# Defina limites seguros para a autorrecuperação

Taiga Learning · Planilha de exercício
https://taiga.training/pt-BR/lessons/self-healing/

Use informações fictícias ou aprovadas. Não coloque segredos nesta planilha.

## Objetivos de aprendizado
- Diferenciar autorrecuperação de uma correção permanente do software.
- Definir uma política limitada de recuperação e verificações independentes de sucesso.
- Reconhecer quando a automação deve parar e escalonar.

## Exercício
Projete uma política de recuperação para o worker fictício de exportação desta lição. Especifique a condição de acionamento, exclusões, ação permitida, limite de tentativas, intervalo de espera, verificação de sucesso e responsável pelo escalonamento. Teste-a diante de uma indisponibilidade do banco e de uma falha desconhecida de integridade de dados.

## Sua resposta
- Cenário e escopo:
- Premissas e perguntas em aberto:
- Resposta ou decisão proposta, com motivos:

## Verifique sua resposta
| Afirmação ou critério | Evidência ou teste | Resultado ou lacuna | Responsável |
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## Próxima ação
- Ação, responsável e data:
- Quando você revisará esta resposta?

## Princípio a preservar
A autorrecuperação precisa de falha definida, ação autorizada, resultado mensurável e condição de parada. Repetir uma ação sem recuperar o serviço é outra falha.

## Fontes
- [Kubernetes: Self-Healing](https://kubernetes.io/docs/concepts/architecture/self-healing/)
- [AWS Builders’ Library: Timeouts, retries, and backoff with jitter](https://aws.amazon.com/builders-library/timeouts-retries-and-backoff-with-jitter/)
- [Google SRE: Automation at Google](https://sre.google/sre-book/automation-at-google/)

Esta planilha apoia o aprendizado. Preenchê-la não autoriza, por si só, uma alteração em produção.