KEDA: autoscaling baseado em eventos no Kubernetes além de CPU/memória
Escalabilidade por tamanho de fila SQS, tópicos Kafka ou métricas customizadas. Como o KEDA resolve o problema de scale-to-zero para workloads orientados a eventos.
Apache Kafka: arquitetura de streaming de eventos em larga escala
Tópicos, partições, offsets, consumer groups, compaction e Kafka Streams. Como o Kafka garante ordenação, retenção e reprocessamento de eventos em alta escala.
Event-Driven Architecture: events como fatos imutaveis e os trade-offs de consistência eventual
Eventos representam fatos que já aconteceram. Sistemas event-driven são resilientes a falhas e fáceis de escalar, mas trocam consistência forte por consistência eventual. Entenda event sourcing, saga pattern e como lidar com eventos fora de ordem.