Security Researcher
Heitor Gouvêa
Nos últimos anos, DORA Metrics [1] se consolidaram como uma das principais formas de avaliar a performance de organizações de engenharia de software. Diferente de métricas tradicionais que focam apenas em produtividade individual ou volume de entregas, as métricas definidas pelo grupo de pesquisa DevOps Research and Assessment buscam medir a capacidade sistêmica de uma organização entregar software com velocidade, estabilidade e previsibilidade.
As quatro métricas são amplamente conhecidas: frequência de deploy, lead time para mudanças, taxa de falhas em mudanças e tempo médio de recuperação. Em conjunto, elas descrevem o quão eficiente é o fluxo que leva uma alteração de código desde o commit até a operação estável em produção. Embora frequentemente associadas a práticas de desenvolvimento, automação de pipelines e arquitetura de sistemas, existe um elemento fundamental desse processo que costuma receber menos atenção: as imagens de container utilizadas como base para executar as aplicações.
Grande parte da fricção operacional presente em pipelines modernas não está no código da aplicação em si, mas na infraestrutura sobre a qual ele é executado.
O problema estrutural das imagens de container tradicionais
Imagens de container tradicionais, baseadas em distribuições completas como Debian ou Ubuntu, frequentemente carregam centenas de pacotes herdados da distribuição. Muitos desses componentes não são necessários para a execução da aplicação, mas permanecem presentes por conveniência ou herança do ecossistema de pacotes. Cada dependência adicional aumenta a superfície de ataque, introduz complexidade operacional e, principalmente, gera um grande volume de vulnerabilidades detectadas por scanners de segurança.
Não é incomum que uma imagem base tradicional apresente dezenas ou até centenas de CVEs identificadas durante o processo de build. Na prática, muitas dessas vulnerabilidades não são exploráveis no contexto da aplicação, pois os componentes afetados não são utilizados em runtime ou já possuem mitigação indireta. Ainda assim, elas aparecem nos relatórios de scanners e precisam ser analisadas pelas equipes.
Esse ruído gera ciclos de triagem manual, bloqueios de pipeline e atualizações emergenciais que impactam diretamente a capacidade de entrega das equipes de engenharia.
Imagens minimalistas e a redução estrutural de vulnerabilidades
Uma abordagem mais recente para lidar com esse problema consiste em utilizar imagens de container minimalistas com CVEs próximas de zero. Essas imagens são construídas a partir de um princípio simples: incluir apenas os componentes estritamente necessários para executar a aplicação. Em vez de herdar toda a pilha de uma distribuição generalista, elas partem de bases extremamente enxutas, frequentemente derivadas de ambientes como Alpine ou distroless, e removem elementos que não fazem parte do runtime da aplicação, como shells interativos, gerenciadores de pacote e utilitários de sistema.
Outro aspecto relevante dessa abordagem é a construção dos componentes diretamente a partir do código fonte, em vez de depender exclusivamente de pacotes pré-compilados de distribuições. Isso permite aplicar patches de segurança de forma antecipada e evitar vulnerabilidades herdadas de cadeias de distribuição mais amplas. O resultado é uma imagem significativamente menor, com menos dependências e uma superfície de ataque muito mais restrita.
Redução de ruído com contextualização de vulnerabilidades
Além da redução estrutural de vulnerabilidades, outro elemento importante é a contextualização de riscos através de mecanismos como VEX (Vulnerability Exploitability eXchange). Em muitos casos, scanners de segurança identificam vulnerabilidades que não são exploráveis no contexto específico de um artefato. O VEX permite declarar formalmente esse contexto, indicando que determinada CVE não afeta o artefato, está mitigada por configuração ou não é aplicável ao caminho de execução da aplicação. Isso reduz drasticamente o ruído de falsos positivos e evita ciclos desnecessários de triagem de vulnerabilidades.
Evidências verificáveis na cadeia de construção
Quando combinadas com práticas modernas de segurança da cadeia de suprimentos, essas imagens também passam a incluir evidências verificáveis sobre sua construção. Artefatos como SBOM, assinaturas criptográficas, proveniência de build e atestações estruturadas permitem que qualquer sistema ou pipeline valide a integridade e a origem da imagem antes de utilizá-la. Embora esses mecanismos sejam importantes para a confiança no artefato, o impacto mais imediato para organizações de engenharia aparece no funcionamento cotidiano dos pipelines.
Impacto na frequência de deploy
A frequência de deploy é frequentemente afetada por ruídos de segurança introduzidos no pipeline. Quando imagens base apresentam um grande número de vulnerabilidades, cada build pode gerar novos alertas de segurança que precisam ser investigados. Em muitos ambientes, pipelines são configurados para bloquear builds que ultrapassam determinados limiares de severidade de CVE. Esse processo frequentemente congela releases enquanto equipes avaliam a relevância de cada vulnerabilidade reportada. Ao utilizar imagens com CVEs próximas de zero, grande parte desse ruído desaparece. Builds passam mais rapidamente pelas etapas de segurança e as equipes deixam de interromper ciclos de deploy para triagem manual de vulnerabilidades irrelevantes. O resultado é uma capacidade maior de realizar deploys com frequência.
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Impacto no lead time para mudanças
O lead time para mudanças, que mede o tempo entre uma alteração de código e sua disponibilização em produção, também é diretamente impactado pela infraestrutura utilizada nos pipelines. Imagens menores são transferidas mais rapidamente entre registries e clusters, reduzem o tempo de pull durante builds e diminuem o tempo necessário para distribuição durante deploys. Além disso, imagens minimalistas possuem menos camadas e menos dependências, o que simplifica processos de build e análise de segurança. A soma desses fatores reduz a latência do pipeline como um todo e contribui para ciclos de entrega mais curtos.
Impacto na taxa de falhas em mudanças
A taxa de falhas em mudanças está frequentemente associada à complexidade do ambiente de execução. Imagens grandes e generalistas carregam dependências que podem introduzir comportamentos inesperados em runtime, especialmente quando pacotes herdados da distribuição entram em conflito com bibliotecas utilizadas pela aplicação. Ao reduzir drasticamente o número de componentes presentes no ambiente, imagens minimalistas tornam o runtime mais previsível. Menos dependências implicam menos pontos de falha potenciais e menor probabilidade de que mudanças aparentemente pequenas causem incidentes em produção.
Impacto no tempo médio de recuperação
O impacto também se estende ao tempo médio de recuperação, ou MTTR. Quando ocorre um incidente de segurança ou uma falha crítica relacionada a dependências, a capacidade de identificar rapidamente quais artefatos são afetados torna-se fundamental. Imagens que incluem SBOM e metadados de proveniência permitem identificar imediatamente quais componentes fazem parte do artefato e qual pipeline foi responsável por sua construção. Isso reduz drasticamente o tempo necessário para investigação e correção do problema. Além disso, imagens menores podem ser reconstruídas e distribuídas mais rapidamente, acelerando a implantação de correções em produção.
Benefícios operacionais adicionais
Imagens minimalistas ocupam menos espaço em registries, consomem menos largura de banda durante distribuições e iniciam containers mais rapidamente em ambientes de orquestração como Kubernetes. Em ambientes de larga escala, onde centenas ou milhares de containers são iniciados diariamente, diferenças de poucos megabytes no tamanho da imagem podem representar ganhos significativos em tempo de inicialização e consumo de recursos.
Essas melhorias evidenciam um ponto frequentemente negligenciado em discussões sobre performance de engenharia: a velocidade de entrega não depende apenas da eficiência dos desenvolvedores ou da automação de pipelines, mas também da complexidade da infraestrutura subjacente.
Segurança como acelerador da capacidade de entrega
Historicamente, a segurança foi frequentemente percebida como um fator que desacelera a entrega de software. Scanners, auditorias e validações manuais eram vistos como etapas adicionais que introduziram fricção no pipeline. No entanto, quando a segurança é tratada na base da infraestrutura, especialmente nas imagens de container que sustentam as aplicações, ela passa a desempenhar o papel oposto. Em vez de introduzir novos controles reativos, ela reduz a quantidade de problemas que precisam ser analisados posteriormente.
Imagens de container construídas com o objetivo explícito de manter CVEs próximas de zero, minimizar dependências e fornecer evidências verificáveis de build representam uma mudança estrutural nessa abordagem. Elas não apenas reduzem riscos de segurança, mas também simplificam pipelines, diminuem o ruído operacional e aumentam a previsibilidade do ambiente de execução.
Conclusão
As DORA Metrics foram concebidas para medir exatamente essa capacidade: entregar software com velocidade, estabilidade e confiabilidade. Embora frequentemente associadas a práticas de desenvolvimento e cultura organizacional, essas métricas também são profundamente influenciadas pelas escolhas de infraestrutura feitas pelas equipes de engenharia.
Ao reduzir vulnerabilidades, diminuir complexidade e tornar artefatos mais previsíveis, imagens de container minimalistas com CVEs próximas de zero contribuem diretamente para melhorar frequência de deploy, reduzir lead time, diminuir falhas em mudanças e acelerar recuperação de incidentes. Em outras palavras, elas não apenas tornam sistemas mais seguros, elas tornam organizações de engenharia mais eficientes.
Referências
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