• AUtilizar blue/green deployment com um balanceador de carga que direciona o tráfego para a nova versão após testes de integração, e implementar a varredura de vulnerabilidades nas imagens Docker apenas antes do deploy em produção, utilizando ferramentas como Trivy, além de coletar logs e métricas via Prometheus e Grafana apenas para a versão ativa.
• BAdotar canary releases, onde uma pequena porcentagem do tráfego é direcionada para a nova versão, com monitoramento de métricas de erro e latência, e integrar a verificação de segurança no pipeline como uma etapa obrigatória antes de qualquer deploy, utilizando ferramentas como SonarQube para análise de código e OWASP ZAP para testes de penetração, além de centralizar logs, métricas e traces com o Elastic Stack e Jaeger.
• CImplementar rolling update no Kubernetes, que atualiza gradualmente os pods sem interrupção, e realizar a verificação de vulnerabilidades apenas nas imagens base, utilizando Docker Bench Security, enquanto a observabilidade é feita exclusivamente por logs coletados pelo Fluentd e armazenados no Amazon S3.
• DUtilizar deployment do tipo recreate, que mata todos os pods antigos antes de criar os novos, garantindo consistência, e executar a varredura de vulnerabilidades apenas após o deploy, com ferramentas como Clair, e monitorar apenas métricas de CPU e memória via cAdvisor, sem coleta de logs ou traces.
• EEmpregar a estratégia de A/B testing, onde duas versões concorrentes são expostas a grupos de usuários distintos, e a segurança é tratada como uma etapa separada após o deploy, com testes de penetração manuais, enquanto a observabilidade é limitada a logs de aplicação armazenados localmente em cada pod.

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