORA incluem:

  • Lead Time: o tempo necessário para converter uma ideia em um recurso de software entregável.
  • Deployment Frequency: com que frequência as equipes implantam alterações de software em produção.
  • Change Failure Rate: a proporção de alterações que resultam em problemas de produção.
  • Mean Time to Recovery (MTTR): o tempo necessário para restaurar o serviço após uma interrupção.

O GitLab fornece recursos integrados para coletar e visualizar essas métricas, permitindo que as equipes monitorem seu desempenho e identifiquem oportunidades de melhoria. Ao usar as métricas do DORA no contexto do GitLab, as equipes podem otimizar seu fluxo de trabalho de CI/CD, melhorar a qualidade do software e acelerar a entrega.

Integração da IA com o GitLab Duo

O GitLab Duo é uma integração que permite que as equipes usem a inteligência artificial (IA) para melhorar sua colaboração e eficiência no desenvolvimento de software.

Com o GitLab Duo, as equipes podem aproveitar recursos avançados de IA, como sugestões de código, detecção de duplicação de código e análise de desempenho. Esses recursos podem ajudar a identificar problemas de código, melhorar a qualidade do software e acelerar o desenvolvimento.

A integração do GitLab Duo é fácil de configurar e pode ser personalizada para atender às necessidades específicas de cada equipe. Combinando a poderosa plataforma de DevOps do GitLab com recursos avançados de IA, as equipes podem obter resultados ainda melhores em seus projetos de desenvolvimento de software.