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Checklist de Revisão Periódica - Deploy Seguro

Este checklist aplica-se a todas as aplicações em vias de serem colocadas em produção, especialmente as classificadas como L2 ou L3. Serve como instrumento de verificação binária e auditável da adoção prática das prescrições do Capítulo 11 (DPL-001 a DPL-009), permitindo:

  • Controlo formal da execução segura
  • Verificação da existência de rollback testado
  • Confirmação da validação operacional antes do deploy

🗓️ Recomenda-se a sua revisão antes de qualquer release, rollback ou alteração de configuração relevante, conforme indicado na aplicacao-lifecycle.


📋 Itens de Verificação

ItemVerificado?
Existe aprovação formal humana do deploy registada com timestamp e identidade do aprovador? (DPL-001)
Os artefactos promovidos têm assinatura/hash e proveniência (commit SHA, run id) verificados no deploy, com rejeição automática dos que não a têm? (DPL-002)
Os gates automáticos de segurança (CVEs críticos, testes, secret scanning) bloqueiam o deploy em caso de falha, com evidência de execução? (DPL-003)
As validações estão integradas em gates condicionais parametrizados por criticidade (L1–L3)?
Existe SBOM atualizado ligado ao artefacto e todos os findings estão resolvidos ou com exceção formal aprovada (aprovador e validade)?
Cada deploy tem ID único e registo que associa quem aprovou, artefacto, commit SHA, momento, ambiente e gates, permitindo traçar de incidente a commit? (DPL-004)
Existe procedimento de rollback documentado e testado no último ciclo de release ou ano, com data e tempo máximo verificados? (DPL-005)
Existem mecanismos de reversibilidade imediata (blue/green, toggles), com releases anteriores documentadas e reversíveis? (DPL-009)
As credenciais de deploy têm âmbito mínimo e vida curta (OIDC/workload identity), não partilhadas entre aplicações, com logs de uso? (DPL-006)
A validação em staging representativo (mesmas versões/configuração, dados não reais) foi executada antes da promoção (L2/L3)? (DPL-007)
A pipeline de produção está segregada, com segredos em cofres distintos e acesso por MFA e RBAC?
Existe monitorização durante a janela de deploy e período de observação pós-deploy por nível, com thresholds para rollback automático e playbook de reação por incidente? (DPL-008)
Para componentes críticos, o deploy é progressivo (canary, blue-green ou feature flags) com thresholds e critérios de rollback por etapa (L3)? (DPL-009)
As feature flags têm metadata obrigatória (owner, âmbito, ativação, expiração), são versionadas como código, auditáveis, avaliadas no backend e revistas periodicamente?
A release segue versionamento semântico com changelog técnico e de segurança (CVEs corrigidas, breaking changes)?
As exceções a gates seguem template versionado (aprovador por severidade, validade máx. 6 meses), e as ações irreversíveis e decisões de go/no-go exigem registo humano (quem, quando, porquê, evidência)?
Em sistemas com agente AI ou modelo load-bearing, a eval suite corre como gate obrigatório quando muda modelo/skill files/system prompts, o rollback de modelo e de prompt/skill é independente do aplicacional, e as release notes registam versão de modelo/skill/eval + mandate_ref (DPL-010)?
Em sistemas agentic L3, a mudança de versão maior de modelo é promovida via canary com critérios objetivos, e existe gate automático que desce o autonomy_level quando a eval suite não confirma o nível (DPL-011)?

🔄 Integração Operacional

  • Este checklist pode ser integrado em pipelines, fluxos de aprovação de release, gates de produção ou auditorias técnicas.
  • Cada item deve ser validado com evidência objetiva (ex: logs de aprovação, ficheiros SBOM, relatórios de rollback, prints do pipeline).
  • Os resultados podem ser ligados ao ciclo de vida do artefacto, da aplicação ou do serviço.

⚠️ Em caso de resposta negativa, deve existir exceção formal aprovada e documentada conforme o modelo do capítulo.


✅ Conformidade e KPI

  • A validação deste checklist permite declarar conformidade com o Capítulo 11 - Deploy Seguro.
  • A contagem de respostas afirmativas pode ser usada para medir o grau de adoção das práticas prescritas.
  • Este resultado pode ser agregado por equipa, domínio ou organização como indicador de maturidade operacional.

📌 Este mecanismo de controlo está alinhado com o modelo de confiança rastreável e reversível defendido pelo SbD-ToE.