Globo.com até 2011

apps rodando em VMs
deploys agendados a cada 2 semanas
a responsabilidade do deploy não é do time
ciclo de feedback lento

2012

objetivo: reduzir o tempo para colocar uma app em produção
soluções encontradas não atendiam
decisão por criar uma plataforma: nasce o tsuru :)

Premissas

open source :)
extensível
escalável
simples de usar
suporte a diversas linguagens
alta disponibilidade

baseado no juju (canonical)
uma VM para cada unidade de processamento
deploy em minutos
deploys modificam as VMs existentes

2013
baseado em linux containers
provê isolamento entre os containers
containers efêmeros
boot muito rápido

Container vs VM

tsuru rewrite

baseado em Docker
12 factor: boas práticas de desenvolvimento
- controle de versão
- dependências explícitas
- configurações separadas do código

Arquitetura

Conceitos básicos

app: aplicação que será executada em units
unit: unidade de processamento que executa o código de uma app
nó: máquina rodando Docker, responsável por executar units

pool: conjuntos de nós, isola recursos por grupo/área/projeto

Plataformas

imagens padrão para cada linguagem suportada
https://github.com/tsuru/platforms
- Python, Go, Ruby, NodeJS, Java, etc
seguem as boas práticas de cada linguagem

$ tsuru platform-list
- elixir
- go
- java
- nodejs
- php
- python
- ruby
- static

$ tsuru app-create myapp python
App "myapp" has been created!

$ tsuru app-deploy -a myapp app.py Procfile requirements.txt

Deploy

Deploys com erro

Scheduler

units de uma mesma app são distribuídas em diferentes nós/zonas, para aumentar a resiliência
https://github.com/tsuru/docker-cluster

Healing de units

Healing de nós

Logs e métricas

big sibling (bs)
https://github.com/tsuru/bs
coleta logs, métricas e informações de status das units

Autoscale

regras para criar/remover units dinamicamente
exemplo:
- CPU > 70% -> adicionar 2 units
- CPU < 30% -> remover 1 unit
- mínimo de units -> 3
- máximo de units -> 10