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sexta-feira, 10 de julho de 2026

Kubernetes sem Mistérios : Os 50 Erros que Derrubam Clusters em Produção (e que um Profissional IBM Z já Aprendeu a Evitar Há Décadas)

Bellacosa Mainframe apresenta kubernetes sem misterios



☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

Kubernetes sem Mistérios 

Os 50 Erros que Derrubam Clusters em Produção (e que um Profissional IBM Z já Aprendeu a Evitar Há Décadas)

Existe uma curiosidade interessante.

Muitos profissionais enxergam Kubernetes como uma tecnologia revolucionária.

Ela realmente é.

Mas existe outra forma de enxergá-la.

Para quem trabalhou anos em Mainframe, Kubernetes parece muito mais uma redescoberta de conceitos que IBM já aplicava há décadas.

Disponibilidade.

Balanceamento.

Isolamento.

Escalonamento.

Segurança.

Observabilidade.

Recuperação.

Controle de acesso.

Versionamento.

Rollback.

Tudo isso sempre existiu.

A diferença é que hoje esses conceitos aparecem usando containers, pods e YAML.

No IBM Z eles aparecem como:

  • JES2

  • WLM

  • RACF

  • Sysplex

  • CICS

  • Db2

  • GDG

  • VSAM

  • SMF

  • RMF

O objetivo continua exatamente o mesmo:

Fazer sistemas críticos permanecerem funcionando.


O grande problema

Criar um cluster Kubernetes é extremamente fácil.

Rodar um cluster durante cinco anos, sem interrupções relevantes, é extremamente difícil.

Quase todos os grandes incidentes em produção acontecem por pequenas decisões aparentemente inocentes.

É exatamente isso que o infográfico demonstra.


BLOCO 1

Cluster & Infrastructure

Erro 1

Um único Worker Node

Imagine um banco inteiro rodando em apenas um IBM Z.

Parece absurdo.

No Kubernetes isso acontece o tempo inteiro.

Node A

APP1
APP2
APP3
APP4

Se esse servidor falhar...

Tudo cai.


No Mainframe isso seria equivalente a:

  • um único CPC

  • sem Parallel Sysplex

  • sem GDPS

  • sem redundância

Alta disponibilidade simplesmente deixa de existir.


Erro 2

Não proteger o Control Plane

O Control Plane é o cérebro.

Ele contém:

  • API Server

  • Scheduler

  • Controller Manager

  • ETCD

Sem ele...

O cluster fica "cego".

Os containers podem continuar rodando por algum tempo.

Mas nada novo consegue ser criado.

É parecido com perder o JES2 Master.


Erro 3

Não fazer backup do ETCD

O ETCD guarda praticamente todo o estado do cluster.

É equivalente ao:

  • catálogo do sistema

  • SYS1

  • repositórios de configuração

Sem ETCD...

Você perdeu:

  • Deployments

  • Services

  • Secrets

  • ConfigMaps

  • RBAC

  • Namespaces

Ou seja...

Perdeu o cluster.


Erro 4

Misturar Desenvolvimento e Produção

Esse é um erro clássico.

Imagine colocar:

PIX
Internet Banking
Folha de Pagamento

junto com

Sistema de Testes

No mesmo cluster.

Um teste mal executado pode consumir:

CPU

Memória

IO

Rede

e afetar produção.


Mainframe resolveu isso há décadas.

LPARs.

WLM.

Classes de serviço.

Ambientes isolados.


BLOCO 2

Resource Management

Aqui aparece um dos assuntos mais importantes.

Recursos.

No Kubernetes nada funciona "no automático".


Requests

Requests significam:

"O mínimo que preciso."

Exemplo

CPU: 500m

Memory: 1GB

O Scheduler utiliza isso para decidir onde colocar o Pod.

Sem requests...

Ele simplesmente chuta.


É semelhante ao WLM tentando distribuir workload sem conhecer prioridades.


Limits

Agora vem outra história.

Limits representam o máximo permitido.

CPU

2 cores

RAM

4GB

Se ultrapassar...

O processo sofre throttling.

Ou pode ser encerrado.


OOMKilled

Talvez o erro mais famoso.

Quando um container usa mais memória que o permitido.

O Kernel Linux faz:

OOM Killer

e encerra o processo.

No Mainframe seria parecido com:

Storage exhaustion

ou

S878


HPA

Horizontal Pod Autoscaler.

Ele aumenta o número de Pods.

Mas cuidado.

Escalar uma aplicação ruim apenas cria mais instâncias lentas.

É parecido com colocar mais CICS Regions para um programa que possui SQL ruim.

O gargalo continua existindo.


BLOCO 3

Deployment

Aqui surgem alguns erros extremamente comuns.


Nunca usar latest

Jamais.

image: latest

Parece prático.

Mas amanhã...

"latest"

é outra versão.

Você perdeu reprodutibilidade.


Sempre utilize

1.2.7

2.1.0

5.8.12

ou melhor ainda

Digest SHA256.


Isso lembra muito o mundo Mainframe.

Nunca executamos:

PROD.COBOL

Sabemos exatamente qual Load Module foi promovido.


Readiness Probe

O Pod iniciou.

Mas será que ele está pronto?

Não necessariamente.

Uma aplicação Java pode precisar:

30 segundos.

Sem Readiness.

O Kubernetes envia tráfego imediatamente.

Resultado:

Erro.


Liveness Probe

Verifica se o processo continua vivo.

Se travar...

O Kubernetes reinicia.

É semelhante ao Automation do SA z/OS detectando um address space congelado.


Startup Probe

Ideal para aplicações pesadas.

Sem ela...

O Kubernetes mata a aplicação antes dela terminar de iniciar.


Rolling Update

Jamais atualizar todos os Pods simultaneamente.

Sempre:

1
2
3
4

Nunca:

100%

de uma vez

É exatamente o conceito de deploy gradual utilizado por bancos.


BLOCO 4

Networking

Aqui muitos iniciantes sofrem.


Network Policies

Sem elas...

Todo Pod conversa com qualquer Pod.

Isso é perigosíssimo.

Imagine um malware chegando.

Ele consegue acessar praticamente tudo.


É equivalente a um RACF onde todos possuem ALTER em todos os datasets.

Impensável.


DNS

Muitos problemas parecem ser de aplicação.

Na verdade são DNS.

service

↓

CoreDNS

↓

IP

Uma falha aqui afeta milhares de Pods.


NodePort

Expor NodePort diretamente para Internet.

Nunca.

Use:

Ingress

Load Balancer

API Gateway

WAF


TLS

Sem TLS.

Todo tráfego pode ser interceptado.

No Mainframe isso seria equivalente a utilizar TN3270 sem criptografia.


BLOCO 5

Storage & Security

Aqui aparecem erros gravíssimos.


Rodar como Root

Nunca.

Um container comprometido ganha acesso privilegiado.

Use:

runAsNonRoot

readOnlyRootFilesystem

drop capabilities

Secrets em ConfigMaps

Erro extremamente comum.

ConfigMap não criptografa.

Secrets devem permanecer em:

Secret

Vault

KMS

External Secrets


RBAC

Sem RBAC.

Todos administram tudo.

Imagine um operador podendo:

Excluir produção.

Criar usuários.

Modificar políticas.

É por isso que RACF existe.

RBAC é o RACF do Kubernetes.


BLOCO 6

Observabilidade

Talvez o capítulo mais importante.


Sem logs...

Não existe troubleshooting.


Sem métricas...

Não existe capacity planning.


Sem tracing...

Não existe análise distribuída.


Sem dashboards...

Não existe visão operacional.


Ferramentas normalmente utilizadas

Logs

  • ELK

  • OpenSearch

  • Loki

Métricas

  • Prometheus

Dashboards

  • Grafana

Tracing

  • Jaeger

  • Tempo

  • Zipkin

Alertas

  • Alertmanager


Isso lembra muito:

RMF

SMF

OMEGAMON

NetView

Tivoli

Z APM Connect


BLOCO 7

Operação

Aqui aparecem erros humanos.

E a maioria dos grandes incidentes nasce justamente deles.


Deploy manual

Nunca.

Sempre:

Git

Pipeline

Automação


GitOps

O Git torna-se a verdade absoluta.

Toda alteração passa por:

Commit

Review

Pipeline

Deploy

Rollback


É semelhante ao ChangeMan, ISPW ou Endevor.

Nada muda diretamente na produção.


Não testar recuperação

Backup sem restore não vale nada.

Todo DR precisa ser testado.

No IBM Z isso sempre foi obrigatório.

GDPS.

Recovery.

Image Copy.

Log Apply.


Não auditar segurança

Novas vulnerabilidades surgem diariamente.

Imagens precisam ser continuamente escaneadas.


Os "novos" erros 

Os últimos slides ampliam ainda mais a lista.

Entre eles destacam-se:

  • Não definir ResourceQuota.

  • Não usar LimitRange.

  • Ignorar Namespaces.

  • Expor aplicações diretamente.

  • Não realizar backup periódico do ETCD.

  • Não otimizar custos.

  • Não separar ambientes.

  • Não validar probes continuamente.

  • Não monitorar consumo financeiro do cluster.

Esses erros normalmente não derrubam o ambiente no primeiro dia, mas aumentam gradualmente a complexidade operacional e o risco de incidentes.


O grande paralelo com IBM Z

O aspecto mais interessante desse material é perceber que praticamente todos os "50 erros do Kubernetes" já possuem um equivalente consolidado no ecossistema IBM Z:

KubernetesIBM Z / Mainframe
RBACRACF
SchedulerWLM
Rolling UpdatePromoção controlada (Endevor/ISPW/ChangeMan)
ReplicaSetParallel Sysplex
ETCDCatálogos e repositórios críticos do sistema
ObservabilidadeRMF, SMF, OMEGAMON
Health ChecksSA z/OS, NetView
GitOpsGestão de configuração e promoção de software
SecretsRACF + ICSF + cofres corporativos
AutoscalingBalanceamento e classes de serviço do WLM

A tecnologia mudou, mas os princípios permanecem.


A maior lição para um Padawan COBOL

Quem está começando em Kubernetes costuma imaginar que dominar YAML, Pods e Deployments basta para operar um ambiente de produção. Na realidade, isso representa apenas uma pequena parte do trabalho.

Os profissionais mais experientes pensam primeiro em engenharia operacional. Antes de criar um único Deployment, eles definem como recuperar o cluster após uma falha, como limitar recursos para evitar que uma aplicação afete outra, como monitorar métricas, como proteger segredos, como automatizar implantações, como auditar mudanças e como garantir que qualquer alteração possa ser revertida rapidamente.

Essa é exatamente a mentalidade que sempre existiu no IBM Z. Durante décadas, bancos, seguradoras e governos construíram sistemas que precisavam permanecer disponíveis 24 horas por dia. Kubernetes não substitui esses princípios; ele os reapresenta em uma nova arquitetura baseada em containers.

No Bellacosa Mainframe, essa é talvez a maior mensagem deste material: um bom engenheiro de Kubernetes não é aquele que conhece mais comandos kubectl, mas aquele que projeta plataformas resilientes, observáveis, seguras e previsíveis. A verdadeira maturidade está menos na tecnologia utilizada e muito mais na disciplina de engenharia aplicada a ela.

terça-feira, 23 de dezembro de 2025

📘 Apostila DevOps Mainframe Jenkins, Ansible, UrbanCode Deploy e o renascimento do z/OS

 


📘 Apostila DevOps Mainframe

Jenkins, Ansible, UrbanCode Deploy e o renascimento do z/OS

Há quem ainda acredite que DevOps nasceu na cloud.
Quem viveu mainframe sabe: o mainframe sempre foi DevOps, só não chamava assim.

Muito antes de YAML, pipelines e dashboards coloridos, o IBM mainframe já praticava:

  • automação,

  • segregação de ambientes,

  • controle rigoroso de mudanças,

  • rollback planejado,

  • auditoria completa.

A diferença é que tudo isso era feito com JCL, PROCs, schedulers e disciplina operacional.
Hoje, Jenkins, Ansible e UrbanCode Deploy apenas vestem roupa nova numa mentalidade antiga e sólida.



🏛️ Um pouco de história (para colocar as coisas no lugar)

Nos anos 70, 80 e 90, o ciclo de vida de uma aplicação COBOL era rígido por necessidade:

  • DEV não era QA

  • QA não era PROD

  • PROD era sagrado

Cada passo deixava rastro. Cada job tinha dono. Cada erro custava caro.

Quando o mundo distribuído descobriu o caos de “funciona na minha máquina”, o mainframe já tinha aprendido — na dor — que processo salva sistemas.

O DevOps moderno surge tentando recuperar essa disciplina, agora com ferramentas novas.


🔧 Onde entram Jenkins, Ansible e UrbanCode no mainframe?

Jenkins — o orquestrador inquieto

No mundo IBM mainframe, o Jenkins não compila COBOL.
Ele manda o mainframe trabalhar.

Seu papel é:

  • detectar mudanças no Git,

  • iniciar pipelines,

  • submeter JCL via Zowe,

  • validar RC,

  • organizar o fluxo.

📌 Easter egg Bellacosa:
Jenkins é, na prática, um scheduler nervoso, menos paciente que o Control-M, mas muito mais falador.


Ansible — o bibliotecário organizado

Ansible traz para o z/OS algo que o mainframe sempre gostou: padronização.

Com playbooks YAML, ele:

  • copia datasets,

  • executa comandos,

  • submete jobs,

  • garante que ambientes estejam no estado correto.

📌 Curiosidade:
Para quem vem de REXX e JCL, Ansible lembra um EXECIO com esteróides, só que multiplataforma.


UrbanCode Deploy — o velho auditor que agora usa terno novo

O IBM UrbanCode Deploy (UCD) é onde o mainframe se sente em casa.

Ele entende:

  • ambientes,

  • promoção controlada,

  • aprovação,

  • rollback,

  • compliance.

UCD não é “mais um Jenkins”.
Ele é o guardião do PROD, aquele colega sisudo que pergunta:

“Tem aprovação? Tem plano de volta?”

📌 Easter egg corporativo:
Em muitos bancos, o UCD é o novo CMF disfarçado de DevOps.


🧠 Aplicação real no mundo IBM Mainframe

Um pipeline típico hoje funciona assim:

  1. COBOL versionado em Git

  2. Jenkins dispara a integração contínua

  3. JCL compila e link-edita no z/OS

  4. Ansible prepara datasets e ambientes

  5. UCD promove DEV → QA → PROD

  6. Tudo auditado, versionado e rastreável

Nada disso quebra o mainframe.
Pelo contrário: valoriza sua arquitetura.


📋 Dicas práticas de quem já viu produção cair

✔ YAML orquestra, JCL executa
✔ Nunca coloque lógica de negócio no pipeline
✔ RC é lei — ignore RC e aprenda pelo incidente
✔ PROD não é laboratório
✔ Rollback não é opcional
✔ Automação sem governança é só caos rápido


🐣 Easter eggs para os atentos

  • Jenkins + Zowe é o novo Submit Job com esteroides

  • Ansible no z/OS é o primo moderno do REXX batch

  • UCD herdou o espírito do change management clássico

  • DevOps não “modernizou” o mainframe — apenas o reencontrou


🧾 Conclusão Bellacosa

O IBM mainframe não precisa ser salvo pelo DevOps.
Ele precisa apenas ser bem apresentado às ferramentas certas.

Jenkins traz velocidade.
Ansible traz ordem.
UrbanCode traz governo.
O z/OS continua fazendo o que sempre fez melhor: rodar o mundo sem cair.

E quem domina essa integração não está preso ao passado —
está segurando o futuro com as duas mãos.


sexta-feira, 27 de dezembro de 2024

YAML na Prática : O guia do Programador COBOL Padawan para dominar configurações, automação e infraestrutura sem provocar um ABEND na indentação

 

Bellacosa Mainframe e o yaml na pratica e sem misterios

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

YAML na Prática sem Mistérios

O guia do Programador COBOL Padawan para dominar configurações, automação e infraestrutura sem provocar um ABEND na indentação

Imagine a seguinte cena.

Você passou anos navegando pelos corredores seguros do IBM Z. Conhece JCL, COBOL, CICS, Db2, VSAM, SDSF, RACF e talvez até tenha algumas cicatrizes de batalhas contra um S0C7 ocorrido às três da manhã.

Então, certo dia, alguém da equipe DevOps aparece e diz:

— Precisamos alterar o arquivo YAML do pipeline.

Você olha para a tela e encontra algo parecido com isto:

aplicacao:
  nome: CONTAS
  linguagem: COBOL
  ambiente: homologacao

Não há IDENTIFICATION DIVISION.

Não há ponto final obrigatório.

Não há colunas 7, 8 ou 72.

Não há //SYSIN DD *.

Mesmo assim, aqueles espaços aparentemente inocentes controlam aplicações, pipelines, containers, provisionamento de infraestrutura e processos automatizados.

Bem-vindo ao universo do YAML.

Para o programador mainframe, aprender YAML não significa abandonar COBOL, JCL ou o IBM Z. Significa construir uma ponte entre o processamento corporativo tradicional e o mundo de automação, APIs, Git, CI/CD, Ansible, Kubernetes, z/OSMF, Zowe e infraestrutura como código.

O YAML pode parecer simples, mas possui uma regra implacável:

A máquina não enxerga beleza estética. Ela enxerga estrutura.

Um espaço colocado no lugar errado pode alterar completamente o significado do documento.

Pegue sua caneca de café, ajuste os sensores da Enterprise e prepare-se. Vamos explorar YAML do básico ao laboratório prático.


1. Afinal, o que é YAML?

YAML é uma linguagem de serialização de dados legível por humanos, muito utilizada para representar configurações e estruturas de informação.

A versão oficial da especificação é a YAML 1.2.2, publicada para corrigir erros e esclarecer pontos da versão 1.2, sem introduzir mudanças normativas fundamentais.

Serializar dados significa representar informações estruturadas em um formato que possa ser:

  • gravado em arquivo;

  • transmitido entre sistemas;

  • interpretado por programas;

  • armazenado em repositórios;

  • usado para configurar ferramentas;

  • convertido para objetos em diferentes linguagens.

A sigla YAML significa:

YAML Ain’t Markup Language

Ou, em português:

YAML não é uma linguagem de marcação.

Trata-se de um acrônimo recursivo, uma brincadeira clássica da cultura da computação.

Isso procura deixar claro que YAML não foi criado para formatar páginas como HTML. Seu objetivo principal é representar dados.

Um arquivo YAML pode descrever:

  • servidores;

  • aplicações;

  • ambientes;

  • parâmetros de execução;

  • pipelines;

  • inventários;

  • jobs;

  • containers;

  • permissões;

  • tarefas de automação;

  • configurações de testes;

  • serviços e dependências.

No universo mainframe, ele pode representar:

  • nomes de datasets;

  • subsistemas CICS;

  • regiões IMS;

  • bibliotecas de carga;

  • parâmetros de compilação;

  • aplicações COBOL;

  • ambientes de desenvolvimento;

  • comandos TSO;

  • tarefas do Ansible;

  • definições de pipelines;

  • informações de deploy;

  • configurações do Zowe;

  • chamadas ao z/OSMF;

  • propriedades usadas pelo IBM Dependency Based Build.


2. YAML não é uma linguagem de programação

Esse ponto é essencial.

YAML não possui, por si só:

  • comandos executáveis;

  • estruturas de repetição;

  • processamento de arquivos;

  • cálculos;

  • acesso a banco de dados;

  • chamadas de subprogramas;

  • controle transacional;

  • gerenciamento de memória.

Ele apenas descreve dados.

Considere:

programa:
  nome: PGMPAG01
  linguagem: COBOL
  compilacao: obrigatoria

Esse documento não compila o programa.

Ele apenas declara informações.

Outra ferramenta poderá ler esse arquivo e decidir:

  1. localizar o fonte PGMPAG01;

  2. executar uma compilação;

  3. realizar o bind do programa;

  4. publicar o módulo de carga;

  5. iniciar os testes.

Portanto, pense no YAML como um SYSIN moderno e estruturado.

No mainframe, é comum entregar parâmetros para um utilitário:

//SYSIN DD *
  DELETE CLIENTES
  DEFINE CLUSTER(...)
  LISTCAT
/*

No mundo da automação, uma ferramenta pode receber parâmetros em YAML:

operacao: criar
dataset: USER01.TESTE.COBOL
tipo: biblioteca
formato:
  recfm: FB
  lrecl: 80

O princípio é parecido:

O arquivo descreve o que desejamos. Outra ferramenta interpreta e executa.


3. Onde um mainframer encontrará YAML?

YAML aparece com frequência crescente na modernização do IBM Z.

Ansible

Playbooks do Ansible são normalmente escritos em YAML.

- name: Verificar datasets
  hosts: zos
  tasks:
    - name: Consultar biblioteca COBOL
      ibm.ibm_zos_core.zos_data_set:
        name: USER01.COBOL
        state: present

Pipelines de CI/CD

GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps e outras plataformas usam YAML para descrever pipelines.

jobs:
  compilar:
    steps:
      - name: Compilar COBOL
        run: python compilar.py

Kubernetes

Objetos como pods, deployments, services e configurações são frequentemente declarados em YAML.

Zowe

Arquivos de perfil e configurações de ferramentas do ecossistema Zowe podem envolver estruturas YAML.

IBM Dependency Based Build

Configurações de build e processos de automação podem utilizar YAML direta ou indiretamente, dependendo da arquitetura adotada.

Testes automatizados

Ferramentas podem usar YAML para definir:

  • massa de testes;

  • valores de entrada;

  • resultados esperados;

  • ambientes;

  • parâmetros de conexão.

Infraestrutura como código

YAML também aparece em ferramentas que provisionam, configuram ou descrevem ambientes de infraestrutura.

Por isso, conhecer YAML é como aprender a interpretar painéis de uma nave moderna. Você talvez não tenha construído o motor de dobra, mas precisa entender os controles.


4. O primeiro segredo: YAML é uma árvore

Um arquivo YAML deve ser imaginado como uma árvore hierárquica.

Veja:

aplicacao:
  nome: PAGAMENTOS
  plataforma: IBM Z
  componentes:
    - COBOL
    - CICS
    - Db2

A raiz possui uma chave chamada aplicacao.

Dentro dela existem:

  • nome;

  • plataforma;

  • componentes.

E componentes contém uma lista.

Podemos imaginar:

aplicacao
├── nome
├── plataforma
└── componentes
    ├── COBOL
    ├── CICS
    └── Db2

Essa visão ajuda muito o programador COBOL.

Pense em uma estrutura semelhante a uma área de dados:

01 WS-APLICACAO.
   05 WS-NOME          PIC X(20).
   05 WS-PLATAFORMA    PIC X(10).
   05 WS-COMPONENTES.
      10 WS-COMPONENTE OCCURS 3 TIMES PIC X(10).

Não é uma correspondência perfeita, mas a analogia é excelente para começar.


5. Os componentes fundamentais

5.1 Chave e valor

A estrutura mais comum é:

chave: valor

Exemplo:

programa: PGMCAD01
linguagem: COBOL

O espaço depois dos dois-pontos é importante.

Prefira:

programa: PGMCAD01

Evite:

programa:PGMCAD01

5.2 Mapas

Um mapa agrupa pares de chave e valor.

programa:
  nome: PGMCAD01
  tipo: batch
  linguagem: COBOL

programa contém um mapa com três propriedades.

Em COBOL, isso lembra um grupo de nível 01 com campos subordinados.

5.3 Listas

As listas são indicadas por hífens:

bibliotecas:
  - USER01.COBOL
  - USER01.COPYBOOK
  - USER01.JCL

Isso se aproxima conceitualmente de uma tabela OCCURS.

05 WS-BIBLIOTECA OCCURS 3 TIMES PIC X(44).

5.4 Lista de objetos

Podemos ter vários elementos complexos:

programas:
  - nome: PGMCAD01
    tipo: batch
    linguagem: COBOL

  - nome: PGMCIC01
    tipo: online
    linguagem: COBOL

Cada item da lista possui suas próprias propriedades.

5.5 Booleanos

ativo: true
compilar: false

Para arquivos modernos, prefira true e false.

Evite depender de palavras como yes, no, on e off, pois bibliotecas baseadas em versões ou esquemas diferentes do YAML podem tratá-las de formas distintas.

Quando houver dúvida sobre o tipo, use aspas:

resposta: "yes"
estado: "on"

5.6 Números

timeout: 30
quantidade_retentida: 10
percentual: 99.5

5.7 Valores nulos

responsavel: null

Isso representa ausência de valor.

5.8 Comentários

# Aplicação responsável pelo cadastro de clientes
aplicacao: CLIENTES

Comentários começam com #.

Eles são úteis, mas não devem substituir uma documentação adequada.


6. A Lei Suprema da Indentação

Em COBOL tradicional, a coluna sempre teve grande importância.

YAML também é profundamente sensível ao posicionamento, porém usa indentação para representar hierarquia.

Observe:

aplicacao:
  nome: FATURAMENTO
  ambiente: producao

Os campos nome e ambiente pertencem a aplicacao.

Agora veja:

aplicacao:
  nome: FATURAMENTO
ambiente: producao

Aqui, ambiente não pertence mais a aplicacao. Ele está no nível principal do documento.

O arquivo pode continuar sintaticamente válido, mas seu significado mudou.

Esse é um dos erros mais perigosos em YAML: o documento pode ser aceito pelo parser, mas representar outra estrutura.

Nunca use TAB para indentar

Use espaços.

A especificação do YAML trabalha com espaços na indentação, não com caracteres de tabulação.

Uma convenção segura é usar dois espaços por nível:

aplicacao:
  banco:
    nome: DB2P
    tabelas:
      - CLIENTES
      - CONTAS

Não existe obrigação universal de usar exatamente dois espaços, mas a consistência é obrigatória.

É como trabalhar com níveis COBOL:

01 REGISTRO.
   05 CLIENTE.
      10 NOME.
      10 CONTA.

O nível informa a estrutura. No YAML, a indentação cumpre esse papel.


7. Aspas: quando usar?

Muitos valores não precisam de aspas:

nome: FATURAMENTO
ambiente: producao

Entretanto, há situações nas quais as aspas evitam ambiguidades.

Strings que parecem números

codigo: "00123"

Sem aspas, um parser poderá tratar o valor como número e perder os zeros à esquerda.

Para um mainframer, isso é crítico. 00123 pode ser um código, não o número cento e vinte e três.

Datas

data_processamento: "2026-07-18"

Colocar datas entre aspas impede que determinadas bibliotecas façam conversões automáticas inesperadas.

Valores com caracteres especiais

descricao: "Processamento: fechamento mensal"

Valores semelhantes a booleanos

estado: "on"
resposta: "no"

Senhas ou tokens

Mesmo usando aspas, não grave segredos diretamente no YAML:

senha: "MinhaSenhaSecreta"

Isso continua sendo texto visível.

Aspas não criptografam.

O correto é usar:

  • gerenciadores de segredos;

  • variáveis de ambiente;

  • cofres de credenciais;

  • mecanismos protegidos pelo pipeline;

  • soluções corporativas integradas ao RACF ou à plataforma utilizada.


8. Textos com várias linhas

YAML possui recursos muito úteis para textos longos.

Preservando as quebras de linha com |

descricao: |
  Este processo executa o fechamento diário.
  Em caso de falha, consulte o runbook.
  Não reinicie sem verificar o checkpoint.

O | preserva as quebras de linha.

Dobrando as linhas com >

descricao: >
  Este processo executa o fechamento diário
  e deve ser acompanhado pela equipe
  responsável pela aplicação.

O > normalmente transforma as quebras em espaços, formando um parágrafo.

Isso pode ser útil para:

  • descrições;

  • comandos;

  • mensagens;

  • procedimentos operacionais;

  • instruções de deploy.


9. Laboratório no Windows

Vamos montar um ambiente prático.

Precisaremos de:

  • Windows 10 ou Windows 11;

  • Visual Studio Code;

  • extensão YAML;

  • Python;

  • biblioteca PyYAML;

  • Prompt de Comando ou PowerShell.

A documentação oficial do Python informa que o gerenciador de instalação para Windows pode ser obtido pela Microsoft Store ou pelos canais oficiais do Python.

A extensão YAML da Red Hat para Visual Studio Code oferece recursos como validação, detecção de erros, conclusão automática, visão estrutural do documento e suporte a esquemas.

Passo 1 — Criar a pasta do projeto

Abra o Prompt de Comando:

mkdir C:\yaml-mainframe
cd C:\yaml-mainframe

Essa será nossa USS local — uma pequena base de operações no Windows.

Passo 2 — Verificar o Python

Execute:

python --version

Em instalações mais novas do Windows, também poderá funcionar:

py --version

Depois, confirme o gerenciador de pacotes:

py -m pip --version

Passo 3 — Criar um ambiente virtual

No diretório do projeto:

py -m venv .venv

Ative o ambiente no Prompt de Comando:

.venv\Scripts\activate

No PowerShell:

.\.venv\Scripts\Activate.ps1

Quando o ambiente estiver ativo, o terminal normalmente exibirá algo semelhante a:

(.venv) C:\yaml-mainframe>

O ambiente virtual isola as dependências do projeto. Isso evita instalar bibliotecas globalmente sem necessidade.

Passo 4 — Instalar o PyYAML

python -m pip install pyyaml

PyYAML é uma biblioteca para ler e gerar YAML usando Python, e sua instalação pode ser realizada por meio do pip.

Passo 5 — Abrir o projeto no Visual Studio Code

code .

Caso o comando code não esteja disponível, abra o VS Code manualmente e selecione:

Arquivo → Abrir Pasta → C:\yaml-mainframe

Passo 6 — Instalar a extensão YAML

No VS Code:

  1. abra a área de extensões;

  2. pesquise por YAML;

  3. selecione a extensão publicada pela Red Hat;

  4. clique em instalar.

Agora teremos realce de sintaxe e auxílio na identificação de erros.


10. Nosso projeto: inventário de aplicações mainframe

Crie o arquivo:

inventario-mainframe.yaml

Digite:

---
empresa: Bellacosa Galactic Bank
ambiente: homologacao
responsavel: equipe-mainframe

zos:
  sistema: ZOS1
  versao: "3.1"
  sysplex: BELLAPLEX
  lpar: ZHML01

subsistemas:
  cics:
    ativo: true
    regioes:
      - nome: CICSHML1
        tipo: AOR
        porta: 30101

      - nome: CICSHML2
        tipo: TOR
        porta: 30102

  db2:
    ativo: true
    subsistema: DB2H
    versao: "13"
    databases:
      - CLIENTES
      - CONTAS
      - PAGAMENTOS

aplicacoes:
  - nome: CADASTRO-CLIENTES
    codigo: "APL001"
    tipo: online
    linguagem: COBOL
    transacao_cics: CCLI
    programa_principal: PGMCIC01
    bibliotecas:
      fonte: USER01.COBOL
      copybook: USER01.COPYLIB
      carga: USER01.LOAD
    dependencias:
      - Db2
      - CICS
      - VSAM
    compilacao:
      obrigatoria: true
      compilador: Enterprise COBOL
      opcoes:
        - RENT
        - SSRANGE
        - TEST

  - nome: FECHAMENTO-DIARIO
    codigo: "APL002"
    tipo: batch
    linguagem: COBOL
    programa_principal: PGMFEC01
    jcl: JOBFEC01
    bibliotecas:
      fonte: USER01.BATCH.COBOL
      copybook: USER01.COPYLIB
      carga: USER01.BATCH.LOAD
    dependencias:
      - Db2
      - DFSORT
    janela:
      inicio: "22:00"
      termino: "23:30"
    compilacao:
      obrigatoria: false
      compilador: Enterprise COBOL
      opcoes:
        - RENT
        - OPTFILE

politicas:
  permitir_deploy_manual: false
  exigir_aprovacao: true
  reter_backups: 10

mensagem_operacional: |
  Antes de executar qualquer deploy:
  1. verificar o resultado da compilação;
  2. conferir os testes automatizados;
  3. validar o plano de retorno;
  4. consultar o responsável pela mudança.

easter_egg:
  nave: USS Enterprise
  computador: LCARS-Z
  mensagem: "A lógica é apenas o começo da sabedoria."
...

Agora vamos entender o documento.


11. Explicando cada parte

Marcador inicial

---

Os três hífens indicam o início de um documento YAML.

Não são sempre obrigatórios, mas tornam o arquivo mais explícito, especialmente quando existe mais de um documento no mesmo fluxo.

Informações gerais

empresa: Bellacosa Galactic Bank
ambiente: homologacao
responsavel: equipe-mainframe

São propriedades simples no nível raiz.

Estrutura do z/OS

zos:
  sistema: ZOS1
  versao: "3.1"

zos é um mapa.

A versão foi colocada entre aspas para preservar seu significado como identificador textual, não como número para cálculos.

Subsistemas

subsistemas:
  cics:
  db2:

Temos um mapa chamado subsistemas, contendo outros mapas.

Regiões CICS

regioes:
  - nome: CICSHML1
    tipo: AOR

regioes é uma lista.

Cada item possui:

  • nome;

  • tipo;

  • porta.

Aplicações

aplicacoes:
  - nome: CADASTRO-CLIENTES

aplicacoes é uma lista de objetos complexos.

Cada aplicação contém propriedades próprias.

Bibliotecas

bibliotecas:
  fonte: USER01.COBOL
  copybook: USER01.COPYLIB
  carga: USER01.LOAD

Aqui usamos um mapa porque cada biblioteca possui uma função diferente.

Dependências

dependencias:
  - Db2
  - CICS
  - VSAM

É uma lista simples.

Opções de compilação

opcoes:
  - RENT
  - SSRANGE
  - TEST

Outro exemplo de lista.

Não estamos executando o compilador. Estamos documentando ou parametrizando quais opções uma automação deverá usar.

Mensagem operacional

mensagem_operacional: |

O símbolo | preserva as linhas, criando um pequeno runbook dentro do arquivo.

Final do documento

...

Os três pontos podem indicar o encerramento explícito do documento.

Assim como ---, são opcionais em muitos casos.


12. Criando o programa Python que lerá o YAML

Crie o arquivo:

ler_inventario.py

Digite:

from pathlib import Path
import sys

import yaml


ARQUIVO_YAML = Path("inventario-mainframe.yaml")


def carregar_yaml(caminho: Path) -> dict:
    """Carrega um arquivo YAML com tratamento básico de erros."""

    if not caminho.exists():
        raise FileNotFoundError(
            f"O arquivo {caminho} não foi encontrado."
        )

    with caminho.open("r", encoding="utf-8") as arquivo:
        dados = yaml.safe_load(arquivo)

    if not isinstance(dados, dict):
        raise ValueError(
            "O documento YAML deve possuir um mapa no nível principal."
        )

    return dados


def validar_inventario(dados: dict) -> list[str]:
    """Verifica a presença de campos obrigatórios."""

    erros = []

    campos_obrigatorios = [
        "empresa",
        "ambiente",
        "zos",
        "aplicacoes",
    ]

    for campo in campos_obrigatorios:
        if campo not in dados:
            erros.append(f"Campo obrigatório ausente: {campo}")

    aplicacoes = dados.get("aplicacoes", [])

    if not isinstance(aplicacoes, list):
        erros.append("O campo 'aplicacoes' deve ser uma lista.")
        return erros

    for indice, aplicacao in enumerate(aplicacoes, start=1):
        if not isinstance(aplicacao, dict):
            erros.append(
                f"A aplicação {indice} deve ser representada por um mapa."
            )
            continue

        for campo in ["nome", "codigo", "tipo", "linguagem"]:
            if campo not in aplicacao:
                erros.append(
                    f"Aplicação {indice}: campo '{campo}' ausente."
                )

    return erros


def exibir_relatorio(dados: dict) -> None:
    """Apresenta um resumo legível do inventário."""

    print("=" * 70)
    print("INVENTÁRIO GALÁCTICO DE APLICAÇÕES MAINFRAME")
    print("=" * 70)

    print(f"Empresa........: {dados['empresa']}")
    print(f"Ambiente.......: {dados['ambiente']}")
    print(f"Sistema z/OS...: {dados['zos']['sistema']}")
    print(f"Sysplex........: {dados['zos']['sysplex']}")
    print(f"LPAR...........: {dados['zos']['lpar']}")
    print()

    aplicacoes = dados["aplicacoes"]

    print(f"Aplicações encontradas: {len(aplicacoes)}")
    print("-" * 70)

    for aplicacao in aplicacoes:
        print(f"Nome...........: {aplicacao['nome']}")
        print(f"Código.........: {aplicacao['codigo']}")
        print(f"Tipo...........: {aplicacao['tipo']}")
        print(f"Linguagem......: {aplicacao['linguagem']}")
        print(f"Programa.......: {aplicacao['programa_principal']}")

        dependencias = aplicacao.get("dependencias", [])
        print(f"Dependências...: {', '.join(dependencias)}")

        opcoes = aplicacao.get("compilacao", {}).get("opcoes", [])
        print(f"Opções COBOL...: {', '.join(opcoes)}")
        print("-" * 70)


def main() -> int:
    try:
        dados = carregar_yaml(ARQUIVO_YAML)

        erros = validar_inventario(dados)

        if erros:
            print("O inventário possui inconsistências:")

            for erro in erros:
                print(f"- {erro}")

            return 8

        exibir_relatorio(dados)
        return 0

    except yaml.YAMLError as erro:
        print(f"Erro de sintaxe YAML: {erro}")
        return 12

    except (FileNotFoundError, ValueError, KeyError) as erro:
        print(f"Erro ao processar inventário: {erro}")
        return 16


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())

13. Por que usamos safe_load?

No código temos:

dados = yaml.safe_load(arquivo)

Essa escolha é muito importante.

Evite usar indiscriminadamente:

yaml.load(arquivo)

Alguns carregadores YAML podem interpretar tags capazes de criar objetos específicos da linguagem ou executar comportamentos indesejados.

Quando o arquivo vem de origem externa ou não confiável, o risco aumenta.

safe_load limita o carregamento a tipos básicos e seguros, como:

  • mapas;

  • listas;

  • strings;

  • números;

  • booleanos;

  • valores nulos.

É o equivalente a aplicar o princípio de menor privilégio:

Não entregue autoridade de sistema a um arquivo de configuração apenas porque sua extensão termina em .yaml.


14. Executando o laboratório

No terminal, com o ambiente virtual ativo:

python ler_inventario.py

O resultado deverá ser semelhante a:

======================================================================
INVENTÁRIO GALÁCTICO DE APLICAÇÕES MAINFRAME
======================================================================
Empresa........: Bellacosa Galactic Bank
Ambiente.......: homologacao
Sistema z/OS...: ZOS1
Sysplex........: BELLAPLEX
LPAR...........: ZHML01

Aplicações encontradas: 2
----------------------------------------------------------------------
Nome...........: CADASTRO-CLIENTES
Código.........: APL001
Tipo...........: online
Linguagem......: COBOL
Programa.......: PGMCIC01
Dependências...: Db2, CICS, VSAM
Opções COBOL...: RENT, SSRANGE, TEST
----------------------------------------------------------------------
Nome...........: FECHAMENTO-DIARIO
Código.........: APL002
Tipo...........: batch
Linguagem......: COBOL
Programa.......: PGMFEC01
Dependências...: Db2, DFSORT
Opções COBOL...: RENT, OPTFILE
----------------------------------------------------------------------

Parabéns.

Você acabou de:

  1. criar um documento YAML;

  2. representar um ambiente mainframe;

  3. modelar aplicações batch e online;

  4. descrever bibliotecas e dependências;

  5. ler o documento com Python;

  6. validar campos obrigatórios;

  7. transformar dados declarativos em um relatório.

Isso já é a base de muitas automações reais.


15. Provocando um erro de propósito

Todo bom laboratório precisa de um Kobayashi Maru.

Altere:

aplicacoes:
  - nome: CADASTRO-CLIENTES

Para:

aplicacoes:
 - nome: CADASTRO-CLIENTES
     codigo: "APL001"

Execute novamente:

python ler_inventario.py

O parser deverá informar um erro de sintaxe ou estrutura.

Agora teste um erro mais perigoso.

Remova o campo codigo de uma aplicação, mas mantenha a sintaxe válida:

- nome: CADASTRO-CLIENTES
  tipo: online
  linguagem: COBOL

Nesse caso, o parser consegue ler o YAML, porém nossa validação retorna algo semelhante a:

Aplicação 1: campo 'codigo' ausente.

Isso ensina uma diferença essencial:

Validação sintática

Pergunta:

O documento está escrito de maneira compreensível para o parser?

Validação semântica

Pergunta:

O documento contém os dados corretos para nossa aplicação?

Um YAML pode ser sintaticamente perfeito e operacionalmente inútil.

Da mesma forma, um JCL pode passar por determinadas validações e ainda apontar para o dataset errado.


16. YAML Schema: o copybook do YAML

À medida que os documentos crescem, validar tudo manualmente torna-se difícil.

É aí que entram os esquemas.

Um schema pode definir:

  • quais campos são obrigatórios;

  • quais tipos são permitidos;

  • quais valores são aceitos;

  • qual estrutura deve ser seguida;

  • quais propriedades são proibidas;

  • quais listas podem ficar vazias.

Para o mainframer, um schema funciona conceitualmente como uma combinação de:

  • copybook;

  • layout de arquivo;

  • contrato de interface;

  • regras de validação.

Sem schema:

porta: banana

O YAML é válido, pois banana é uma string.

Mas, se o sistema espera uma porta TCP numérica, o conteúdo está errado.

Com um schema, o editor poderá avisar:

A propriedade porta deve ser um número inteiro.

Esse recurso é especialmente importante em:

  • pipelines;

  • Kubernetes;

  • APIs;

  • Ansible;

  • grandes inventários;

  • configurações corporativas.


17. Anchors e aliases: o COPY do YAML

YAML possui anchors e aliases, que permitem reutilizar blocos.

Exemplo:

configuracao_padrao: &padrao_cobol
  compilador: Enterprise COBOL
  opcoes:
    - RENT
    - SSRANGE
    - TEST

aplicacoes:
  - nome: CLIENTES
    compilacao: *padrao_cobol

  - nome: CONTAS
    compilacao: *padrao_cobol

O símbolo:

&padrao_cobol

cria uma âncora.

O símbolo:

*padrao_cobol

faz referência a ela.

É tentador pensar nisso como um COPY do COBOL.

Entretanto, tenha cuidado.

Anchors podem reduzir repetição, mas também tornar o documento mais difícil de entender. Algumas ferramentas possuem suporte parcial ou adotam comportamentos específicos.

Use anchors quando:

  • houver repetição significativa;

  • a equipe conhecer o recurso;

  • a ferramenta suportá-lo corretamente;

  • o ganho de manutenção superar a perda de clareza.

Não transforme seu YAML em um labirinto Klingon.


18. Boas práticas para mainframers

Use dois espaços por nível

aplicacao:
  nome: CLIENTES

A consistência vale mais que a preferência individual.

Nunca use TAB

Configure o editor para substituir TAB por espaços.

Prefira nomes claros

Evite:

apl:
  nm: CLI
  tp: O

Prefira:

aplicacao:
  nome: CLIENTES
  tipo: online

Use uma convenção de nomes

Escolha um padrão:

programa_principal

ou:

programa-principal

Evite misturar:

programa_principal:
programa-principal:
ProgramaPrincipal:

Coloque códigos entre aspas

codigo: "000123"

Coloque horários entre aspas

inicio: "08:00"

Coloque datas entre aspas quando desejar tratá-las como texto

data: "2026-07-18"

Não grave segredos

Nunca faça:

usuario: ADMIN
senha: SENHA123

Valide antes do commit

O fluxo ideal é:

editar → validar → revisar → testar → commit → pipeline

Mantenha arquivos pequenos

Um YAML com milhares de linhas torna-se difícil de revisar.

Considere separar por:

  • ambiente;

  • aplicação;

  • domínio;

  • equipe;

  • finalidade.

Documente a intenção

# Ativada somente em homologação para testes de integração
simular_falha_db2: true

O comentário explica o motivo, não apenas repete o nome do campo.

Use controle de versão

Arquivos YAML devem ser armazenados no Git sempre que fizer sentido.

Assim você consegue saber:

  • quem mudou;

  • o que mudou;

  • quando mudou;

  • por que mudou;

  • qual versão estava funcionando.


19. Cuidados que evitam desastres

Um espaço pode mudar a hierarquia

Revise sempre o diff antes do commit.

Valores podem ser interpretados automaticamente

Quando o tipo for importante, use aspas ou schemas.

YAML válido não significa configuração válida

Teste com a ferramenta que realmente consumirá o arquivo.

Ambientes não devem compartilhar segredos

Produção, homologação e desenvolvimento precisam de separação adequada.

Copiar da internet exige revisão

Um exemplo encontrado em um fórum pode:

  • usar outra versão;

  • depender de outra ferramenta;

  • conter parâmetros obsoletos;

  • assumir permissões inexistentes;

  • expor credenciais;

  • executar ações destrutivas.

IA também pode errar a indentação

Um YAML gerado por inteligência artificial deve passar por:

  • revisão humana;

  • lint;

  • schema;

  • teste em ambiente controlado;

  • análise de segurança.

Nunca envie um arquivo gerado automaticamente direto para produção.

Cuidado com comandos multilinha

Um comando embutido em YAML pode parecer correto, mas ser interpretado de forma diferente pelo shell.

Cuidado com duplicidade de chaves

Observe:

ambiente: teste
ambiente: producao

Dependendo da biblioteca, o segundo valor pode sobrescrever o primeiro sem o aviso esperado.

Para uma mudança de produção, isso pode ser desastroso.

Use validadores capazes de detectar chaves duplicadas.


20. Como evoluir depois deste laboratório

Depois de dominar este exemplo, o Programador COBOL Padawan pode avançar por uma trilha segura.

Nível 1 — Leitura

Aprenda a identificar:

  • mapas;

  • listas;

  • strings;

  • números;

  • booleanos;

  • valores nulos;

  • comentários;

  • hierarquia.

Nível 2 — Validação

Use:

  • extensão YAML no editor;

  • schemas;

  • linters;

  • scripts Python;

  • testes automatizados.

Nível 3 — Automação local

Crie scripts que leiam YAML para:

  • gerar JCL;

  • produzir relatórios;

  • montar parâmetros;

  • validar inventários;

  • criar documentação;

  • comparar ambientes.

Nível 4 — Git

Armazene arquivos em repositórios e pratique:

  • branch;

  • commit;

  • pull request;

  • diff;

  • revisão de código.

Nível 5 — CI/CD

Use YAML para criar pipelines de:

  • compilação;

  • testes;

  • análise estática;

  • empacotamento;

  • deploy;

  • rollback.

Nível 6 — Ansible para z/OS

Aprenda playbooks que possam:

  • criar datasets;

  • copiar arquivos;

  • submeter jobs;

  • consultar resultados;

  • executar comandos;

  • automatizar tarefas administrativas.

Nível 7 — Infraestrutura declarativa

Explore ferramentas que transformam YAML em estado operacional.

Aqui ocorre uma mudança importante de mentalidade.

Em vez de dizer apenas:

Execute este comando.

Você passa a declarar:

Quero que o ambiente permaneça neste estado.


21. Comparando YAML, JCL, JSON e XML

YAML

Excelente para arquivos legíveis e configurações hierárquicas.

programa:
  nome: PGMCAD01
  tipo: batch

JSON

Muito usado em APIs e comunicação entre aplicações.

{
  "programa": {
    "nome": "PGMCAD01",
    "tipo": "batch"
  }
}

A estrutura de dados é semelhante, mas JSON exige mais sinais de pontuação.

XML

Possui tags de abertura e fechamento.

<programa>
  <nome>PGMCAD01</nome>
  <tipo>batch</tipo>
</programa>

É mais verboso, porém muito utilizado em integrações corporativas e sistemas legados.

JCL

Descreve a execução de trabalhos no z/OS:

//STEP01 EXEC PGM=PGMCAD01
//STEPLIB DD DSN=USER01.LOAD,DISP=SHR

YAML não substitui automaticamente o JCL.

Uma automação poderá ler YAML e gerar ou submeter JCL, mas o JES continuará precisando compreender o trabalho no formato adequado.

A ponte pode ser:

YAML
  ↓
Pipeline ou script
  ↓
JCL
  ↓
JES2
  ↓
Programa COBOL

22. Curiosidades para a tripulação

YAML nasceu para ser legível

Seu desenho privilegia estruturas que humanos possam editar com relativa facilidade.

JSON pode ser visto como um subconjunto estrutural do YAML 1.2

A compatibilidade com o modelo de dados do JSON foi um dos objetivos importantes da linha YAML 1.2.

A extensão preferida é .yaml

Também é comum encontrar:

.yml

Porém, .yaml é mais explícita.

YAML não é automaticamente simples

Documentos pequenos são agradáveis.

Documentos gigantes, com anchors, merges, múltiplos documentos e regras implícitas, podem tornar-se difíceis de manter.

Indentação é estrutura, não decoração

No COBOL, uma indentação visual ruim pode dificultar a leitura.

No YAML, uma indentação errada pode mudar o significado.

A melhor configuração é aquela que pode ser validada

Quanto mais crítica for a automação, menos você deve depender apenas da leitura humana.


23. Easter egg: o arquivo de missão da Enterprise

Crie:

missao-enterprise.yaml
---
nave:
  nome: USS Enterprise
  registro: NCC-1701
  capitao: James T. Kirk

tripulacao:
  - nome: Spock
    funcao: ciencia
    linguagem_preferida: YAML

  - nome: Montgomery Scott
    funcao: engenharia
    linguagem_preferida: JCL

  - nome: Nyota Uhura
    funcao: comunicacoes
    linguagem_preferida: JSON

missao:
  destino: Sistema IBM Z
  objetivo: modernizar_sem_destruir
  diretriz_principal: |
    Integrar o novo ao legado.
    Preservar aquilo que funciona.
    Automatizar aquilo que se repete.
    Documentar aquilo que ninguém mais compreende.

alertas:
  tab_encontrado: vermelho
  segredo_no_repositorio: vermelho
  deploy_sem_teste: vermelho
  yaml_validado: verde

mensagem_final: >
  Vida longa ao COBOL,
  prosperidade ao mainframe
  e atenção absoluta à indentação.
...

Observe o detalhe:

objetivo: modernizar_sem_destruir

Essa talvez seja a missão mais importante de toda modernização mainframe.

Modernizar não significa jogar fora décadas de regras de negócio.

Significa:

  • entender;

  • proteger;

  • documentar;

  • integrar;

  • automatizar;

  • evoluir.


24. Conclusão: o YAML como nova ponte do mainframe

YAML não substituirá o COBOL.

Não substituirá o JCL.

Não substituirá o CICS, o Db2, o IMS ou o z/OS.

Sua função é diferente.

YAML permite descrever configurações e intenções de uma forma que ferramentas modernas conseguem interpretar.

Para o mainframer, ele representa uma nova camada de comunicação entre:

  • o código COBOL;

  • os pipelines;

  • os repositórios Git;

  • os processos de build;

  • as ferramentas de automação;

  • os ambientes distribuídos;

  • a infraestrutura;

  • as equipes modernas de desenvolvimento.

O veterano que conhece COBOL possui uma vantagem enorme.

Ele já entende:

  • estruturas hierárquicas;

  • contratos de dados;

  • processamento previsível;

  • validação;

  • disciplina operacional;

  • ambientes controlados;

  • importância da compatibilidade;

  • consequências de um erro em produção.

Aprender YAML não é começar do zero.

É traduzir conhecimentos antigos para uma nova interface.

O programador que entende um copybook consegue compreender um schema.

Quem entende um SYSIN consegue compreender um arquivo declarativo.

Quem entende JCL consegue compreender pipelines.

Quem conhece PROC e parâmetros consegue compreender templates.

Quem respeita produção aprende rapidamente a respeitar indentação.

A verdadeira transformação não ocorre quando o mainframer abandona sua experiência.

Ela ocorre quando usa essa experiência para dominar novas ferramentas.

Portanto, abra o editor, crie seus primeiros arquivos, provoque erros em ambiente controlado, valide cada estrutura e coloque o YAML para trabalhar ao lado do COBOL.

Porque, no fim das contas, seja dentro de uma LPAR, de um container ou da USS Enterprise, uma regra continua universal:

Configuração sem validação é apenas um futuro incidente esperando sua janela de produção.

Vida longa ao COBOL.

Prosperidade ao IBM Z.

E que nenhum TAB clandestino atravesse os escudos da sua indentação.


sábado, 30 de novembro de 2024

Ansible for IBM Z & LinuxONE Foundations Quando um Programador COBOL Descobre que Também Pode Automatizar o Mainframe

 

Bellacosa Mainframe apresenta ansible para mainframers

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

Ansible for IBM Z & LinuxONE Foundations

Quando um Programador COBOL Descobre que Também Pode Automatizar o Mainframe

"Durante décadas, os profissionais de Mainframe aprenderam que havia uma maneira 'correta' de administrar um ambiente IBM Z: abrir uma sessão TSO, navegar pelo ISPF, editar datasets, submeter JCLs, acompanhar o SDSF e executar comandos manualmente. Funcionava muito bem... até que a escala dos sistemas cresceu. Hoje, um único ambiente pode possuir milhares de datasets, centenas de aplicações, dezenas de LPARs e pipelines de integração contínua. É nesse momento que surge uma pergunta inevitável: será que ainda faz sentido repetir manualmente tarefas que um computador pode executar sozinho?"

Essa pergunta é exatamente a razão da existência do Ansible.

Se você é um programador COBOL Júnior, talvez imagine que Ansible seja uma ferramenta exclusiva para administradores Linux ou profissionais DevOps. Na realidade, ela está se tornando uma das tecnologias mais importantes para qualquer profissional que trabalhe com IBM Z.

Neste artigo vamos entender, passo a passo, como o Ansible funciona, como ele conversa com o z/OS, quais componentes fazem parte da arquitetura e como um desenvolvedor COBOL pode utilizá-lo para automatizar tarefas do dia a dia.

Prepare seu café. Hoje vamos descobrir que YAML pode ser tão importante quanto JCL.


O problema que o Ansible veio resolver

Imagine que seu gerente peça para criar o mesmo ambiente em dez LPARs diferentes.

Manual seria algo parecido com isto:

  • abrir TSO;

  • acessar ISPF;

  • criar datasets;

  • copiar membros COBOL;

  • copiar PROC;

  • enviar JCL;

  • acompanhar o JOB;

  • repetir tudo novamente.

Agora imagine repetir isso cem vezes.

Ou mil vezes.

É exatamente aqui que nasce a automação.

Ao invés de repetir procedimentos, descrevemos o resultado esperado.

O computador faz o restante.


Uma comparação que todo programador COBOL entende

Imagine um JCL.

Você não diz ao sistema:

"Abra um DD, aloque espaço, carregue buffers..."

Você apenas escreve:

//STEP1 EXEC PGM=IEFBR14

O z/OS sabe como executar.

O Ansible segue exatamente essa filosofia.

Você não escreve scripts enormes.

Você descreve o estado desejado.


O que é o Ansible?

Ansible é uma plataforma de automação criada para executar tarefas repetitivas de maneira segura e previsível.

Ele permite automatizar:

  • instalação de softwares;

  • deploy de aplicações;

  • criação de datasets;

  • envio de JCL;

  • execução de comandos MVS;

  • administração de USS;

  • configuração de servidores Linux;

  • configuração de IBM Z;

  • administração de LinuxONE.

Tudo utilizando arquivos YAML extremamente simples.


Infrastructure as Code

Esse talvez seja o conceito mais importante de todo o artigo.

Durante décadas a infraestrutura era documentada em Word.

Algo parecido com:

Abra ISPF

Entre na opção 3.2

Crie um Dataset

Configure FB

LRECL 80

BLKSIZE 27920

O problema?

Se alguém esquecer um passo...

Tudo quebra.

Hoje fazemos diferente.

A infraestrutura vira código.

- name: Criar Dataset
  zos_data_set:
      name: USER.TEST
      type: seq
      state: present

Esse pequeno arquivo substitui páginas inteiras de documentação.


O Control Node

Todo ambiente Ansible possui um cérebro.

Chamado de Control Node.

Ele normalmente é um servidor Linux.

É nele que ficam:

  • Playbooks

  • Inventário

  • Roles

  • Collections

  • Variáveis

  • Arquivos YAML

Ele nunca precisa estar dentro do Mainframe.

Ele apenas envia instruções.


Managed Nodes

São as máquinas administradas.

Podem ser:

  • Linux

  • Windows

  • IBM Z

  • LinuxONE

  • AIX

  • z/OS

Pense nelas como os "clientes" do Control Node.


Como o Ansible conversa com o Mainframe?

Essa é uma das perguntas mais comuns.

Muitos imaginam que exista algum protocolo proprietário.

Na prática existem três formas principais.

1. SSH

A mais utilizada.

Ansible

↓

SSH

↓

USS

↓

z/OS

O Ansible acessa o Unix System Services e executa comandos.


2. z/OSMF

O z/OSMF disponibiliza APIs REST.

Então o fluxo fica:

Ansible

↓

HTTPS

↓

z/OSMF

↓

Serviços REST

↓

Mainframe

3. ZOAU

Talvez o componente mais importante.

ZOAU significa:

IBM Z Open Automation Utilities.

Ele oferece APIs para:

  • datasets

  • jobs

  • console

  • USS

  • comandos MVS

  • VSAM

É ele que faz a "ponte" entre o mundo moderno e o z/OS.


O que é YAML?

YAML é a linguagem utilizada pelo Ansible.

Ela foi criada para ser extremamente legível.

Exemplo:

nome: Bellacosa

idade: 52

linguagens:

 - COBOL

 - PL/I

 - JCL

Perceba que praticamente parece português.


Atenção com a indentação

Esse é o erro número um dos iniciantes.

YAML usa espaços.

Nunca TAB.

Errado:

-name:

Correto:

- name:

Um único espaço errado pode impedir toda a execução.


O Inventário

O Inventário informa onde estão os servidores.

Exemplo:

[zos]

LPAR1

LPAR2

LPAR3

[linux]

WEB01

WEB02

Depois disso basta dizer:

hosts: zos

E todas as máquinas do grupo receberão a mesma automação.


O conceito de Playbook

Um Playbook é o equivalente ao nosso JCL.

Ele organiza tarefas.

Imagine:

Criar Dataset

↓

Copiar Programa

↓

Enviar Compile

↓

Executar Bind

↓

Executar Teste

Tudo isso pode estar em um único arquivo YAML.


Primeiro Playbook

---
- hosts: zos

  tasks:

  - name: Criar Dataset

    zos_data_set:

      name: USER.COBOL.TESTE

      type: seq

      state: present

Simples.

Legível.

Reproduzível.


Entendendo Task por Task

Cada Task representa uma ação.

Exemplo:

Task 1

Criar Dataset

↓

Task 2

Copiar Programa

↓

Task 3

Submeter JCL

↓

Task 4

Consultar Resultado

É exatamente como um fluxo Batch.


O conceito de Módulos

Cada Task utiliza um módulo.

Exemplos famosos:

copy

file

package

command

shell

No IBM Z existem módulos especializados.

Como:

zos_data_set

zos_copy

zos_fetch

zos_job_submit

zos_operator

zos_ping

Criando um Dataset

- name: Criar Dataset

  zos_data_set:

      name: BELLA.TESTE

      type: pds

      state: present

Resultado:

Caso exista:

Nada acontece.

Caso não exista:

Ele será criado.


Esse comportamento possui um nome

Idempotência.

É uma palavra difícil.

Mas um conceito simples.

Executar:

Playbook

↓

100 vezes

Produzirá exatamente o mesmo ambiente.

Não cria datasets duplicados.

Não reinstala componentes desnecessariamente.

Não destrói configurações.


Copiando um programa COBOL

- name: Copiar Fonte

  zos_copy:

      src: HELLO.cbl

      dest: USER.COBOL(HELLO)

Muito parecido com copiar um arquivo no Windows.


Submetendo um JOB

- name: Compilar

  zos_job_submit:

      src: USER.JCL(COMPILE)

O JOB é enviado automaticamente ao JES.


Consultando o resultado

Depois podemos verificar o retorno.

CC 0000

↓

Sucesso

CC 0004

↓

Warning

CC 0008

↓

Erro

Sxxx

↓

Abend

Imagine integrar isso diretamente a um pipeline DevOps.


Estrutura recomendada de um projeto

Projeto

inventories/

roles/

playbooks/

group_vars/

host_vars/

collections/

README.md

Essa organização facilita manutenção e reutilização.


Collections

As Collections são bibliotecas prontas.

A principal para IBM Z é:

ibm.ibm_zos_core

Ela disponibiliza dezenas de módulos específicos para o z/OS.

Você não precisa reinventar a roda.


Exemplo completo

---
- hosts: zos

  collections:

    - ibm.ibm_zos_core

  tasks:

  - name: Criar Dataset

    zos_data_set:

      name: BELLA.SOURCE

      type: pds

      state: present

  - name: Copiar Programa

    zos_copy:

      src: HELLO.cbl

      dest: BELLA.SOURCE(HELLO)

  - name: Executar Compile

    zos_job_submit:

      src: BELLA.JCL(COMPILE)

Perceba como o fluxo inteiro cabe em poucas linhas.


Relacionando com o dia a dia do COBOL

Imagine que um desenvolvedor novo entre na equipe.

Manual:

  • criar datasets;

  • copiar fontes;

  • copiar PROC;

  • copiar macros;

  • configurar ambiente.

Com Ansible:

ansible-playbook onboarding.yml

Em poucos minutos o ambiente está pronto.


Onde entra o Git?

Os Playbooks são armazenados em um repositório Git.

Isso significa:

  • histórico;

  • auditoria;

  • rollback;

  • revisão por pares;

  • integração com CI/CD.

Infraestrutura passa a evoluir exatamente como o código COBOL.


Integração com DevOps

O fluxo moderno normalmente funciona assim:

Git

↓

Pull Request

↓

Pipeline

↓

Ansible

↓

IBM Z

↓

Compile

↓

Teste

↓

Deploy

Observe que o desenvolvedor continua escrevendo COBOL.

Quem automatiza todo o restante é o Ansible.


O futuro do programador COBOL

Há alguns anos bastava conhecer:

  • COBOL;

  • JCL;

  • CICS;

  • DB2.

Hoje o mercado também valoriza conhecimentos em:

  • Git;

  • YAML;

  • APIs REST;

  • DevOps;

  • Docker (conceitos);

  • Zowe;

  • VS Code;

  • Ansible.

Isso não significa abandonar o COBOL.

Significa ampliar seu conjunto de ferramentas.


Erros comuns dos iniciantes

  1. Misturar TAB e espaços no YAML.

  2. Não organizar o inventário.

  3. Executar playbooks diretamente em produção sem homologação.

  4. Ignorar o conceito de idempotência.

  5. Não versionar os playbooks no Git.

  6. Esquecer de validar os retornos dos JOBs.

  7. Criar playbooks gigantes em vez de reutilizar Roles e Collections.

Evitar esses erros desde o início torna a automação muito mais confiável.


Conclusão

Durante décadas aprendemos que administrar um Mainframe significava conhecer profundamente TSO, ISPF, JCL, JES2, RACF, SDSF e inúmeros comandos específicos. Esses conhecimentos continuam indispensáveis. O Ansible não substitui essa experiência; ele a potencializa.

Pense nele como um novo "JCL da infraestrutura". Em vez de automatizar apenas a execução de programas Batch, ele automatiza ambientes inteiros, permitindo criar datasets, copiar programas, submeter JCLs, consultar resultados, configurar servidores e integrar o IBM Z aos modernos pipelines de DevOps.

Para o programador COBOL Júnior, aprender Ansible é investir em uma habilidade que conecta o mundo tradicional do Mainframe às práticas atuais de automação. Você continuará escrevendo programas COBOL, entendendo CICS, DB2 e JCL, mas também será capaz de entregar soluções mais rápidas, reproduzíveis e confiáveis.

No Bellacosa Mainframe, costumamos dizer que o futuro do IBM Z não está em substituir tecnologias consolidadas, mas em integrá-las ao que há de mais moderno. O Ansible representa exatamente essa filosofia: respeitar décadas de robustez do Mainframe enquanto abraça a automação, a colaboração e a infraestrutura como código. Quem dominar esses dois universos estará preparado para construir a próxima geração de aplicações corporativas sobre a plataforma mais confiável do mercado.


terça-feira, 26 de novembro de 2024

Ansible : Quando um Programador Descobre que Automatizar 500 Servidores Manualmente é um Problema de Lógica — e Também de Sanidade

 

Bellacosa Mainframe apresenta o ansible

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

Ansible sem Mistérios para Programadores COBOL

Quando um Programador Descobre que Automatizar 500 Servidores Manualmente é um Problema de Lógica — e Também de Sanidade

No começo, havia o operador.

Depois veio o administrador de sistemas.

Em seguida, surgiu o programador COBOL, carregando um JCL debaixo do braço, uma caneca de café na mão e a saudável desconfiança de quem já viu um simples espaço em branco causar um desastre em produção.

Então alguém apresentou o Ansible.

— Com isso você pode administrar centenas de máquinas ao mesmo tempo.

O programador COBOL olhou para a tela, viu um arquivo YAML cheio de espaços e perguntou:

— E onde está a coluna 7?

Foi assim que começou esta viagem.

Este artigo é um guia para programadores COBOL iniciantes que desejam entender Ansible sem precisar abandonar tudo o que já aprenderam sobre lógica, processamento em lote, organização de programas, controle operacional e sobrevivência corporativa.

O Ansible pode parecer uma tecnologia completamente diferente do mainframe. Entretanto, quando observamos com cuidado, encontramos conceitos familiares:

  • inventários lembram catálogos de recursos;

  • Playbooks lembram JCLs ou procedimentos operacionais;

  • Roles lembram PROCs reutilizáveis;

  • módulos lembram programas utilitários;

  • variáveis lembram símbolos de JCL;

  • Handlers lembram rotinas executadas somente quando uma condição ocorre;

  • pipelines lembram cadeias de JOBs;

  • idempotência lembra uma operação projetada para não destruir o ambiente ao ser executada novamente.

A principal diferença é que o Ansible foi criado para administrar ambientes distribuídos: Linux, Windows, redes, Cloud, contêineres, APIs e até IBM Z.

Pegue sua toalha, sua caneca e, principalmente, não entre em pânico.


1. O que é Ansible?

Ansible é uma plataforma de automação de tecnologia da informação.

Ele pode ser usado para:

  • configurar servidores;

  • instalar softwares;

  • criar usuários;

  • publicar aplicações;

  • alterar arquivos;

  • administrar serviços;

  • executar comandos;

  • provisionar infraestrutura;

  • automatizar redes;

  • integrar ambientes de Cloud;

  • organizar pipelines;

  • executar operações em z/OS.

Em termos simples, o Ansible permite descrever aquilo que você deseja que aconteça em um ambiente.

Por exemplo:

Quero que o Nginx esteja instalado, iniciado e configurado para subir automaticamente.

Em vez de acessar manualmente cada servidor, o Ansible executa a operação em todas as máquinas definidas.

Considere uma empresa com 300 servidores Linux.

Sem automação, alguém poderia tentar:

Conectar no servidor 1
Instalar o pacote
Copiar o arquivo
Reiniciar o serviço

Conectar no servidor 2
Instalar o pacote
Copiar o arquivo
Reiniciar o serviço

Conectar no servidor 3...

No servidor 137, provavelmente surgiria uma interrupção, uma reunião, uma emergência ou um café particularmente interessante. A partir desse ponto, ninguém teria certeza de quais servidores foram atualizados.

Com Ansible, descrevemos a operação uma vez:

---
- name: Configurar servidores web
  hosts: webservers
  become: true

  tasks:
    - name: Garantir que o Nginx esteja instalado
      ansible.builtin.package:
        name: nginx
        state: present

    - name: Garantir que o Nginx esteja iniciado
      ansible.builtin.service:
        name: nginx
        state: started
        enabled: true

O Ansible se conecta aos servidores, verifica a situação atual e executa apenas as mudanças necessárias.

Essa última parte é fundamental.


2. A ideia de estado desejado

Um script tradicional costuma dizer:

Execute este comando.

O Ansible normalmente diz:

Garanta que o recurso esteja neste estado.

Compare os dois exemplos.

Script imperativo

apt install nginx -y
systemctl start nginx
systemctl enable nginx

O script ordena ações.

Playbook declarativo

- name: Garantir que o Nginx esteja instalado
  ansible.builtin.apt:
    name: nginx
    state: present

- name: Garantir que o Nginx esteja iniciado e habilitado
  ansible.builtin.service:
    name: nginx
    state: started
    enabled: true

O Playbook descreve o resultado desejado.

Essa é uma das bases da chamada Infrastructure as Code, ou infraestrutura como código.

A configuração do ambiente deixa de existir apenas na memória do administrador e passa a ser representada por arquivos versionados, revisáveis e executáveis.

Em outras palavras, a documentação começa a trabalhar.

Uma raridade tão impressionante quanto encontrar uma impressora corporativa que funcione na primeira tentativa.


3. Agentless: o Ansible não exige um agente permanente

Uma das principais características do Ansible é sua arquitetura normalmente classificada como agentless.

Isso significa que, na maioria dos casos, não é necessário instalar um agente dedicado em cada máquina administrada.

O Ansible utiliza mecanismos já existentes.

Em Linux e Unix, geralmente:

SSH

Em Windows:

WinRM
PowerShell

Em equipamentos de rede:

SSH
APIs
NETCONF
HTTPAPI
CLI

Em z/OS, dependendo da Collection e da operação:

SSH
ZOAU
APIs
z/OSMF

O computador de onde o Ansible é executado recebe o nome de Control Node.

As máquinas administradas são chamadas de:

Managed Nodes

A arquitetura básica é:

              CONTROL NODE
                 Ansible
                    |
          -----------------------
          |          |          |
         SSH        SSH        SSH
          |          |          |
       Servidor1  Servidor2  Servidor3

O Control Node contém:

  • Ansible;

  • inventários;

  • Playbooks;

  • variáveis;

  • Roles;

  • Collections;

  • credenciais;

  • arquivos de configuração.

Os Managed Nodes recebem as tarefas.

Curiosidade importante

“Agentless” não significa que absolutamente nada seja necessário na máquina remota.

Muitos módulos para Linux dependem da presença de Python. Outros dispositivos utilizam APIs ou bibliotecas específicas. No z/OS, determinadas automações podem depender do Z Open Automation Utilities.

A ideia correta é:

Não existe normalmente um agente Ansible permanente funcionando em cada host.


4. Inventory: o mapa da galáxia

Antes de viajar, precisamos saber para onde estamos indo.

O Inventory é a lista dos sistemas que serão administrados pelo Ansible.

Um inventário simples no formato INI pode ser:

[webservers]
web01
web02
web03

[databases]
db01
db02

Também podemos usar YAML:

---
all:
  children:
    webservers:
      hosts:
        web01:
        web02:
        web03:

    databases:
      hosts:
        db01:
        db02:

Os grupos permitem executar tarefas em conjuntos específicos.

Exemplo:

ansible webservers -m ping

Somente os servidores do grupo webservers serão testados.

Variáveis no inventário

Podemos informar endereços e usuários:

---
all:
  children:
    webservers:
      hosts:
        web01:
          ansible_host: 192.168.10.11

        web02:
          ansible_host: 192.168.10.12

      vars:
        ansible_user: automation
        ansible_port: 22

O nome web01 funciona como uma identidade lógica.

O endereço real está em:

ansible_host: 192.168.10.11

Isso é semelhante à diferença entre um nome simbólico e o recurso físico correspondente.


5. Inventário estático e inventário dinâmico

Um inventário estático é escrito manualmente.

Ele funciona bem quando os servidores mudam pouco.

Entretanto, ambientes modernos podem crescer e diminuir automaticamente.

Em uma Cloud, hoje podemos ter 40 máquinas. Amanhã, 120. Depois de amanhã, 17, porque algum gerente finalmente percebeu a conta.

Para esses ambientes existe o Dynamic Inventory.

O Ansible consulta uma fonte externa, como:

  • AWS;

  • Azure;

  • Google Cloud;

  • VMware;

  • OpenStack;

  • IBM Cloud;

  • CMDB;

  • ServiceNow;

  • scripts;

  • APIs internas.

O inventário é gerado em tempo de execução.

Assim, não precisamos editar manualmente o arquivo sempre que uma máquina nasce, muda ou desaparece no grande buraco negro do autoscaling.


6. Comandos Ad-Hoc

Os comandos Ad-Hoc são úteis para operações rápidas.

Por exemplo, testar conectividade:

ansible all -m ping

É importante observar que o módulo ping do Ansible não é o mesmo comando ICMP tradicional.

Ele verifica se o Ansible consegue:

  • conectar;

  • autenticar;

  • executar um módulo;

  • receber uma resposta.

Podemos consultar o uptime:

ansible all -m command -a "uptime"

Consultar espaço em disco:

ansible all -m shell -a "df -h"

Copiar um arquivo:

ansible all \
  -m copy \
  -a "src=aviso.txt dest=/tmp/aviso.txt"

Reiniciar um serviço:

ansible webservers \
  -m service \
  -a "name=nginx state=restarted" \
  --become

Os comandos Ad-Hoc são excelentes para diagnóstico e intervenções pontuais.

Porém, se uma operação precisa ser:

  • repetida;

  • auditada;

  • versionada;

  • revisada;

  • executada novamente no futuro;

ela provavelmente deve virar um Playbook.


7. Playbooks: o JCL da automação distribuída

Um Playbook é um arquivo YAML que descreve uma ou mais automações.

Para um programador COBOL, podemos fazer uma analogia aproximada:

JCL define uma execução em mainframe.
Playbook define uma automação em um conjunto de hosts.

Um Playbook básico:

---
- name: Configurar servidores de aplicação
  hosts: appservers
  become: true

  tasks:
    - name: Instalar Java
      ansible.builtin.package:
        name: java-17-openjdk
        state: present

    - name: Criar diretório da aplicação
      ansible.builtin.file:
        path: /opt/minha-app
        state: directory
        owner: app
        group: app
        mode: "0750"

Os principais elementos são:

name:
hosts:
become:
vars:
tasks:
handlers:
roles:

name

É a descrição do Play ou da tarefa.

name: Instalar Java

Escolha nomes claros. Quando algo falhar às três da manhã, “Executar coisa” não será uma descrição reconfortante.

hosts

Define os alvos:

hosts: appservers

become

Solicita elevação de privilégio:

become: true

É semelhante ao uso de sudo.

tasks

Contém as tarefas a executar.


8. YAML: o universo onde os espaços têm poder

YAML é uma linguagem de serialização de dados muito utilizada em automação.

Ela é legível, mas possui uma característica inquietante:

A indentação faz parte da estrutura.

Exemplo correto:

tasks:
  - name: Instalar Nginx
    ansible.builtin.package:
      name: nginx
      state: present

Exemplo incorreto:

tasks:
  - name: Instalar Nginx
      ansible.builtin.package:
    name: nginx

Para quem conhece COBOL, isso não deveria causar tanto choque. Afinal, fomos treinados por décadas a respeitar colunas, níveis, pontos e estruturas.

Regras práticas

Use espaços, não TAB.

Mantenha uma indentação consistente, normalmente dois espaços.

Inicie arquivos com:

---

Use aspas quando um valor puder ser interpretado incorretamente:

mode: "0644"

Valide a sintaxe:

ansible-playbook playbook.yml --syntax-check

Use análise de qualidade:

ansible-lint playbook.yml

Easter egg para veteranos

YAML significa originalmente “Yet Another Markup Language”.

Posteriormente, o significado passou a ser “YAML Ain’t Markup Language”, uma sigla recursiva.

Ou seja, a própria linguagem entrou em uma discussão existencial sobre o que ela é. Algo perfeitamente normal no universo da tecnologia.


9. Módulos: os utilitários do Ansible

Os módulos são unidades de trabalho.

Exemplos:

package
apt
dnf
copy
template
file
user
group
service
systemd
uri
command
shell
debug
assert
fail

Um módulo realiza uma operação específica.

Exemplo:

- name: Criar usuário
  ansible.builtin.user:
    name: vagner
    state: present
    shell: /bin/bash

A forma totalmente qualificada:

ansible.builtin.user

é chamada de FQCN, ou Fully Qualified Collection Name.

Ela mostra exatamente de onde vem o módulo.

Isso evita ambiguidades entre módulos com nomes semelhantes.

command ou shell?

command executa diretamente um programa:

- name: Consultar uptime
  ansible.builtin.command:
    cmd: uptime

shell executa por meio de um shell:

- name: Procurar processo
  ansible.builtin.shell:
    cmd: "ps -ef | grep nginx"

Use shell apenas quando precisar de:

  • pipes;

  • redirecionamento;

  • curingas;

  • expansão de variáveis;

  • operadores como &&.

Sempre que existir um módulo específico, prefira o módulo.

Ruim:

- name: Criar usuário
  ansible.builtin.shell:
    cmd: useradd vagner

Melhor:

- name: Garantir que o usuário exista
  ansible.builtin.user:
    name: vagner
    state: present

10. Idempotência: executar novamente sem destruir o universo

Idempotência é uma das palavras centrais no Ansible.

Uma operação idempotente produz o mesmo estado final mesmo quando executada várias vezes.

Considere:

- name: Garantir que o diretório exista
  ansible.builtin.file:
    path: /opt/app
    state: directory

Na primeira execução:

Diretório não existe.
Ansible cria.
Resultado: changed

Na segunda:

Diretório já existe.
Nenhuma alteração.
Resultado: ok

Na terceira:

Continua existindo.
Resultado: ok

Esse comportamento é vital em automação.

Um Playbook não deve depender da esperança de que alguém se lembre se ele já foi executado.

Analogia com COBOL

Imagine um programa batch que recebe um arquivo e insere registros sem verificar duplicidade.

Executá-lo duas vezes pode produzir registros duplicados.

Um processamento idempotente verifica se o dado já existe ou utiliza uma chave que impede duplicação.

No Ansible, os módulos são projetados para verificar o estado antes de agir.


11. Variáveis

Variáveis tornam os Playbooks flexíveis.

vars:
  package_name: nginx
  service_name: nginx
  http_port: 80

Uso:

- name: Instalar pacote
  ansible.builtin.package:
    name: "{{ package_name }}"
    state: present

As chaves duplas:

{{ package_name }}

indicam uma expressão Jinja2.

Variáveis podem vir de diversos lugares:

  • Playbook;

  • Inventory;

  • group_vars;

  • host_vars;

  • Role;

  • linha de comando;

  • arquivos externos;

  • facts;

  • Vault.

group_vars e host_vars

Variáveis para um grupo:

group_vars/webservers.yml
---
http_port: 8080
package_name: nginx

Variáveis para um host:

host_vars/web01.yml
---
http_port: 9090

O host web01 poderá usar um valor específico.


12. Facts: o Ansible investigando o sistema

Facts são informações coletadas dos hosts.

Exemplos:

  • hostname;

  • sistema operacional;

  • versão;

  • kernel;

  • CPU;

  • memória;

  • interfaces;

  • endereços IP;

  • discos;

  • arquitetura.

Podemos visualizar facts:

ansible all -m setup

No Playbook:

- name: Mostrar distribuição
  ansible.builtin.debug:
    msg: "Sistema: {{ ansible_facts['distribution'] }}"

Podemos tomar decisões:

- name: Instalar Apache em sistemas Red Hat
  ansible.builtin.dnf:
    name: httpd
    state: present
  when: ansible_facts['os_family'] == 'RedHat'

Outro exemplo:

- name: Instalar Apache em Debian
  ansible.builtin.apt:
    name: apache2
    state: present
  when: ansible_facts['os_family'] == 'Debian'

Facts permitem escrever Playbooks adaptáveis.

Entretanto, coletar facts possui custo.

Quando não forem necessários:

gather_facts: false

Em milhares de máquinas, evitar uma coleta desnecessária pode economizar bastante tempo.


13. Condicionais

A cláusula when decide se uma tarefa será executada.

- name: Reiniciar serviço somente em produção
  ansible.builtin.service:
    name: app
    state: restarted
  when: environment == "production"

Verificar se uma variável existe:

when: app_port is defined

Verificar se não existe:

when: app_port is not defined

Comparação numérica:

when: free_space_mb | int < 1000

Para quem vem do COBOL:

IF condição
    EXECUTE tarefa
END-IF

No Ansible:

when: condição

O princípio é o mesmo. Apenas trocaram o END-IF por uma indentação que observa você em silêncio.


14. Loops

Loops repetem tarefas.

- name: Instalar pacotes
  ansible.builtin.package:
    name: "{{ item }}"
    state: present
  loop:
    - nginx
    - git
    - curl

Para um programador COBOL, isso lembra:

PERFORM VARYING WS-I FROM 1 BY 1
    UNTIL WS-I > 3

Podemos trabalhar com estruturas:

- name: Criar usuários
  ansible.builtin.user:
    name: "{{ item.name }}"
    groups: "{{ item.groups }}"
    state: present

  loop:
    - name: ana
      groups: developers

    - name: bruno
      groups: operations

    - name: carla
      groups: auditors

Cada item possui propriedades.


15. Register: guardando o resultado

A palavra register armazena o resultado de uma tarefa.

- name: Consultar espaço em disco
  ansible.builtin.command:
    cmd: df -P /opt
  register: disk_result
  changed_when: false

Depois:

- name: Mostrar saída
  ansible.builtin.debug:
    var: disk_result.stdout

Um resultado pode conter:

stdout
stderr
rc
changed
failed
results

Podemos reagir ao código de retorno:

- name: Falhar quando o comando retornar erro
  ansible.builtin.fail:
    msg: "A verificação falhou."
  when: disk_result.rc != 0

Essa lógica é familiar para qualquer pessoa que já analisou RETURN-CODE, MAXCC, SQLCODE ou um ABEND que decidiu surgir cinco minutos antes do fim do expediente.


16. Handlers: agir apenas quando algo mudou

Handlers são tarefas executadas quando notificadas por outra tarefa.

Exemplo:

tasks:
  - name: Publicar configuração do Nginx
    ansible.builtin.template:
      src: nginx.conf.j2
      dest: /etc/nginx/nginx.conf
    notify: Reiniciar Nginx

handlers:
  - name: Reiniciar Nginx
    ansible.builtin.service:
      name: nginx
      state: restarted

O Handler somente será acionado quando o arquivo for alterado.

Se não houver mudança:

Nenhum restart.

Se dez tarefas notificarem o mesmo Handler:

O Handler normalmente executa uma vez ao final do Play.

Isso evita reinicializações desnecessárias.

Analogia

Imagine dez etapas atualizando parâmetros de uma aplicação.

Sem Handler:

Altera parâmetro.
Reinicia.

Altera outro parâmetro.
Reinicia.

Altera certificado.
Reinicia.

Com Handler:

Executa todas as alterações.
Reinicia uma vez.

Menos indisponibilidade, menos risco e menos oportunidades para o servidor desenvolver personalidade própria.


17. Tags

Tags permitem executar partes específicas do Playbook.

- name: Instalar aplicação
  ansible.builtin.package:
    name: minha-app
    state: present
  tags:
    - install
    - application

Execução:

ansible-playbook site.yml --tags install

Pular tarefas:

ansible-playbook site.yml --skip-tags debug

Tags são úteis para:

  • manutenção;

  • instalação;

  • configuração;

  • validação;

  • depuração;

  • operações seletivas.

Porém, use com cuidado.

Executar apenas uma etapa pode ignorar dependências anteriores.

Um Playbook deve continuar coerente mesmo quando dividido por tags.


18. Roles: organizando a automação

Quando um Playbook cresce, ele pode virar uma criatura de milhares de linhas que ninguém deseja encontrar em um corredor escuro.

Roles resolvem esse problema.

Uma Role organiza arquivos por finalidade:

roles/
└── webserver/
    ├── tasks/
    │   └── main.yml
    ├── handlers/
    │   └── main.yml
    ├── defaults/
    │   └── main.yml
    ├── vars/
    │   └── main.yml
    ├── templates/
    ├── files/
    ├── meta/
    │   └── main.yml
    └── README.md

Diretórios principais

tasks contém as tarefas.

handlers contém os Handlers.

defaults contém variáveis padrão de baixa precedência.

vars contém variáveis da Role.

templates contém arquivos Jinja2.

files contém arquivos estáticos.

meta pode declarar dependências.

Uso:

---
- name: Configurar servidores web
  hosts: webservers
  become: true

  roles:
    - common
    - security
    - webserver

Analogia com mainframe

Uma Role pode ser comparada a uma PROC ou componente reutilizável.

Em vez de repetir passos em todos os Playbooks, centralizamos a lógica.


19. Templates e Jinja2

Templates permitem gerar arquivos diferentes para cada máquina.

Exemplo:

server {
    listen {{ http_port }};
    server_name {{ inventory_hostname }};

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:{{ app_port }};
    }
}

O arquivo pode ser chamado:

nginx.conf.j2

A tarefa:

- name: Gerar configuração
  ansible.builtin.template:
    src: nginx.conf.j2
    dest: /etc/nginx/conf.d/app.conf
    owner: root
    group: root
    mode: "0644"
  notify: Recarregar Nginx

O mesmo template produz configurações diferentes com base nas variáveis de cada host.

Condicionais no template

{% if environment == "production" %}
log_level error;
{% else %}
log_level debug;
{% endif %}

Loops no template

{% for server in backend_servers %}
server {{ server }};
{% endfor %}

Filtros

{{ app_name | upper }}
{{ user_name | lower }}
{{ value | default('desconhecido') }}

Jinja2 transforma dados em arquivos de configuração.

É como uma combinação de STRING, edição de relatórios, geração de parâmetros e um toque de magia burocrática.


20. Ansible Vault

Nunca grave senhas diretamente no Playbook.

Não faça isto:

db_password: admin123

Também não faça isto seguido da frase:

Depois eu removo.

Essa frase é uma das principais causas de segredos permanentes em repositórios.

O Ansible Vault criptografa arquivos ou variáveis.

Criar arquivo:

ansible-vault create secrets.yml

Criptografar arquivo existente:

ansible-vault encrypt secrets.yml

Editar:

ansible-vault edit secrets.yml

Visualizar:

ansible-vault view secrets.yml

Executar Playbook:

ansible-playbook site.yml --ask-vault-pass

Também podemos usar um arquivo de senha controlado:

ansible-playbook site.yml \
  --vault-password-file /caminho/protegido/vault.pass

Segurança adicional

Em tarefas que manipulam segredos:

- name: Configurar credencial
  ansible.builtin.debug:
    msg: "{{ db_password }}"
  no_log: true

O no_log impede a exibição do conteúdo sensível.

Entretanto, ele também reduz informações de diagnóstico. Use somente onde necessário.

Vault não resolve tudo

Ainda é necessário controlar:

  • quem possui a senha;

  • rotação de credenciais;

  • segregação entre ambientes;

  • auditoria;

  • armazenamento seguro;

  • acesso da pipeline.

Em ambientes maiores, podem ser usados:

  • HashiCorp Vault;

  • CyberArk;

  • AWS Secrets Manager;

  • Azure Key Vault;

  • IBM Cloud Secrets Manager;

  • credenciais protegidas do Jenkins;

  • Ansible Automation Platform Credentials.


21. Tratamento de erros com Block, Rescue e Always

Ansible possui uma estrutura semelhante ao tratamento de exceções.

- name: Atualizar aplicação
  block:
    - name: Publicar nova versão
      ansible.builtin.copy:
        src: app.jar
        dest: /opt/app/app.jar

    - name: Reiniciar aplicação
      ansible.builtin.service:
        name: app
        state: restarted

  rescue:
    - name: Restaurar versão anterior
      ansible.builtin.copy:
        src: app.jar.backup
        dest: /opt/app/app.jar

    - name: Informar falha
      ansible.builtin.debug:
        msg: "Falha detectada. Rollback executado."

  always:
    - name: Registrar encerramento
      ansible.builtin.debug:
        msg: "Processo de atualização encerrado."

block contém a operação principal.

rescue executa quando uma tarefa do bloco falha.

always executa independentemente do resultado.

Outros controles

Ignorar erro:

ignore_errors: true

Use com extrema cautela.

Definir falha personalizada:

failed_when: disk_result.rc != 0

Definir mudança personalizada:

changed_when: false

Retry:

- name: Aguardar aplicação responder
  ansible.builtin.uri:
    url: http://localhost:8080/health
    status_code: 200
  register: health
  retries: 10
  delay: 5
  until: health.status == 200

Isso tenta até dez vezes, aguardando cinco segundos entre as tentativas.


22. Ansible Galaxy e Collections

Ansible Galaxy é um catálogo de conteúdo reutilizável.

Podemos encontrar:

  • Roles;

  • Collections;

  • módulos;

  • plugins;

  • exemplos;

  • documentação.

Instalar uma Role:

ansible-galaxy role install geerlingguy.nginx

Instalar uma Collection:

ansible-galaxy collection install community.general

Uma Collection agrupa diferentes tipos de conteúdo.

Exemplos:

community.general
ansible.posix
amazon.aws
azure.azcollection
community.vmware
ibm.ibm_zos_core

Role versus Collection

Role:

Automação organizada para uma finalidade.

Collection:

Pacote maior contendo módulos, plugins, Roles, documentação e outros recursos.

requirements.yml

Dependências devem ser declaradas:

---
collections:
  - name: community.general
    version: 10.4.0

  - name: ansible.posix
    version: 1.6.2

roles:
  - name: geerlingguy.nginx
    version: 3.2.0

Instalação:

ansible-galaxy install -r requirements.yml

Fixar versões aumenta a previsibilidade.

Sem isso, uma atualização externa pode transformar uma pipeline estável em uma aventura filosófica sobre compatibilidade.

Cuidado com conteúdo externo

Antes de usar uma Role ou Collection, avalie:

  • autor;

  • reputação;

  • documentação;

  • atualização;

  • testes;

  • código;

  • licenciamento;

  • versões suportadas;

  • dependências;

  • permissões exigidas.

Não execute conteúdo desconhecido com privilégios administrativos apenas porque ele possui um ícone simpático.


23. Estrutura profissional de projeto

Um projeto organizado pode ter:

ansible-project/
├── ansible.cfg
├── requirements.yml
├── README.md
├── inventories/
│   ├── dev/
│   │   ├── hosts.yml
│   │   └── group_vars/
│   ├── test/
│   │   ├── hosts.yml
│   │   └── group_vars/
│   └── prod/
│       ├── hosts.yml
│       └── group_vars/
├── playbooks/
│   ├── site.yml
│   ├── deploy.yml
│   └── rollback.yml
├── roles/
│   ├── common/
│   ├── security/
│   ├── webserver/
│   └── application/
├── templates/
└── files/

Essa estrutura separa:

  • ambientes;

  • código;

  • configurações;

  • dados;

  • dependências;

  • documentação.

Dica

Nunca misture produção e desenvolvimento no mesmo inventário sem uma razão extremamente boa, três aprovações e talvez a presença de um adulto responsável.


24. Boas práticas

Use módulos idempotentes

Prefira:

ansible.builtin.user
ansible.builtin.package
ansible.builtin.service
ansible.builtin.copy

em vez de comandos arbitrários.

Utilize FQCN

Prefira:

ansible.builtin.copy

em vez de:

copy

Escreva nomes claros

Ruim:

- name: Fazer ajuste

Melhor:

- name: Publicar configuração TLS do portal corporativo

Valide arquivos antes de substituir

- name: Publicar configuração do Nginx
  ansible.builtin.template:
    src: nginx.conf.j2
    dest: /etc/nginx/nginx.conf
    validate: "nginx -t -c %s"

O Ansible valida o arquivo antes de colocá-lo em produção.

Use privilégio mínimo

Evite aplicar:

become: true

em tudo quando apenas algumas tarefas precisam de privilégios.

Documente

Mantenha um README.md com:

  • finalidade;

  • requisitos;

  • variáveis;

  • exemplos;

  • dependências;

  • procedimento de execução;

  • rollback;

  • responsáveis.

Teste antes da produção

Use:

ansible-playbook site.yml --syntax-check

Depois:

ansible-playbook site.yml --check --diff

Por fim, execute em um ambiente de teste.

O modo Check ajuda, mas não é perfeito. Nem todos os módulos simulam integralmente as mudanças.


25. Desempenho

Facts

Desative quando não forem necessários:

gather_facts: false

Forks

Em ansible.cfg:

[defaults]
forks = 30

Isso controla quantos hosts podem ser processados paralelamente.

Aumentar o número pode acelerar a execução, mas também pode:

  • sobrecarregar o Control Node;

  • saturar a rede;

  • sobrecarregar APIs;

  • atingir limites dos servidores;

  • aumentar o impacto de uma falha.

SSH Multiplexing

[ssh_connection]
ssh_args = -o ControlMaster=auto -o ControlPersist=60s
pipelining = True

Isso permite reutilizar conexões SSH.

Serial

Atualize grupos menores:

- name: Atualização gradual
  hosts: webservers
  serial: 5

O Ansible processa cinco servidores por vez.

Essa estratégia é importante em produção.


26. Git, Jenkins e Ansible

Um fluxo DevOps comum é:

Desenvolvedor altera código
        ↓
Git recebe a mudança
        ↓
Pull Request é revisado
        ↓
Jenkins inicia a pipeline
        ↓
Sintaxe é validada
        ↓
Lint é executado
        ↓
Playbook é testado
        ↓
Ansible executa o deploy
        ↓
Resultado é registrado

Git armazena e versiona.

Jenkins coordena.

Ansible executa.

Podemos resumir assim:

Git       = fonte oficial
Jenkins   = maestro
Ansible   = executor
Inventory = mapa
Playbook  = plano operacional

Exemplo de pipeline

pipeline {
    agent any

    stages {
        stage('Checkout') {
            steps {
                git url: 'https://git.example/ansible.git'
            }
        }

        stage('Syntax Check') {
            steps {
                sh '''
                  ansible-playbook \
                    playbooks/deploy.yml \
                    --syntax-check
                '''
            }
        }

        stage('Lint') {
            steps {
                sh 'ansible-lint playbooks/deploy.yml'
            }
        }

        stage('Dry Run') {
            steps {
                sh '''
                  ansible-playbook \
                    -i inventories/test/hosts.yml \
                    playbooks/deploy.yml \
                    --check --diff
                '''
            }
        }

        stage('Deploy') {
            steps {
                sh '''
                  ansible-playbook \
                    -i inventories/prod/hosts.yml \
                    playbooks/deploy.yml \
                    --serial 2
                '''
            }
        }
    }
}

27. Rolling Update

Em produção, raramente devemos atualizar todos os servidores de uma vez.

Um fluxo seguro pode ser:

  1. retirar servidor do balanceador;

  2. parar aplicação;

  3. instalar versão;

  4. iniciar aplicação;

  5. testar saúde;

  6. recolocar servidor;

  7. avançar para o próximo.

Exemplo:

---
- name: Atualização gradual
  hosts: webservers
  serial: 1
  become: true

  pre_tasks:
    - name: Retirar host do balanceador
      ansible.builtin.uri:
        url: "https://lb.example/api/remove/{{ inventory_hostname }}"
        method: POST
      delegate_to: localhost

  tasks:
    - name: Publicar aplicação
      ansible.builtin.copy:
        src: app.jar
        dest: /opt/app/app.jar
      notify: Reiniciar aplicação

  handlers:
    - name: Reiniciar aplicação
      ansible.builtin.service:
        name: app
        state: restarted

  post_tasks:
    - name: Aguardar aplicação responder
      ansible.builtin.uri:
        url: "http://{{ inventory_hostname }}:8080/health"
        status_code: 200
      register: health
      retries: 10
      delay: 5
      until: health.status == 200

    - name: Recolocar host no balanceador
      ansible.builtin.uri:
        url: "https://lb.example/api/add/{{ inventory_hostname }}"
        method: POST
      delegate_to: localhost

Isso é uma implantação controlada, não uma aposta coletiva.


28. Troubleshooting: quando a nave não responde

Erro de YAML

Valide:

ansible-playbook site.yml --syntax-check

Use:

ansible-lint site.yml

Problemas de inventário

Mostrar estrutura:

ansible-inventory \
  -i inventories/prod/hosts.yml \
  --graph

Mostrar host:

ansible-inventory \
  -i inventories/prod/hosts.yml \
  --host web01

Listar hosts:

ansible webservers \
  -i inventories/prod/hosts.yml \
  --list-hosts

Problemas de SSH

ansible all -m ping -vvv

Verifique:

  • endereço;

  • DNS;

  • porta;

  • usuário;

  • chave;

  • senha;

  • firewall;

  • Python remoto;

  • sudo;

  • jump host;

  • host key.

Erros de permissão

Use become quando necessário:

become: true

Mas também investigue:

  • dono;

  • grupo;

  • modo;

  • ACL;

  • SELinux;

  • AppArmor;

  • filesystem somente leitura;

  • espaço em disco.

Nem todo Permission denied é resolvido adicionando mais privilégio. Às vezes isso apenas transforma um pequeno erro em um erro com autoridade.

Debug

- name: Mostrar variável
  ansible.builtin.debug:
    var: minha_variavel

Limitar execução

ansible-playbook site.yml --limit web01

Verbosidade

ansible-playbook site.yml -v
ansible-playbook site.yml -vv
ansible-playbook site.yml -vvv
ansible-playbook site.yml -vvvv

Quanto mais letras v, mais detalhes.

Eventualmente você descobrirá informações que não sabia que existiam e algumas que preferiria continuar não sabendo.


29. Precedência de variáveis

Ansible pode receber a mesma variável de diversos lugares.

Por exemplo:

defaults da Role
Inventory
group_vars
host_vars
facts
Playbook
task
set_fact
extra-vars

Quando vários lugares definem o mesmo nome, uma regra de precedência decide qual valor vence.

Linha de comando:

ansible-playbook site.yml -e "http_port=9090"

extra-vars possui precedência elevada.

Isso é útil, mas pode causar resultados inesperados.

Para descobrir o valor:

- name: Exibir porta
  ansible.builtin.debug:
    var: http_port

Para inspecionar variáveis de um host:

ansible-inventory \
  -i inventory.yml \
  --host web01

Dica

Evite reutilizar o mesmo nome de variável em muitos níveis.

Um nome claro reduz conflitos:

webserver_http_port
database_connection_port
application_health_port

30. Ansible no IBM Z

Ansible também pode automatizar z/OS.

Uma Collection importante é:

ibm.ibm_zos_core

Ela permite trabalhar, dependendo do ambiente e da configuração, com operações como:

  • datasets;

  • membros de PDS e PDSE;

  • USS;

  • JCL;

  • JOBs;

  • comandos;

  • cópia de arquivos;

  • encode e decode;

  • módulos específicos de z/OS.

Exemplo: submeter JCL

---
- name: Executar JOB no z/OS
  hosts: zos
  gather_facts: false

  tasks:
    - name: Submeter JCL de compilação
      ibm.ibm_zos_core.zos_job_submit:
        src: USER.JCL(COMPILE)
        location: data_set
        wait_time_s: 60
        return_output: true
      register: job_result

    - name: Mostrar resultado
      ansible.builtin.debug:
        var: job_result

Validar retorno

- name: Interromper se o retorno for maior que 4
  ansible.builtin.fail:
    msg: "Compilação COBOL falhou."
  when:
    - job_result.jobs is defined
    - job_result.jobs | length > 0
    - job_result.jobs[0].ret_code.code | int > 4

Possível pipeline COBOL

Código COBOL alterado
        ↓
Commit no Git
        ↓
Jenkins inicia pipeline
        ↓
Ansible envia fontes
        ↓
Ansible submete JCL
        ↓
Compilação é monitorada
        ↓
Return Code é validado
        ↓
Testes são executados
        ↓
LOADLIB é promovida
        ↓
CICS é atualizado

O Ansible não substitui COBOL, JCL, Db2, CICS ou z/OS.

Ele coordena e automatiza tarefas ao redor deles.


31. Ansible, COBOL e a arte de pensar em processos

O programador COBOL possui uma vantagem inesperada ao aprender Ansible.

COBOL ensina:

  • organização;

  • clareza;

  • processamento determinístico;

  • controle de retorno;

  • separação de responsabilidades;

  • atenção ao formato;

  • preocupação com reinício;

  • auditabilidade;

  • tratamento de erros;

  • previsibilidade operacional.

Essas qualidades são essenciais em automação.

Um bom Playbook precisa ser:

Legível
Repetível
Idempotente
Testável
Versionado
Auditável
Seguro
Recuperável

Em outras palavras, Ansible moderno precisa exatamente da disciplina que os ambientes mainframe cultivam há décadas.

A indústria às vezes apresenta infraestrutura como código como uma descoberta revolucionária.

O programador mainframe olha para JCLs, PROCs, parâmetros, bibliotecas controladas e processamento automatizado e pensa:

Interessante. Agora colocaram YAML.


32. Perguntas comuns de entrevistas

O que é Ansible?

Ansible é uma plataforma de automação usada para configuração, implantação, provisionamento e orquestração. Normalmente utiliza SSH ou mecanismos remotos semelhantes e descreve automações em Playbooks YAML.

Por que é agentless?

Porque normalmente não exige um agente Ansible permanente nos hosts administrados. Utiliza SSH, WinRM, APIs ou conexões específicas.

Inventory e Playbook são iguais?

Não.

Inventory informa onde executar.

Playbook informa o que executar.

Módulo e Role são iguais?

Não.

Módulo executa uma operação específica.

Role organiza uma automação completa e reutilizável.

command e shell são iguais?

Não.

command executa diretamente um programa.

shell passa o comando por um shell, permitindo pipes e redirecionamentos.

Variáveis e facts são iguais?

Variáveis são valores definidos ou recebidos.

Facts são informações coletadas dos hosts.

O que é Vault?

É o recurso de criptografia de dados sensíveis do Ansible.

O que são Handlers?

São tarefas executadas quando notificadas, normalmente em resposta a uma mudança.

O que é idempotência?

É a propriedade de atingir o mesmo estado final mesmo quando a automação é executada repetidamente.


33. Laboratório inicial passo a passo

Passo 1 — Instalar Ansible

Em distribuições baseadas em Debian ou Ubuntu:

sudo apt update
sudo apt install ansible -y

Validar:

ansible --version

Passo 2 — Criar diretório

mkdir -p ~/ansible-lab
cd ~/ansible-lab

Passo 3 — Criar inventário

# inventory.ini

[local]
localhost ansible_connection=local

Passo 4 — Testar

ansible all -i inventory.ini -m ping

Resultado esperado:

localhost | SUCCESS

Passo 5 — Criar Playbook

# primeiro-playbook.yml
---
- name: Primeiro laboratório Ansible
  hosts: local
  gather_facts: true

  tasks:
    - name: Mostrar sistema operacional
      ansible.builtin.debug:
        msg: >
          Estou executando em
          {{ ansible_facts['distribution'] }}
          {{ ansible_facts['distribution_version'] }}

    - name: Criar diretório de laboratório
      ansible.builtin.file:
        path: /tmp/ansible-lab
        state: directory
        mode: "0755"

    - name: Criar arquivo
      ansible.builtin.copy:
        dest: /tmp/ansible-lab/mensagem.txt
        content: |
          Não entre em pânico.
          O Ansible chegou até aqui.
        mode: "0644"

Passo 6 — Verificar sintaxe

ansible-playbook \
  -i inventory.ini \
  primeiro-playbook.yml \
  --syntax-check

Passo 7 — Simular

ansible-playbook \
  -i inventory.ini \
  primeiro-playbook.yml \
  --check --diff

Passo 8 — Executar

ansible-playbook \
  -i inventory.ini \
  primeiro-playbook.yml

Passo 9 — Executar novamente

ansible-playbook \
  -i inventory.ini \
  primeiro-playbook.yml

Na primeira execução, algumas tarefas terão:

changed

Na segunda, deverão retornar:

ok

Você acabou de observar idempotência funcionando.


34. Curiosidades e Easter Eggs

O nome Ansible

O termo “ansible” ficou conhecido na ficção científica como um dispositivo de comunicação instantânea entre grandes distâncias.

O nome combina bem com uma ferramenta que envia instruções para sistemas remotos.

A maioria dos problemas não está no YAML

Quando um Playbook falha, o instinto inicial é culpar a indentação.

Muitas vezes o verdadeiro problema é:

  • DNS;

  • SSH;

  • permissão;

  • variável;

  • pacote inexistente;

  • caminho incorreto;

  • serviço com outro nome;

  • Python ausente;

  • firewall;

  • sistema operacional diferente.

Ou, como diria um operador veterano:

O erro está exatamente onde o sistema disse que está, exceto quando não está.

changed não significa necessariamente sucesso funcional

Uma tarefa pode alterar um arquivo corretamente e ainda assim produzir uma configuração inválida para a aplicação.

Por isso, use:

  • validate;

  • testes;

  • health checks;

  • asserts;

  • rollback;

  • ambiente de homologação.

Automação ruim automatiza erros

Se um procedimento manual ruim for transformado em código sem revisão, teremos apenas um erro mais rápido, mais consistente e capaz de atingir centenas de máquinas simultaneamente.

A automação amplifica competência.

Infelizmente, também amplifica incompetência.

A resposta para tudo não é 42

Em Ansible, frequentemente é:

--check --diff -vvv

Não resolve tudo, mas oferece boas pistas.


35. O verdadeiro salto mental

O aprendiz pergunta:

Qual comando devo usar?

O profissional pergunta:

Qual estado desejo garantir?

O aprendiz escreve:

shell: systemctl restart nginx

O profissional pergunta:

Por que reiniciar? Houve mudança? Posso validar antes? Posso recarregar em vez de reiniciar?

O aprendiz cria um Playbook para funcionar uma vez.

O profissional cria uma automação para:

  • executar repetidamente;

  • falhar com clareza;

  • registrar evidências;

  • preservar segurança;

  • limitar impacto;

  • permitir rollback;

  • ser compreendida por outra pessoa.

Esse é o ponto em que Ansible deixa de ser uma coleção de arquivos YAML e se torna engenharia.


Conclusão — Não entre em pânico, versione o Playbook

Ansible não é apenas uma ferramenta para executar comandos em vários servidores.

Ele representa uma forma estruturada de administrar sistemas.

Com ele, podemos transformar operações manuais em processos:

  • repetíveis;

  • previsíveis;

  • auditáveis;

  • seguros;

  • versionados;

  • testáveis;

  • reutilizáveis.

Para um programador COBOL, muitos conceitos são menos alienígenas do que parecem.

O Inventory define os destinos.

O Playbook organiza a execução.

As Tasks representam passos.

Os módulos realizam operações.

As variáveis parametrizam.

Os Facts descrevem o ambiente.

Os Handlers reagem às mudanças.

As Roles organizam componentes.

As Collections distribuem funcionalidades.

O Vault protege segredos.

Git registra a história.

Jenkins coordena o fluxo.

Ansible executa.

E o z/OS, apesar de observar toda essa modernidade com a serenidade de quem já sobreviveu a inúmeras previsões de extinção, também pode participar dessa automação.

O melhor caminho para aprender é começar pequeno.

Crie um inventário.

Execute um ping.

Escreva um Playbook.

Crie um arquivo.

Instale um pacote.

Use uma variável.

Adicione uma condição.

Implemente um Handler.

Transforme o código em uma Role.

Coloque no Git.

Adicione testes.

Integre a uma pipeline.

Automatize um processo real.

Depois, execute tudo novamente.

Se o resultado continuar previsível, você estará no caminho correto.

Se o ambiente desaparecer, verifique se usou:

state: absent

em algum lugar particularmente inconveniente.

No universo da automação, como no mainframe, toda grande jornada começa com uma pequena instrução.

No COBOL:

PROCEDURE DIVISION.

No Ansible:

---

E em qualquer viagem técnica realmente perigosa:

Não entre em pânico. Faça backup, valide a sintaxe e nunca teste pela primeira vez em produção.

Vagner Renato Bellacosa, IBM Champion e especialista em IBM Mainframe
IBM Z17 SYSTEM ONLINE
Sobre o autor

Vagner Renato Bellacosa

IBM Champion 2026 • Especialista em IBM Mainframe

Vagner Renato Bellacosa trabalha com IBM Mainframe desde 1988 , é IBM Champion e especialista em COBOL, CICS, Db2, z/OS e IBM Z. Compartilha experiências profissionais, conhecimento técnico, história da computação e práticas do universo mainframe para aproximar novas gerações das tecnologias que sustentam empresas, bancos e governos ao redor do mundo.

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