Quando a Mágica Estoura na Sua Mão
O problema não é o serverless. O problema é acreditar que ele é um passe de mágica capaz de ignorar contexto de negócio, custo operacional e limites físicos da nuvem. **A dor real aparece quando a conta chega**, e ela sempre chega: cold starts imprevisíveis, debugging tortuoso, logs espalhados, orquestrações que viram teias de aranha e custos que explodem quando o tráfego sobe mais que o esperado.
O dev se queima quando tenta usar serverless como se fosse um monolito invisível. Não é. Nunca será.
Serverless Sem Ilusão: Um Caminho Pragmático
Se a ideia é tirar proveito do serverless sem cair no over-engineering, a abordagem é simples: **desenhe o fluxo como um sistema distribuído de verdade**. Use limites de domínio, padronize eventos, centralize observabilidade e trate timeouts como parte natural do ambiente. E, acima de tudo: escolha serverless somente quando o comportamento do workload encaixa — não porque está no hype.
Implementação de Senior: Lambda + SQS + Observabilidade Decente
Serverless brilha quando você desacopla a execução e deixa cada função fazer uma coisa só. Abaixo um exemplo direto, usando AWS Lambda com SQS e rastreamento estruturado para evitar o caos no debugging.
import { SQSClient, DeleteMessageCommand } from '@aws-sdk/client-sqs';
import { logger } from './logger.js'; // logger com metadados obrigatórios
const sqs = new SQSClient({ region: 'us-east-1' });
const QUEUE_URL = process.env.QUEUE_URL;
export const handler = async (event) => {
for (const record of event.Records) {
const payload = JSON.parse(record.body);
logger.info('Processando mensagem', { correlationId: payload.cid });
try {
await processDomainLogic(payload);
await sqs.send(new DeleteMessageCommand({
QueueUrl: QUEUE_URL,
ReceiptHandle: record.receiptHandle,
}));
} catch (err) {
logger.error('Falha ao processar', { error: err.message, cid: payload.cid });
throw err; // deixa a DLQ trabalhar
}
}
};
Simples, direto e rastreável. Nada de arquiteturas mirabolantes com 18 Lambdas conversando por SNS e Step Functions só para parecer “enterprise”.
O Preço da Fantasia Serverless
Escolher serverless tem custo. **Cold start é real**. Ferramentas tradicionais de debugging não ajudam. Latência pode oscilar sem aviso. Dependências grandes derrubam performance. O time precisa saber operar um sistema distribuído — não dá para terceirizar maturidade técnica para a nuvem.
Por outro lado, evitar serverless por medo é jogar dinheiro fora em workloads esporádicos onde o modelo pay-per-use brilha. O ponto não é amar ou odiar serverless. É saber quando ele faz sentido.
Direto das Trincheiras
- Evite Lambdas que falam com tudo: função que faz tudo é micro-monólito disfarçado.
- Trace tudo: sem correlationId você está cego em produção.
- Faça load tests desde o início: serverless escala, mas seu banco talvez não.
Fontes e Leituras Relacionadas
Obrigado por acompanhar essa reflexão até o fim!
Espero que esses pontos ajudem você a tomar decisões mais lúcidas no seu próximo projeto. Não deixe de conferir outros artigos no blog reymaster.dev.br, onde descascamos outros hypes da nossa área.
Valeu e até a próxima! 😉
