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.
Como réplicas de leitura distribuem queries SELECT, reduzem carga no banco principal e quando usar para escalar aplicações de leitura intensiva.
Horizontal Pod Autoscaler - como configurar scaling automático baseado em CPU, memória, métricas customizadas do Prometheus e eventos externos.
Escalabilidade horizontal, vertical e baseada em métricas - como adicionar e remover instâncias automaticamente para atender picos sem desperdício.
Como medir, interpretar e melhorar o número real de requisições, tarefas ou eventos que seu sistema consegue processar por unidade de tempo.
Algoritmos de balanceamento, health checks, sticky sessions, L4 vs L7 e como garantir alta disponibilidade distribuindo carga entre instâncias.
Como usar cache em aplicações escaláveis com múltiplos servidores, evitando inconsistências entre instâncias e maximizando a eficiência de memória compartilhada.
Por que criar rápido com IA não significa criar seguro, escalável ou pronto para usuários reais. Entenda os riscos invisíveis do Vibe Coding.
CDN entrega conteúdo do servidor mais próximo do usuário, reduzindo latência dramaticamente. Entenda edge servers, Push vs Pull, cache invalidation, Cloudflare Workers e quando usar CDN para APIs.
Balanceamento de carga distribui tráfego entre servidores para evitar sobrecarga e garantir disponibilidade. Entenda Round Robin, Least Connections, Layer 4 vs Layer 7 e como funciona em produção.
Escalabilidade e a capacidade de um sistema crescer e lidar com mais carga sem perder performance. Entenda a diferença entre escalar verticalmente e horizontalmente, os gargalos mais comuns e as estratégias que funcionam.
Cache e uma das técnicas mais eficazes para melhorar a performance de sistemas. Armazenar resultados de operações caras para reutilizar depois reduz latência, alivia o banco de dados e barateia a infraestrutura.
CQRS significa separar os modelos de leitura e escrita em um sistema. Parece simples, mas tem implicações profundas em performance, escalabilidade e consistência. Entenda quando essa separação faz sentido.