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Este é um laboratório de aprendizado pessoal para aprender o ciclo completo de um servidor Linux: "construção → verificação de operação → investigação de anomalias → recuperação". O objetivo não é demonstrar experiência operacional profissional, mas sim registrar a distinção entre o que foi executado e o que ainda não foi realizado. A licença é MIT e o autor é Noriyuki Shimada. A configuração central consiste em um aplicativo Flask com autenticação (que retorna o status usando psutil dentro de um container) e um nginx como porta de entrada, ambos iniciados via Docker Compose. O acesso é feito pelo navegador através de 127.0.0.1:8080, permitindo verificar a resposta de health e a diferença entre 200 e 401 dependendo da autenticação Basic. O sistema de monitoramento inclui um diagrama detalhado onde o Prometheus coleta dados periodicamente do aplicativo e do node-exporter, o Grafana realiza a visualização, e há agregação de logs (Alloy / Loki) e notificações via Alertmanager. É explicitamente mencionado que as métricas de todo o host devem ser observadas via node-exporter. Para a automação da construção, utiliza-se o Ansible, dividindo-se em foundation.yml (construção de base, incluindo roles como common / docker) e site.yml (full-stack, incluindo monitoramento). Existem registros de verificação de idempotência e da aplicação da base tanto no Ubuntu quanto no AlmaLinux. Além disso, são abordados tópicos operacionais como procedimentos de recuperação, gestão de mudanças, SLO e error budget. A validação é automatizada via workflows do GitHub Actions (python-check e full-stack-e2e), com um registro de 167 testes de pytest. O livro de evidências (docs/evidence) gerencia data de execução, ambiente, commit alvo, resultado e escopo não executado. No E2E full-stack de 22-08-2026, 23 IDs passaram em testes de construção em lote, idempotência, recuperação e restauração. Em 04-09-2026, foram registradas medições de construção de base no Ubuntu e AlmaLinux, e entre 07 e 08 de setembro, a construção manual no Ubuntu sobre Hyper-V (IP fixo, autenticação por chave SSH, sudo, UFW, sincronização de horário, atualizações automáticas) e a inicialização da configuração mínima do Docker. Os resultados são detalhados como PASS 14 / PASS-ADAPTED 4 / PARTIAL 2 / NOT RUN 1. Por outro lado, a aplicação real e exclusão no AWS, entrega real no Slack, operação de longo prazo do laboratório de monitoramento e restauração de falha de host (D-2) são explicitamente marcados como NOT RUN, com planos de medição preparados separadamente. Sobre os registros manuais, é observado que se trata de exercícios de SO isolados que não utilizam Ansible ou o código deste repositório, não sendo a aceitação de projetos específicos; também é mencionado que a IA auxiliou na orientação de procedimentos, leitura de imagens e edição de registros, e que a reprodução independente ou operação de longo prazo estão fora do escopo. A documentação é robusta para aprendizes, incluindo um guia para iniciantes (5 etapas começando com 2 serviços mínimos), um caminho de aprendizado linear do Nível 0 ao 5, um glossário de fundamentos de servidor com 408 termos, palavras-chave de construção de servidor, modelos de registro de prática para iniciantes, pacotes de projetos (requisitos → valores de design → construção → teste → evidência → operação → mudança), decisões de design, casos aprendidos com falhas e um kit de operação para progressão autônoma. O escopo de uso de IA também é divulgado, explicando a política de deixar nos registros de aprendizado o que foi executado/explicado pelo próprio usuário, o que teve apoio de IA e o que permanece não verificado.