Prezado leitor,

Integrar o GeoServer a um ambiente DevOps permite transformar a publicação e manutenção de dados geoespaciais em um processo automatizado, rastreável e seguro. Com pipelines CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment), é possível validar, versionar e publicar camadas geoespaciais de forma confiável, garantindo que novas versões de dados e estilos cheguem ao servidor sem intervenção manual.

1. Conceito de CI/CD para GeoServer

O objetivo do CI/CD é automatizar a entrega de software ou dados. No contexto do GeoServer, podemos aplicar CI/CD para:

  • Publicação automática de camadas vetoriais e rasters.
  • Aplicação de estilos (SLD/SE) versionados em repositórios Git.
  • Validação de dados antes do deploy.
  • Rollback automático em caso de falhas.

Combinando REST API do GeoServer e pipelines CI/CD, conseguimos ter controle total sobre a atualização de dados geoespaciais.

2. Estrutura do pipeline DevOps

Um pipeline típico para GeoServer + PostGIS em CI/CD inclui:

  • Repositório Git: versionamento de SLDs, scripts de publicação e, quando aplicável, dados GeoJSON ou shapefiles pequenos.
  • Serviço de CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI/CD ou Jenkins para executar scripts de publicação.
  • Servidor GeoServer: alvo do deploy automático, com REST API habilitada e credenciais de acesso seguras.
  • Banco PostGIS: para integração de dados vetoriais, garantindo consistência com o GeoServer.

Visualmente, o fluxo pode ser resumido assim:

Git Repo (dados e SLDs) 
      │
      ▼
CI/CD Pipeline (GitHub Actions / GitLab CI / Jenkins)
      │
      ▼
Scripts de automação → GeoServer REST API
      │
      ▼
Publicação automática de camadas e estilos

3. Exemplo de GitHub Actions para publicar SLDs

Podemos criar um workflow simples que envia estilos ao GeoServer sempre que houver uma atualização no repositório:

name: Deploy GeoServer Styles

on:
  push:
    paths:
      - 'styles/**'

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3

      - name: Enviar SLDs para GeoServer
        run: |
          for file in styles/*.sld; do
            curl -u ${{ secrets.GEOSERVER_USER }}:${{ secrets.GEOSERVER_PASS }} \
                 -XPUT -H "Content-type: application/vnd.ogc.sld+xml" \
                 --data-binary @$file \
                 http://localhost:8080/geoserver/rest/workspaces/cite/styles/$(basename $file .sld)
          done

Esse workflow garante que qualquer atualização de estilo seja aplicada automaticamente no GeoServer sem intervenção manual.

4. Automação de publicação de camadas

Além de estilos, podemos publicar camadas vetoriais e rasters via scripts Python ou Bash integrados ao CI/CD:

  • Verificação de novos arquivos em pastas específicas ou repositórios de dados.
  • Validação de CRS, atributos e integridade dos dados.
  • Uso da REST API para criar stores, featureTypes e coverages.

Exemplo rápido em Python para publicar um shapefile:

import requests
import json

GEOSERVER_URL = "http://localhost:8080/geoserver/rest"
AUTH = ("admin", "geoserver")

# Criar ou atualizar store
store_json = {"dataStore": {"name": "biomas_postgis", "connectionParameters":{"entry":[{"@key":"url","$":"file:data/biomas.shp"}]}}}
requests.post(f"{GEOSERVER_URL}/workspaces/cite/datastores", auth=AUTH, headers={"Content-type":"application/json"}, data=json.dumps(store_json))

# Publicar camada
layer_json = {"featureType":{"name":"biomas","title":"Biomas do Brasil","srs":"EPSG:4674"}}
requests.post(f"{GEOSERVER_URL}/workspaces/cite/datastores/biomas_postgis/featuretypes", auth=AUTH, headers={"Content-type":"application/json"}, data=json.dumps(layer_json))

5. Boas práticas em pipelines CI/CD para GeoServer

  • Versionamento de estilos e scripts em Git, permitindo rollback fácil.
  • Testes automáticos antes de publicar novos dados ou estilos.
  • Segurança: use variáveis de ambiente ou secrets para credenciais da API.
  • Monitoramento de logs do GeoServer para detectar erros em tempo real.
  • Divisão de ambientes: dev, staging e produção para evitar impactos em serviços críticos.

Conclusão

Integrar o GeoServer a pipelines DevOps transforma o gerenciamento de dados geoespaciais em um processo confiável, repetível e rastreável. CI/CD permite aplicar estilos, publicar camadas e atualizar dados automaticamente, mantendo serviços WMS e WFS sempre consistentes e disponíveis.