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Architecture Studies· 9
Guia / Deep DiveLambda vs ECS: o guia de decisão do arquiteto de compute na AWSEscolher entre Lambda e ECS não é sobre preferência — é sobre casar a unidade de escala com o padrão de carga. Este guia cobre todos os tipos de Lambda (incluindo MicroVMs e Managed Instances) e ECS (Fargate, EC2, Managed Instances), o framework de decisão que uso na prática e o impacto real na engenharia, no negócio e na experiência do cliente.Abrir PlaybookPlaybook: 5 Mudanças em Arquitetura de IA — e o que fazer com cada umaO que era avançado em 2025 virou default em 2026: o gargalo saiu do prompt, agentes foram para produção gerenciada, MCP padronizou ferramentas, segurança virou multicamadas e FinOps de token entrou na pauta. Este playbook mapeia cada mudança com o que fazer de concreto — para quem constrói sistemas, não demos.Abrir Guia / Deep DiveAgentes de IA por Dentro (1/3): Anatomia e o Loop de RaciocínioUma aula técnica para devs e arquitetos que ouvem 'agente de IA' todo dia mas querem entender de verdade o que diferencia um agente de um LLM puro, de um pipeline fixo ou de RAG simples. Cobrimos a anatomia completa — modelo, ferramentas, memória, planner — e o loop ReAct passo a passo com um exemplo concreto. Sem hype; com trade-offs reais.Abrir PlaybookPlaybook: Qual Serviço de IA da AWS Usar — A Árvore de DecisãoBedrock, SageMaker, Amazon Q, AgentCore e self-hosted GPU resolvem problemas diferentes — mas o hype faz todo mundo começar pelo Bedrock por default. Este playbook entrega uma árvore de decisão, uma matriz de trade-offs e regras de bolso para você escolher pelo problema, não pelo modismo.Abrir Decisão (ADR)ADR: Monolito Modular vs Microsserviços num Fintech GreenfieldUma fintech em estágio inicial enfrenta a decisão clássica de arquitetura: partir direto para microsserviços ou construir um monolito modular primeiro. Este ADR examina as forças reais em jogo — tamanho de time, velocidade de validação, blast radius e custo operacional — e registra a decisão com suas consequências concretas.Abrir PlaybookPlaybook: Multi-agente — quando 1 basta e quando você precisa orquestrarCada agente adicional dobra custo, latência e superfície de erro. Este playbook oferece critério cirúrgico para decidir entre agente único, supervisor, pipeline e debate — com tabelas de decisão, topologias visuais e as armadilhas que destroem sistemas multi-agente em produção.Abrir PlaybookPlaybook: Vector Store na AWS — OpenSearch Serverless vs Aurora pgvector vs S3 VectorsEscolher o vector store errado é onde a conta de RAG explode — ou onde a latência entrega p99 inaceitável em produção. Este playbook mapeia os três caminhos principais na AWS (OpenSearch Serverless, Aurora pgvector, S3 Vectors) por três eixos reais: latência exigida, modelo de custo e carga operacional. Saia com uma decisão defensável, não com a escolha do tutorial.Abrir PlaybookPlaybook: MCP na Prática — Conecte um Agente a uma Ferramenta InternaO Model Context Protocol elimina o adaptador artesanal entre agente e ferramenta: um servidor MCP expõe tools com nome, descrição e schema; o cliente descobre e chama sem acoplamento direto. Este playbook cobre os três passos concretos para subir um servidor MCP, descrever bem uma tool e conectar o agente — com atenção especial à segurança, que é onde a maioria erra.Abrir TeardownUber DOMA: Como Camadas de Domínio Domaram a Explosão de MicrosserviçosCom mais de 2.200 microsserviços e dependências cruzadas incontroláveis, a Uber enfrentava um problema clássico de escala organizacional disfarçado de problema técnico. A resposta foi DOMA — Domain-Oriented Microservice Architecture — uma abordagem que agrupa serviços em domínios, expõe interfaces bem definidas e introduz camadas de abstração para recuperar a coesão perdida. Este teardown reconstrói a arquitetura, analisa as decisões e aponta o que eu faria diferente.Abrir 