O versionamento oferece um controle importante para garantir segurança e precisão nos sistemas. Saiba mais.
Construir um software ou desenvolver um projeto de Data Science é como encaixar peças em um quebra-cabeça. Requer estratégia, tempo e planejamento. É também similar a uma linha de montagem: cada peça por vez.
Como são processos que envolvem sequências lógicas, é normal que um produto passe por várias versões antes de chegar à forma final, terminada e pronta para uso. Por isso, falamos em versionamento.
Acompanhe os tópicos com atenção e descubra mais.
O que é versionamento e como funciona?
O desenvolvimento de software é feito em etapas. Cada etapa incrementa o nosso sistema com funcionalidades novas e específicas. Assim, temos versões diferentes depois de cada pequena ação ou de cada etapa. O versionamento lida com essas várias formas e tenta administrar mudanças de maneira mais organizada.
As ferramentas modernas de versionamento nasceram da necessidade de controlar melhor as mudanças. Imagine o que aconteceria se alguém fizesse uma mudança fatal para o programa, que o levasse a quebrar? Sem um sistema de controle de versão efetivo não é possível retornar à última versão estável, nem saber muito sobre qual mudança causou o problema.
Exemplo Prático: Ferramentas como o Google Docs permitem visualizar versões anteriores de um documento de texto. O versionamento de código funciona da mesma forma, mas com recursos muito mais poderosos para desenvolvimento de software.
Com aplicações de versionamento no universo de software, temos uma visão de todas as fases de um programa, com todas as alterações que foram realizadas e a possibilidade de recuperar uma versão antiga.
Versionamento de código: o que é e como é usado?
A expressão “versionamento de código” é como um sistema de controle de versão de códigos e scripts específicos. Um exemplo é a facilidade de gerenciar projetos, dos mais simples aos mais complexos, no GitHub. Nele, é possível administrar as mudanças que foram feitas no código, saber quem fez as alterações, bem como gerenciar as ramificações que cada mudança gera.
A ideia de ramificação, aliás, é muito importante para ilustrar o versionamento. Ele cria diferentes ramos em paralelo, que representam diferentes instâncias de um mesmo programa, uma com alteração e a outra inalterada. Assim, permite visualização e controle para profissionais da área.
Exemplo de estrutura de branches:
Em relação ao código, é importante destacar como isso é relevante para a correção de bugs. Se um sistema estava ok até certo ponto e, simplesmente, começa a apresentar irregularidades, os programadores podem rastrear o problema em uma das versões e entender qual mudança provocou aquele problema.
Processo de identificação de bugs:
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Sistema apresenta erro após atualização;
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Analisa histórico de commits (mudanças);
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Identifica qual alteração causou o problema;
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Reverte ou corrige a mudança específica;
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Sistema volta a funcionar normalmente.
Versionamento de software: como é o processo de desenvolvimento?
Quando falamos em versionamento de software, por outro lado, temos que pensar no processo de desenvolvimento. É preciso controlar as versões de uma aplicação no momento em que elas são construídas e depois que os produtos já foram lançados, ou seja, já passaram pelo deploy.
Então, temos o processo de manutenção para levar em consideração. A manutenção/atualização também envolve adicionar código, adicionar informações e alterar um sistema para atender a novas demandas. Para isso ser feito com segurança, é fundamental ter um software de controle de versões que garanta o acesso a uma ramificação estável.
Versionamento em ambientes diferentes
| Ambiente | Propósito | Tipo de versão |
|---|---|---|
| Desenvolvimento | Testes e experimentos | dev-branch |
| Staging | Validação antes da produção | v2.1.0-rc |
| Produção | Versão estável para usuários | v2.0.5 |
Versionamento em Data Science e Machine Learning
Cabe também mencionar o processo de Data Science e de treinamento de modelos de Machine Learning. Todo processo envolvendo ML passa por um treinamento inicial do modelo com um dataset original. Depois disso, o sistema é colocado para uso. Contudo, assim que é publicado, o modelo já perde acurácia. Quando o cenário ao redor é atualizado e gera novos dados, é preciso atualizar também o modelo.
Assim, muito se fala em versionamento de modelos de IA. As aplicações devem ser treinadas novamente em um pipeline automatizado para garantir que estejam sempre consistentes. Esse é o mote de novas tecnologias como o MLOps.
Dica: ferramentas como MLflow, DVC (Data Version Control) e Weights & Biases permitem versionar não apenas código, mas também datasets e modelos treinados.
Versionamento semântico: o que é?
Outro tipo de versionamento é o semântico. Trata-se de um conjunto de padrões para nomear versões de software para que seja compreensível entender qual mudança foi realizada e o porquê delas.
Formato MAJOR.MINOR.PATCH
Um exemplo disso é o formato "programa.A.B.C". A, B e C, nesse caso, são números inteiros que representam, juntos, a versão do sistema. Isolados, cada um aponta para uma informação, dentro de uma lógica hierárquica:
- A (MAJOR) = versão maior, com mudanças significativas ou incompatíveis;
- B (MINOR) = versão menor, indica novas funcionalidades compatíveis;
- C (PATCH) = pequena correção de bugs.
Exemplo prático: v2.4.7
- 2 = versão principal;
- 4 = quarta atualização com novas funcionalidades;
- 7 = sétima correção de bugs.
Regras do versionamento semântico
Além de uma lógica de nomeação e identificação, o versionamento semântico trabalha com algumas regras:
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As novas versões devem ser plenamente compatíveis com as anteriores;
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Deve haver uma nova versão somente com novas funcionalidades;
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Funcionalidades obsoletas geram novas versões;
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Uma versão única é imutável e qualquer alteração nela deve gerar uma nova; versão, com um novo nome.
Principais ferramentas de versionamento
Git + GitHub
A combinação mais popular no mercado. Git é o sistema de controle de versão, enquanto GitHub é a plataforma de hospedagem que adiciona recursos de colaboração.
GitLab
Alternativa ao GitHub com foco em DevOps e CI/CD integrado. Popular em empresas que precisam de soluções self-hosted.
Bitbucket
Especialmente usado por empresas que utilizam outras ferramentas Atlassian, como Jira.
Conclusão
Ao longo deste artigo, você viu como o versionamento é essencial para garantir segurança, rastreabilidade e evolução contínua, seja em software tradicional, aplicações em produção ou modelos de Machine Learning.
Mas entender o conceito é só o primeiro passo.
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