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Fernando Azevedo

Arquiteto de TI Especialista

Arquitetura, AWS, IA em produção, sistemas financeiros e FinOps, escritos a partir do que foi operado, com os números.

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(c) 2026 Fernando Francisco Azevedo

Assuntos/Amazon OpenSearch

FinOps e plataformas de dados

Amazon OpenSearch

6 conteúdos publicados sobre este assunto: artigos, estudos de arquitetura e guias de repositório.

Artigos· 4

IA & AgentesAgentic RAG na AWS: Comparativo de Arquiteturas para Ambientes FinanceirosAgentic RAG deixou de ser experimento de laboratório e passou a ser requisito de plataforma em ambientes financeiros que exigem rastreabilidade, controle de custo e latência previsível. Neste artigo, comparo quatro abordagens arquiteturais concretas na AWS, com trade-offs reais, números plausíveis e uma recomendação sem rodeios.Abrir IA & AgentesInteligência de Contratos na AWS: Arquitetura de CampoConstruir inteligência contratual com IA generativa vai muito além de conectar um LLM a PDFs. Este artigo documenta os padrões arquiteturais, armadilhas operacionais e decisões de design que fazem a diferença entre um PoC impressionante e um sistema confiável em produção financeira.Abrir Segurança & ResiliênciaBusca Escalável de Usuários com Amazon Cognito: Análise ProfundaO Amazon Cognito é excelente para autenticação, mas sua API de listagem de usuários não foi projetada para buscas de alta frequência em grandes user pools. Neste artigo, analiso como construir uma camada de busca escalável sobre o Cognito, os modos de falha que surgem quando você ignora os limites da API nativa, e os trade-offs reais entre consistência eventual, privacidade de dados e custo operacional.Abrir IA & AgentesRAG Agêntico com OpenSearch Serverless: Anatomia de um PadrãoO padrão RAG agêntico com OpenSearch Serverless promete escala elástica e recuperação semântica sem gestão de infraestrutura, mas esconde armadilhas sérias de latência, custo e consistência que sistemas financeiros não podem ignorar. Neste artigo, desmonto a anatomia do padrão, mapeio quando ele funciona, quando falha e como configurá-lo com rigor de produção.Abrir

Estudos de arquitetura· 2

PlaybookPlaybook: RAG em Produção: O Checklist de 15 Itens Antes de Ir pro ArColar documentos num vector store não é RAG em produção, é um protótipo esperando para falhar em público. Este playbook cobre os 15 itens concretos e testáveis que separam um pipeline RAG confiável de um que alucina, vaza PII e estoura orçamento sem que ninguém perceba. A verdade incômoda: ~80% das alucinações são falha de recuperação, não do modelo.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