Ensaios opinativos sobre engenharia de software. Textos longos, sem hype.
A verdade nua e crua: muita gente coloca mensageria em microserviços porque viu num diagrama bonito no slide do arquiteto da moda. Só que hype não paga boleto — e muito menos salva sistema mal modelado. Aqui eu explico onde a mensageria realmente resolve dor de negócio, quando ela vira over-engineering e como implementar sem transformar sua stack em um zoológico distribuído impossível de manter.
Microserviço resolve? Às vezes. Outras, transforma seu banco de dados em refém de uma arquitetura que ninguém pediu. Neste artigo, destrincho — sem gourmetização — como a má divisão de responsabilidades entre serviços acaba criando monstros distribuídos, gargalos em banco e uma dívida técnica difícil de pagar. É papo reto de trincheira para quem quer parar de transformar hype em problema.
Muita gente acha que PostgreSQL é um super-herói cheio de extensões mágicas que resolvem qualquer gargalo. Na prática, o mau uso dele cria um abismo de performance antes mesmo do sistema começar a receber tráfego real — e isso vira dívida técnica que custa caro. Neste artigo, vou direto ao ponto: onde os devs tropeçam, como evitar a gourmetização, e o que realmente funciona nas trincheiras.
MongoDB é rápido de colocar no ar, flexível e ótimo para protótipos. Mas quando o jogo é sério — missão crítica, consistência, auditoria, garantias duras — ele começa a cobrar juros altos de dívida técnica. Como arquiteto que vive nas trincheiras, escrevo aqui o que quase ninguém fala: o risco não é usar MongoDB; o risco é usá‑lo sem entender o preço real.
Todo mundo vende Kubernetes como a bala de prata da escalabilidade. Mas, nas trincheiras, ele pode virar uma máquina de produzir dívida técnica em nome de um hype mal digerido. Neste artigo, explico por que a complexidade do orquestrador se torna uma armadilha na estratégia de microserviços — especialmente quando bancos de dados, estado e tráfego real entram em jogo — e como encontrar um caminho mais pragmático antes de jogar seu time dentro de um furacão operacional.
Explore como técnicas avançadas de partitioning no PostgreSQL podem transformar a escalabilidade de suas aplicações. Este artigo analisa tendências modernas, trade-offs e arquiteturas otimizadas para alta demanda, proporcionando insights valiosos para desenvolvedores e CTOs.
Neste artigo, compartilho sete estratégias valiosas para otimizar consultas em bancos de dados, baseadas em mais de 15 anos de experiência. Você encontrará insights reais, lições aprendidas e recomendações práticas que podem acelerar seu desenvolvimento e melhorar o desempenho do seu sistema. Vamos juntos explorar essas abordagens que transformaram a minha carreira.
Descubra como otimizar suas consultas em banco de dados para acelerar o desenvolvimento de suas aplicações. Neste artigo, exploramos 7 estratégias testadas por gigantes da tecnologia, como Netflix e Uber, para transformar a forma como você lida com dados. Ao final, você estará preparado para implementar soluções práticas e eficazes em seus projetos.
Neste artigo, apresentamos cinco dicas fundamentais para otimizar consultas em bancos de dados, abordando desde a importância de revisar a estrutura das consultas até o uso de índices adequados. As sugestões são baseadas em práticas recomendadas e insights de especialistas, visando ajudar empresas e desenvolvedores a melhorarem o desempenho de suas aplicações e garantirem uma gestão eficiente dos dados.
Neste artigo, exploramos estratégias eficazes para otimizar consultas em bancos de dados, abordando desde práticas recomendadas até colaborações entre desenvolvedores e administradores. A otimização não apenas melhora a performance, mas também reduz custos operacionais e aumenta a satisfação do usuário. Descubra como implementar essas técnicas e quais são os impactos no mercado.