Prontidão do Postgres para produção em 48 horas

O que significa "pronto para produção" para Postgres após um protótipo

Postgres pronto para produção não é “design de banco perfeito”. Significa que seu app aguenta usuários reais, tráfego real e erros reais sem perder dados, cair ou vazar acessos.

Um protótipo prioriza velocidade: um usuário do banco, configurações padrão, sem alertas e backups que existem mais como ideia. Produção inverte o objetivo. Você quer comportamento previsível sob carga, regras de acesso claras e um caminho de volta quando algo quebra.

A maioria dos problemas aparece em três lugares:

• Perda de dados quando backups estão ausentes, não testados ou armazenados ao lado do banco.
• Quedas quando o tráfego sobe e cada requisição abre uma nova conexão (uma tempestade de conexões).
• Vazamentos de segurança quando segredos vazam, roles têm permissões demais ou entradas não são tratadas com segurança.

Um esforço de 48 horas para prontidão de produção é sobre adicionar uma camada fina de segurança, não redesenhar tudo. Nesse período você normalmente consegue fazer os backups funcionarem, provar uma restauração, adicionar monitoramento básico, colocar pooling de conexões e parar de rodar o app como superuser. O que geralmente não dá para terminar são grandes redesenhos de esquema, reescrever consultas complexas ou criar failover multi-região do zero.

Se você herdou um protótipo gerado por IA (frequente em ferramentas como Replit ou Cursor), siga uma ordem baseada em risco: proteja dados primeiro, previna quedas depois e só então aperte permissões.

Hora 0–2: inventário rápido e triagem de riscos

Passe as primeiras duas horas juntando fatos no papel. Você não consegue tomar boas decisões se não souber onde o Postgres vive, quem o administra e como o app o acessa.

Comece com um inventário simples:

• Onde o Postgres está hospedado e qual versão roda
• Como o app se conecta (direto, proxy, serverless)
• Que armazenamento é usado e se snapshots estão habilitados
• Quem tem acesso admin e quem pode aplicar mudanças no banco
• Onde as credenciais vivem (variáveis de ambiente, gerenciador de segredos, repositório, configurações de CI)

Depois capture o que seria necessário para reproduzir o estado atual: um dump do schema, extensões instaladas e qualquer job agendado ou migração que rode automaticamente. Anote as 5–10 ações mais importantes que atingem o Postgres (cadastro/login, checkout, busca, edições administrativas). Se tiver logs, pegue uma amostra pequena de queries lentas.

Finalmente, faça uma triagem baseada no que está doendo agora: timeouts durante picos, “muitas conexões”, um endpoint consistentemente lento ou fluxos de autenticação que falham esporadicamente.

Backups: escolha RPO/RTO e implemente a configuração mais simples e confiável

Se você fizer só uma coisa, que sejam backups que você consiga restaurar de verdade. Comece com dois números:

• RPO (quanto dado você pode perder, por exemplo 15 minutos)
• RTO (quão rápido precisa voltar, por exemplo 60 minutos)

Esses objetivos dirigem todo o resto. Se você tolera perder um dia de dados, backups noturnos podem bastar. Se não tolera, precisa de backups mais frequentes e provavelmente de point-in-time recovery oferecido pelo host do Postgres.

Para uma configuração prática em 48 horas, use duas camadas:

• Snapshots (recuperação rápida)
• Backups lógicos (mais lentos, mas portáveis e mais fáceis de inspecionar)

Escolha uma política de retenção que você consiga explicar em uma frase, como “7 diários e 4 semanais”. Armazene backups fora da máquina ou do cluster do banco para que uma falha não derrube tudo.

Mantenha a prova de restauração pequena e repetível. Restaurar uma tabela pequena (ou só schema mais algumas linhas) em um banco limpo e verificar contagens suficientes é suficiente para pegar a maioria das configurações erradas de backup.

Também decida quem é acionado quando backups falham. Deve ser uma pessoa nomeada ou uma rotação on-call, não “a equipe”.

Prontidão de restauração: prove que você consegue recuperar dados

Um backup que você nunca restaurou é um palpite. Prontidão de restauração significa ter uma rotina que você consegue executar quando está cansado, estressado e o app está fora do ar.

Um teste de restauração rápido (30–60 minutos)

Restaure em um lugar isolado: um banco separado no mesmo servidor, staging ou um container temporário. Não toque na produção enquanto prova que o backup é utilizável.

# Example: restore into a new database
createdb app_restore_test

# If you have a plain SQL dump
psql -d app_restore_test -f backup.sql

# If you have a custom-format dump
pg_restore -d app_restore_test --clean --if-exists backup.dump

Após a restauração, verifique os pontos de falha do protótipo: extensões faltando, owners errados ou roles que só existiam no laptop de alguém.

Valide o básico:

• A role do app consegue conectar e fazer uma leitura e escrita simples
• Extensões necessárias existem (por exemplo, uuid-ossp, pgcrypto, PostGIS)
• Roles e grants sobreviveram à restauração (nada ficou com o owner errado)
• Um smoke test rápido passa (login, criar um registro e ler de volta)

Documente como um runbook

Escreva os passos exatos que você seguiu: comandos, de onde vêm as credenciais e o que significa “sucesso”. Cronometre a restauração de ponta a ponta e compare com seu RTO. Se a restauração leva 45 minutos e seu RTO é 15, isso não é um problema de ajuste — é desalinhamento entre design de backup e requisitos.

Monitoramento e alertas: os sinais mínimos que pegam quedas reais

Você não precisa de um dashboard gigante. Precisa de um pequeno conjunto de sinais que prevêem dor do usuário, além de alertas que atinjam uma pessoa real.

Comece com algumas checagens que você realmente vai olhar:

• Conexões ativas vs max_connections
• CPU e pressão de memória no host do banco
• Espaço livre e a taxa de consumo
• Lag de replicação (se houver réplicas)
• Taxas de erro (timeouts, falhas de auth)

Depois adicione duas checagens que pegam as quedas sorrateiras: queries lentas e esperas por locks. Protótipos costumam falhar aqui porque um endpoint faz um table scan ou um job em background segura um lock e tudo enfileira atrás.

Mantenha regras de alerta simples e acionáveis. Por exemplo: pouco espaço em disco, saturação de conexões por vários minutos, grande salto na latência p95, waits de lock persistentes ou lag de replicação acima da sua tolerância.

Cuidado com logs. Registre queries lentas e erros, mas não logue corpos de requisição crus, tokens, senhas ou SQL completo que contenha dados de usuário.

Pooling de conexões: evite tempestades de conexões antes que aconteçam

A maioria dos protótipos faz o mais simples: abre uma conexão nova, roda uma query e segue. Isso funciona até aparecer um pico (lançamento, e-mail, tráfego de bots). Postgres tem um limite rígido de conexões concorrentes, e cada conexão consome memória. Muitas conexões de uma vez deixam o banco lento e depois falhando.

Pooling resolve isso ao tornar conexões reaproveitáveis e limitadas.

Onde o pooling deve ficar

Pooling no nível do app é aceitável quando você controla o código e o runtime fica aquecido. Um pooler gerenciado é o mais fácil se o provedor oferecer. Um pooler dedicado (rodando próximo ao banco) costuma ser o mais previsível quando há múltiplas instâncias de app.

Configurações iniciais seguras

Comece pequeno e meça:

• Tamanho do pool: 10–30 por instância de app (não centenas)
• Timeout de conexão: 2–5 segundos
• Idle timeout: 1–5 minutos
• Statement timeout: 10–30 segundos
• Queue timeout: 5–15 segundos

Retries ajudam em problemas de rede breves, mas seja conservador. Retry apenas em erros claramente transitórios, adicione um pequeno atraso aleatório e limite tentativas (uma tentativa adicional costuma ser suficiente). Caso contrário, você pode criar uma tempestade de retries.

Também confirme que você não está vazando conexões: feche-as, mantenha transações curtas e não segure uma transação aberta enquanto espera APIs externas.

Roles e permissões: privilégio mínimo sem quebrar o app

Privilégio mínimo é um ganho rápido porque reduz raio de ação sem mudar o esquema. Separe acesso por função, não por pessoa.

Um padrão simples são três roles:

• Runtime role para o app (leitura/escrita do dia a dia)
• Migrations role para mudanças de esquema
• Read-only role para suporte e analytics

A runtime role não deveria poder criar tabelas, alterar owners ou ler tudo por padrão. Use a migrations role apenas no processo de deploy, não no app web.

Depois de criar roles, remova credenciais administrativas compartilhadas das configurações do app. Um erro comum em protótipos é enviar a mesma senha de superuser usada em dev, copiada em vários serviços.

Roteie senhas e coloque-as numa fonte única de verdade (variáveis de ambiente da plataforma de deploy ou um gerenciador de segredos). Faça rotação como um processo repetível, não uma edição heróica de última hora.

Verificações rápidas de hardening:

• Postgres não está acessível publicamente; acesso de entrada é restrito
• TLS é obrigatório quando conexões cruzam redes não confiáveis
• O app conecta com a runtime role, não com admin ou migrations

Checagens de segurança: evite as armadilhas comuns de perda de dados e segurança

Quando times correm para lançar, a maioria dos incidentes com Postgres vem das mesmas fontes: queries inseguras, credenciais vazadas e migrações arriscadas.

Comece nomeando os riscos principais que você está realmente mitigando: SQL injection, segredos expostos (senhas no código ou em logs) e mudanças de esquema que bloqueiam ou apagam tabelas.

Para segurança de queries, trate concatenação de strings com entrada do usuário como bug. Use queries parametrizadas em todos os lugares. Uma forma rápida de achar problemas é buscar helpers de query bruta, template strings SQL e padrões de código que constroem SQL com valores fornecidos pelo usuário.

Para migrações, adicione guardrails simples: faça um backup fresco antes de migrar, revise o diff da migração e escreva um plano de rollback (mesmo que seja “restaurar do backup”).

Também escolha o que você não vai consertar nas 48 horas e documente para não sumir: exemplos são row-level security, criptografia em repouso para backups ou trabalho mais profundo de queries e índices.

Drill de recuperação de desastre: pratique um cenário realista

Um drill de DR é uma falha pequena e planejada que você executa de propósito. O objetivo é provar seus passos de recuperação, não demonstrar heroísmo.

Escolha um cenário que dê para explicar em uma frase, como “uma migration ruim dropou a tabela users” ou “um script deletou linhas sem WHERE”. Então pratique restaurar até um ponto seguro e deixar o app funcionando de novo.

Mantenha o drill dentro de uma hora:

• Anuncie uma janela de drill e trave gravações (ou modo manutenção)
• Simule a falha de forma controlada (idealmente em staging ou cópia)
• Restaure em um banco separado e verifique ações-chave
• Decida como você recuperaria em produção (trocar vs copiar de volta)
• Documente quanto tempo levou e o que surpreendeu

Mesmo um incidente pequeno precisa de dono claro: uma pessoa para liderar decisões, uma para executar a restauração e uma para comunicar atualizações.

Erros comuns que desperdiçam suas 48 horas

A maneira mais fácil de perder a janela é gastar tempo em trabalho que parece produtivo, mas não reduz risco.

Uma armadilha clássica é assumir que “backups automatizados” significa estar coberto. Backups só importam se você conseguir restaurá-los sob demanda em um ambiente limpo, e a equipe souber os passos.

Outra armadilha é usar um usuário admin compartilhado porque “funciona”. Isso também significa que qualquer bug ou credencial vazada tem poder total.

Problemas de conexão costumam ser “resolvidos” aumentando max_connections. Isso normalmente piora as coisas sob carga (mais uso de memória, mais troca de contexto, queries mais lentas). Conserte tempestades de conexão com pooling, não forçando o servidor.

Alertas também podem desperdiçar tempo. Não comece com 30 alertas barulhentos que ninguém confia. Um conjunto pequeno que pega dor real é suficiente: falhas de backup, crescimento de disco, saturação de conexões, lag de replicação (se usado) e picos de taxa de erro.

O que verificar antes de considerar pronto para produção

Se você só tem uma hora, verifique o básico fim a fim. Não é sobre ajuste perfeito, é sobre evidência.

Certifique-se de poder responder “sim” com prova:

• Backups são reais e recentes. Você sabe a hora do último backup bem-sucedido, a retenção e onde os backups ficam.
• Você consegue restaurar sob pressão. Fez um teste de restauração em banco separado e registrou quanto tempo levou.
• Monitoramento pega falhas óbvias. Uma pessoa real recebe alertas e você testou pelo menos um alerta.
• Conexões estão controladas. Pooling e timeouts estão configurados e um pequeno teste de rajada não derruba o banco.
• Acesso está segmentado. Roles separadas existem para runtime e migrations, e segredos não estão em código ou logs.

Exemplo: transformar um protótipo AI-built instável em um setup de lançamento estável

Um fundador publica um protótipo gerado por IA (criado no Cursor e ajustado no Replit). Após um lançamento, o app começa a dar timeouts. Páginas travam, logins falham e o Postgres mostra centenas de conexões curtas.

O plano de 48 horas permanece entediante de propósito: pare o sangramento, adicione visibilidade e torne os dados recuperáveis.

Primeiro, corrija tempestades de conexão com pooling e timeouts sensatos. Em seguida, adicione monitoramento mínimo para conexões, queries lentas, uso de disco e status de backups. Depois implemente backups automáticos e faça uma restauração real em um banco novo. Finalmente, separe roles do banco para que o app não rode com privilégios de migrations ou admin.

Quando o sistema estiver estável, tunar desempenho fica mais calmo: revise queries lentas, adicione ou corrija índices e verifique padrões onde “uma tabela faz tudo”.

Próximos passos: manter estabilidade conforme o uso cresce

Um esforço de 48 horas te coloca na linha de chegada, mas estabilidade vem de pequenos acompanhamentos que não podem ser pulados.

Escolha um backlog curto com donos e datas: checagem semanal de backup/restauração, revisão mensal de alertas, rotação agendada de credenciais e revisão trimestral de acessos. Refaça um drill de DR periodicamente para que a recuperação não dependa da memória de uma pessoa.

Se você herdou um codebase gerado por IA e vê falhas repetidas (auth quebrado, segredos expostos, migrations bagunçadas ou padrões não escaláveis), um diagnóstico focado do codebase pode ser mais rápido do que adivinhar. FixMyMess (fixmymess.ai) se especializa em pegar protótipos gerados por IA e endurecê-los para produção, começando por uma auditoria orientada a risco para você saber o que consertar agora e o que pode esperar.