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Dados & PlataformasMediaTailor Analytics: console, BI ou lakehouse?O dashboard de analytics do AWS Elemental MediaTailor muda a primeira linha de investigação para publishers que operam SSAI em múltiplas regiões. Eu o vejo como uma excelente camada operacional, mas não como substituto automático para BI, reconciliação financeira ou observabilidade de engenharia.Abrir AWS & CloudCloudWatch Alarm Warm-Up: Fim do Ruído de Startup em Pipelines CI/CDO CloudWatch agora suporta períodos de warm-up para alarmes, resolvendo um problema clássico de ruído operacional em deploys automatizados. A feature parece simples, mas tem implicações sérias para SLOs, on-call fatigue e design de pipelines em ambientes financeiros. Neste artigo, analiso o mecanismo, os trade-offs reais e como integrar isso de forma responsável em stacks de produção.Abrir Dados & PlataformasCloudWatch Logs Intelligent Tiering: Guia de Campo para Ambientes FinanceirosO CloudWatch Logs Intelligent Tiering chegou em julho de 2026 prometendo reduzir custos de retenção de logs sem overhead operacional — mas para ambientes financeiros com requisitos de auditoria, a história é mais nuançada. Neste field note, analiso os três tiers, os limiares de transição automática e onde essa feature realmente entrega valor versus onde ela pode criar surpresas desagradáveis.Abrir Dados & PlataformasTag Enrichment no CloudWatch Logs vs. Abordagens AlternativasO CloudWatch Logs agora enriquece eventos de log com resource tags na ingestão, sem custo adicional e sem mudanças na instrumentação. Mas isso substitui pipelines de enriquecimento customizados, abordagens OpenTelemetry ou soluções como Datadog? Faço aqui uma análise honesta de trade-offs para quem opera sistemas financeiros em AWS.Abrir AWS & CloudIngestão Gerenciada de Syslog no CloudWatch: Anatomia de um PadrãoO CloudWatch Logs agora aceita syslog diretamente via endpoint de VPC — sem agentes, com parsing automático de RFC 5424, RFC 3164 e Cisco FTD/ASA. Isso muda o padrão de coleta de logs para dispositivos de rede e servidores Linux em ambientes regulados. Neste artigo, desmonto a anatomia do padrão, seus limites reais e os anti-padrões que já vi queimar equipes em produção.Abrir AWS & CloudECS Auto Scaling: Métricas de Alta Resolução vs. Abordagens TradicionaisO lançamento de métricas de alta resolução (20 segundos) para o Amazon ECS muda o cálculo de auto scaling para cargas financeiras sensíveis à latência. Este artigo compara as quatro abordagens principais de scaling — target tracking com alta resolução, step scaling, scheduled scaling e preditivo — com trade-offs concretos, números reais e uma matriz de decisão para ambientes de produção.Abrir Dados & PlataformasObservabilidade ML no EKS: Logs, Métricas e Rastreamento em Bake-offWorkloads de ML no EKS geram volumes de telemetria que expõem as limitações de qualquer pipeline de observabilidade não projetado para esse perfil. Neste artigo, comparo quatro abordagens de coleta e roteamento de logs e métricas, com foco em custo real, latência de diagnóstico e adequação a ambientes financeiros regulados.Abrir AWS & CloudCloudWatch para OTel: Desmontando o Padrão de Bridge de ObservabilidadeO padrão de bridge entre CloudWatch e OpenTelemetry resolve um problema real de fragmentação de observabilidade em ambientes multi-plataforma, mas carrega custos operacionais e armadilhas de design que raramente aparecem nos tutoriais. Neste artigo desmonto a anatomia desse padrão, quando ele faz sentido e quando ele cria mais problema do que resolve.Abrir Architecture Studies· 2
Decisão (ADR)GPU Fracionada no ECS: Decisão de Arquitetura para Inferência de IAO Amazon ECS agora suporta agendamento de GPU fracionada em instâncias EC2 G6f, permitindo partições de até 1/8 de uma GPU NVIDIA L4 com 3 GB de memória. Para plataformas de inferência de IA em escala financeira, isso muda fundamentalmente o cálculo de custo e densidade de workload. Este ADR documenta o contexto, as opções consideradas, a decisão e as consequências operacionais reais.Abrir Design Doc / RFCDesign Doc: Observabilidade de LLMs — da GPU à Qualidade de RespostaEste documento propõe uma arquitetura de observabilidade fim a fim para plataformas de inferência LLM rodando em Amazon SageMaker AI e Amazon Bedrock, cobrindo desde métricas de hardware (GPU utilization, memória) até qualidade semântica de resposta, drift de comportamento e custo por tenant. O design integra CloudWatch, Amazon Managed Grafana, rastreamento por prompt e alarmes de regressão automáticos, com separação clara de responsabilidades entre camadas de coleta, armazenamento, avaliação e alerta.Abrir 