Conteudos publicados sobre arquitetura, backend e engenharia de plataforma.
Migrar para K3s em multi-tenant exige disciplina de rollout e observabilidade desde o primeiro deploy.
Checklist prático da migração para K3s: rollout, isolamento por tenant e trade-offs que evitaram incidentes.
Em escala, a decisão não é sobre ferramenta favorita, e sim sobre cardinalidade, retenção e custo por métrica útil.
Quando usar Prometheus puro e quando o VictoriaMetrics traz melhor retenção e custo em escala.
Sem padronização de métricas, a observabilidade vira coleção de dashboards desconectados.
Como padronizar métricas heterogêneas de rede e observabilidade para consultas consistentes.
O incidente crítico não é o alerta que falta, e sim o ruído que faz o time ignorar sinais importantes.
Estratégia para reduzir ruído operacional com idempotência, janelas de correlação e integração ITSM.
GitOps funciona quando o repositório representa o estado desejado com clareza e repetibilidade.
Como reduzir onboarding de dias para horas com estrutura de repositórios, templates e promoção por ambiente.
Quando Terraform e Ansible têm fronteiras claras, o pipeline ganha previsibilidade e o drift cai.
Estratégia para evitar drift separando provisionamento de infraestrutura e configuração de runtime.
Confiabilidade em microserviços é processo: contratos claros, limites explícitos e telemetria útil.
Padrões operacionais repetíveis para confiabilidade em produção com serviços heterogêneos.
Redis é uma ferramenta de coordenação leve quando você precisa de resposta rápida e modelo simples.
Uso pragmático de Redis para integrar sistemas com menor repetição de eventos e melhor controle de concorrência.
Integrações externas confiáveis dependem mais de fluxo assíncrono robusto do que de SDK.
Arquitetura orientada a webhooks com retries, DLQ e rastreabilidade ponta a ponta.
Escolha de banco é decisão de acesso e operação, não de tendência tecnológica.
Guia objetivo de escolha por padrão de acesso, consistência e custo operacional.
RAG em produção não é só gerar resposta boa, é manter qualidade consistente sob carga real.
Arquitetura prática para RAG com foco em recuperação confiável, latência controlada e limites operacionais.
Sem observabilidade de IA, o time só descobre degradação quando o usuário reclama.
Métricas essenciais de latência, custo e qualidade para operações de IA com visibilidade ponta a ponta.
MLOps eficiente começa com rastreabilidade: experimento, modelo e decisão de deploy precisam estar conectados.
Fluxo pragmático com MLflow para registrar experimentos, promover modelos e reduzir risco em produção.
RAG sem avaliação contínua vira loteria: funciona no demo e falha no mundo real.
Conjunto mínimo de testes e métricas para evitar regressões silenciosas em aplicações RAG.