Muitos projetos acumulam Redis, Kafka, Elasticsearch e outros sistemas sem necessidade real. Descubra quando o PostgreSQL já resolve tudo isso é como simplificar sua arquitetura sem perder desempenho.
Filas, dead letter queues, acknowledgements, idempotência e padrões de consumidor. Como usar RabbitMQ, SQS ou Redis para desacoplar sistemas sem perder mensagens.
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.
Retenção de eventos, replay, consumer groups, particionamento e exactly-once semantics. Como escolher a plataforma certa para diferentes volumes e casos de uso.
Tópicos, partições, offsets, consumer groups, compaction e Kafka Streams. Como o Kafka garante ordenação, retenção e reprocessamento de eventos em alta escala.
At-most-once, at-least-once, exactly-once — cada garantia tem custo diferente. Pub/sub desacopla produtor de consumidor; point-to-point garante que so um processa. Entenda quando usar cada padrão e os trade-offs de particionamento e ordering.