Self Hosting é para o seu projeto? Pilares da hospedagem de aplicações, IaaS, PaaS, Kubernetes e Serverless

Introdução

Decidir entre self hosting, PaaS ou serverless não é apenas uma escolha de custo. Cada modelo impacta diretamente confiabilidade, velocidade de entrega, escalabilidade, segurança e necessidade de especialização da equipe. Para os times, a decisão deve levar em conta tradeoffs técnicos, operacionais e financeiros.

Siglas e Acrônimos

• IaaS: Infrastructure as a Service – modelo em que o provedor fornece infraestrutura (VMs, rede, armazenamento) e o usuário gerencia o sistema operacional e aplicações.
• K8s: Kubernetes – plataforma open-source para orquestração de containers, automatizando deploy, scaling e operação de aplicações containerizadas.
• PaaS: Platform as a Service – provedor oferece plataforma completa, incluindo runtime, middleware e ferramentas de deploy, reduzindo complexidade operacional.
• FaaS: Function as a Service – modelo serverless em que funções isoladas são executadas sob demanda, escalando automaticamente e cobrando por invocação. Em alguns cloud providers, pode oferecer infraestrutura dedicada para funções críticas ou com requisitos de performance específicos.
• HA: High Availability – arquitetura de alta disponibilidade, minimizando downtime e garantindo continuidade do serviço.
• Lock-In: Dependência de um provedor ou plataforma específica, dificultando migração para outro serviço ou ambiente sem esforço técnico e custo significativo.
• HPA: Horizontal Pod Autoscaler – Kubernetes ajusta dinamicamente número de pods com base em métricas de carga.
• VPA: Vertical Pod Autoscaler – Kubernetes ajusta recursos (CPU/memória) de pods existentes conforme utilização.
• CSI: Container Storage Interface – padrão de interface para volumes persistentes em containers.
• CI/CD: Continuous Integration / Continuous Deployment – práticas de integração e deploy contínuo para automação de testes e entrega.
• RTO: Recovery Time Objective – tempo máximo tolerável para recuperação após falha.
• RPO: Recovery Point Objective – quantidade máxima de dados que pode ser perdida em caso de falha.
• SLA: Service Level Agreement – acordo de nível de serviço que define disponibilidade, tempo de resposta, suporte e penalidades, ajudando a medir risco e confiabilidade de provedores e serviços.

Modelos de hospedagem

Self Hosting / IaaS

• Provedores: Hetzner, Linode, DigitalOcean, AWS EC2, Azure VMs, etc.
• Prós: controle total sobre o sistema operacional, tuning de desempenho, menor custo previsível em workloads contínuos, flexibilidade em arquiteturas customizadas.
• Contras: alta responsabilidade operacional: patching, backups, monitoramento, segurança e recuperação de desastres.

Plataformas Self-Hosted

Ferramentas como Coolify, CapRover e Dokku abstraem parte da complexidade, oferecendo:

• Deploy via Git.
• Gerenciamento de certificados TLS.
• Integração com bancos e caches.
• Painéis de observabilidade básicos.

Tradeoff: menos complexidade, mas ainda requer expertise em segurança, backup e scaling.

PaaS

• Exemplos: Azure App Service, AWS Elastic Beanstalk, Container Apps.
• Prós: abstração de infraestrutura, CI/CD simplificado, deploy rápido, escalabilidade automática, observabilidade integrada.
• Contras: lock-in significativo, limites de configuração, custos podem escalar rapidamente.

Managed Kubernetes

• Exemplos: AKS (Azure), EKS (AWS), GKE (Google Cloud).
• Prós: control plane gerenciado, integração com serviços nativos, HPA/VPA, escalabilidade e resiliência.
• Contras: ainda exige conhecimento em Kubernetes, custos mais altos, complexidade de troubleshooting.

Serverless / FaaS

• Exemplos: AWS Lambda, Azure Functions.
• Prós: escala automática instantânea, custo por invocação, ideal para workloads event-driven.
• Contras: cold starts, limites de timeout/memória, lock-in extremo, dificuldade de portabilidade.

Tradeoffs e decisão estratégica

Escalabilidade por modelo de hospedagem

Insights

• A escala horizontal (mais instâncias ou pods) é a forma mais comum de lidar com aumento de demanda; quase todos os modelos modernos suportam isso, mas o esforço varia.
• A escala vertical (mais CPU/memória por instância) é limitada em VMs self-hosted e serverless, mas mais simples em PaaS ou Kubernetes gerenciado com VPA.
• Serverless é o modelo mais elástico, mas com trade-offs de cold starts, limites de execução e lock-in.
• Managed Kubernetes oferece um equilíbrio: escalabilidade automática, mas ainda exige configuração do cluster, quotas de nodes e monitoramento para evitar overscaling.

Kubernetes Self-Hosted na Hetzner

Hetzner oferece integrações com custo competitivo e rede estável, ideal para clusters self-hosted com autoscale.

• Provisionamento: Terraform, Ansible ou Pulumi.
• Control Plane: multi-master HA ou k3s para simplificação.
• Hetzner Cloud Controller Manager: provisiona load balancers, IPs flutuantes e volumes automaticamente.
• Cluster Autoscaler: ajuste automático de nodes baseado em workload.
• Storage: CSI driver Hetzner para volumes persistentes.
• Observabilidade e GitOps: ArgoCD/Flux + Prometheus/Grafana + Velero para backups são possíveis.

Diagrama de arquitetura K8s autoscalável na Hetzner

Coolify / CapRover / Dokku em VMs IaaS (Self Hosted)

Plataformas self-hosted como Coolify, CapRover e Dokku facilitam o deploy de aplicações em VMs IaaS, oferecendo integração com Git, gerenciamento de bancos de dados, certificados TLS, logs, rotas e serviços auxiliares.

• Essas ferramentas reduzem a complexidade operacional inicial, permitindo que equipes pequenas ou com menos experiência em infraestrutura façam deploys rápidos e consistentes.

Trade-offs:

• Escalabilidade limitada e dependente da infraestrutura subjacente.
• Backup, monitoramento e segurança continuam sob responsabilidade do time.
• Customizações avançadas podem exigir conhecimento técnico adicional ou acesso direto à VM.

São ideais para times que buscam agilidade e conveniência, mantendo controle sobre a infraestrutura sem a necessidade de montar toda a stack manualmente.

Kubernetes Gerenciado (Managed Kubernetes)

Kubernetes Gerenciados, como AKS (Azure), EKS (AWS) e GKE (Google Cloud), abstrem grande parte da complexidade operacional de um cluster Kubernetes, mas ainda mantém nuances importantes para os times:

• Control Plane Gerenciado: O provedor mantém o master/control plane atualizado (se ativado, muitas vezes com zero downtime e com recovery em falha), aplicando patches de segurança e garantindo alta disponibilidade (HA) sem intervenção do usuário.
• Atualizações e Patches:
  • Control plane: atualizações podem ser automáticas e patching gerenciado pelo provedor.
  • Nodes: dependendo do serviço, o provedor pode oferecer atualizações automáticas ou o time precisa aplicar patches manualmente via node pools.
• Provisionamento de Nodes: Criação e gerenciamento de pools de nodes, escalabilidade horizontal (HPA) e vertical (VPA) configuráveis. Autoscaling pode ser automático, com nodes adicionados/removidos conforme demanda.
• Segurança:
  • Autenticação e RBAC integrados.
  • Atualizações regulares de segurança para o control plane.
  • Policies de network e integração com serviços de identity do provedor.
• Backup e Recuperação: Geralmente o provedor garante HA do control plane, mas backups de volumes e estado da aplicação (etcd) podem precisar ser gerenciados pelo time.
• Integração com Serviços Nativos: Load balancers, storage classes, monitoramento, logging e serviços de identidade já integrados.
• Tradeoffs:
  • Menor overhead operacional comparado a clusters self-hosted.
  • Maior custo do que manter VMs próprias.
  • Customizações profundas do control plane limitadas.
  • Lock-in parcial no provedor.

Kubernetes Gerenciado oferece um ponto intermediário entre self-hosted e PaaS/serverless, equilibrando controle sobre workloads e conveniência operacional. Para workloads críticos, ainda é essencial entender como o provedor aplica patches, atualizações e como configurar alertas e políticas de autoscaling e segurança.

Nível de Serviço ou SLA (Service Level Agreement)

O SLA define os níveis de serviço que um provedor se compromete a entregar, incluindo disponibilidade, suporte e tempo de resposta a incidentes. Entender o SLA é crítico para avaliar risco e planejamento de continuidade.

• Disponibilidade Garantida: expressa em percentual (ex.: 99,9%). Impacta diretamente o downtime tolerável.
• Tempo de Resposta a Incidentes: SLA pode definir prazos para abertura e resolução de tickets críticos.
• Suporte: nível de suporte incluso e canais disponíveis (chat, telefone, email).
• RTO e RPO: frequentemente atrelados a SLA, definindo tolerância a downtime e perda de dados.
• Penalidades: cláusulas de compensação caso o provedor não cumpra os níveis acordados.
• Monitoramento e Alertas: disponibilidade de métricas, logs e dashboards para acompanhamento do SLA.
• Diferenças entre modelos:
  • IaaS Self-Hosted: SLA do provedor sobre a infraestrutura, não cobre a aplicação.
  • Managed Kubernetes: SLA cobre control plane e nodes (dependendo do provedor); workloads ainda precisam de monitoramento e backups (alguns provedores oferecem nativamente).
  • PaaS/Serverless: SLA cobre plataforma completa, incluindo runtime, escalabilidade e serviços nativos, reduzindo responsabilidade operacional.

Avaliar SLA ajuda a decidir o tradeoff entre controle operacional vs conveniência e entender riscos reais antes de migrar workloads críticas.

Dependência e Especialização do Time

A escolha do modelo de hospedagem impacta diretamente quanto conhecimento especializado é exigido do time e o nível de responsabilidade sobre a operação.

Suporte do Cloud Provider x Nível de Serviço

Em resumo, quanto mais abstrata a solução, menor a necessidade de especialização em infraestrutura, permitindo que o time concentre esforços em desenvolvimento e operação da aplicação.

Insights:

• Quanto mais abstrato o modelo (PaaS/Serverless), menor a necessidade de especialistas em infraestrutura dedicados.
• Soluções self-hosted ou IaaS exigem conhecimento profundo, tornando o time um ponto crítico do sistema.
• Managed Kubernetes fornece equilíbrio: parte da complexidade operacional é removida, mas ainda exige know-how do time para configuração, segurança e recovery.
• Estratégias de documentação, automação (IaC, pipelines, GitOps) aumentam a eficiência mesmo em modelos complexos.

Níveis de responsabilidade - Time x Provedor de Infraestrutura

• Quanto maior o nível, maior a responsabilidade do time sobre a infraestrutura.
• Quanto menor o nível, maior o acoplamento com o provedor (lock-in).

Checklist de decisão

1. Requisitos técnicos: latência, compliance, IOPS, GPUs, localização dos dados, RTO/RPO.
2. Habilidades da equipe: experiência em Kubernetes, automação, redes, observabilidade.
3. Custos reais e lock-in: modelar uma prévia orçamentária incluindo planejamento de SRE/DevOps, considerando que soluções com alto lock-in podem reduzir o esforço operacional, mas aumentam a dependência do provedor e os custos de migração; soluções com baixo lock-in exigem mais horas de SRE/DevOps para manutenção e automação, mas oferecem maior flexibilidade futura.
4. Protótipo de deploy: testar PaaS e self-hosted para medir esforço.
5. Segurança e conformidade: lacunas de controle interno vs provedor.
6. Automação: IaC, observabilidade, backups, testes de recovery.
7. Plano de rollback/migração: contingência caso o modelo inicial falhe.

Recomendações

• Custo:
  • Self Hosting / IaaS: custo previsível em workloads contínuos, mas exige investimento em time e operação.
  • Plataformas Self-Hosted: custo ainda previsível, reduz overhead operacional, mas ainda demanda expertise.
  • Managed Kubernetes: custo mais alto que VMs próprias, mas reduz carga operacional por ser gerenciado em relação aos processos.
  • PaaS / Serverless: pode escalar rapidamente e se tornar caro em workloads de alta demanda, embora reduza esforço da equipe.

E não acaba por aí: mesmo escolhendo o modelo de hospedagem mais conveniente, pode ser necessário configurar firewalls, application gateways e outras camadas de proteção para garantir uma barreira mínima de segurança, controlando tráfego, prevenindo acessos não autorizados e protegendo suas aplicações contra ataques comuns. Além disso, recomenda-se implementar monitoramento contínuo, auditoria de logs, patching regular e políticas de privilégio mínimo, garantindo que a infraestrutura e as aplicações permaneçam seguras e resilientes.

E o Banco de Dados: Gerenciado ou Não?

A escolha entre bancos de dados gerenciados ou self-hosted é semelhante aos trade-offs da aplicação. Um banco gerenciado (RDS, Azure SQL, Cloud Spanner, MongoDB Atlas) cuida de backups, replicação, escalabilidade e patches, permitindo que o time foque em modelagem, queries e lógica de negócio, mas aumenta o lock-in e pode ter custo mais alto. Um banco self-hosted oferece controle total sobre tuning, versionamento e otimizações, mas exige que o time gerencie alta disponibilidade, failover, backup e segurança, aumentando a carga operacional e o risco de downtime se mal configurado.

Mas atenção: observe a latência do banco de dados, especialmente se ele estiver fora da nuvem onde a aplicação roda ou em outra rede no mesmo provedor. Mesmo bancos gerenciados podem ter respostas mais lentas devido à distância entre aplicação e dados, impactando a performance de queries e o tempo de resposta das operações.

Em resumo: gerenciado reduz operação e risco, self-hosted aumenta controle e flexibilidade.

Recomendação prática: Para workloads críticas e times menores, prefira bancos gerenciados; para equipes experientes que precisam de controle total e customização aceitando os trade-offs, self-hosted pode ser uma opção.

Conclusão

Não há modelo universal. A escolha depende de maturidade do time, perfil do workload, risco aceitável, orçamento e tolerância a dependências de provedor (lock-in).

Soluções PaaS e serverless geralmente aumentam lock-in, dificultando migração futura sem esforço técnico e custo significativo. Self-hosted e IaaS oferecem maior portabilidade, mas exigem mais operação interna. Managed Kubernetes oferece um ponto intermediário, reduzindo parte da complexidade enquanto mantém um nível de portabilidade relevante.

Referências

• Hetzner Cloud – Documentação oficial e guias
• Hetzner k3s - Kubernetes Escalável na Hetzner usando k3s
• Kubernetes Official Documentation – Conceitos, API e melhores práticas
• Hetzner Kubernetes Self-Hosted – Guia para clusters autoscaláveis
• Azure App Service – Plataforma PaaS da Microsoft
• AWS Elastic Beanstalk – Plataforma PaaS da AWS
• AKS – Azure Kubernetes Service – Kubernetes gerenciado pela Azure
• EKS – Amazon Elastic Kubernetes Service – Kubernetes gerenciado pela AWS
• GKE – Google Kubernetes Engine – Kubernetes gerenciado pelo Google Cloud
• Coolify – Plataforma self-hosted para deploy de aplicações
• CapRover – Plataforma self-hosted para deploy de containers
• Terraform – IaC para provisionamento de infraestrutura
• Ansible – Automação de configuração e deploy
• Pulumi – IaC com linguagens de programação
• ArgoCD – GitOps para Kubernetes
• Prometheus – Monitoramento e alertas
• Grafana – Visualização de métricas
• Velero – Backup e recuperação para Kubernetes
• Serverless Computing Overview – Conceitos de FaaS
• Container Storage Interface (CSI) – Interface para volumes persistentes em Kubernetes