O pesadelo de todo dev: acorda com uma fatura AWS de milhares de reais depois de um pico de tráfego. Entenda por que isso acontece, quais serviços são os vilões e como proteger sua conta com alertas, limites e arquitetura certa.
Configuração de réplicas de leitura, lag de replicação, routing de queries e casos de uso para analytics. Guia técnico para PostgreSQL e MongoDB.
Configuração de HPA por CPU, memória e métricas custom via KEDA. VPA para right-sizing de recursos. Trade-offs e interação entre os dois controllers.
Horizontal vs. vertical scaling, métricas de trigger, cooldown periods e scale-to-zero. Estratégias para aplicações web, workers e serviços de background.
RPS, TPS, concorrência, filas e back pressure. Como medir throughput real em produção, identificar gargalos e planejar capacidade para crescimento.
Round-robin, least connections, IP hash — cada algoritmo tem um trade-off. Veja como configurar health checks, sessões persistentes e quando usar balanceamento na camada 4 versus camada 7.
Distribuir cache entre múltiplas instâncias introduz inconsistência e o problema de invalidação em cascata. Entenda cache-aside vs write-through, TTL com jitter para evitar expiration storms e como o Redis Cluster particiona os dados.
Por que o Vibe Coding rápido não garante segurança, escala ou usabilidade reais para desenvolvedores avançados.
CDN não é só servir arquivos estáticos. Entenda como configurar cache behavior por path, stale-while-revalidate para alta disponibilidade, edge functions para personalização e como forçar invalidação sem derrubar origin.
Balanceamento na camada 4 (TCP) é mais rápido; na 7 (HTTP) permite roteamento inteligente por path ou header. Entenda passive vs active health checks, connection draining no graceful shutdown e session affinity sem estado centralizado.
Escalar horizontalmente exige que a aplicação seja stateless — sem dado em memória local entre requests. Entenda o que impede escala horizontal (estado local, locks distribuidos, banco como gargalo) e como redesenhar para escalar.
LRU, LFU, TTL — cada politica de eviction tem um trade-off. Cache com TTL muito longo serve dado desatualizado; muito curto perde o beneficio. Entenda cache warming, write-through versus cache-aside e como lidar com cache miss storm.
CQRS separa o modelo de escrita (command) do modelo de leitura (query), permitindo otimizar cada lado independentemente. Frequentemente combinado com Event Sourcing. Entenda os casos onde essa complexidade se justifica versus CRUD simples.