Backbones em Kafka, microsserviços com fronteiras claras e as práticas operacionais que os mantêm entediantes, de propósito.
Sistemas distribuídos falham nas costuras — nos momentos entre serviços onde retries colidem, filas acumulam e premissas divergem. Desenhamos essas costuras primeiro.
Construímos backbones orientados a eventos para operações B2B onde latência é métrica de cara para o cliente e uptime é métrica contratual. Cada padrão que entregamos foi endurecido em produção em escala.
tempo mediano para identificar qual serviço está degradado
eventos perdidos em queda de consumer — DLQ + replay em todo lugar
latência entre serviços em regime
ensaio de chaos — modos de falha são treinados
Clique em uma capacidade para ver como abordamos.
Streaming em Kafka com schema registry, consumer groups e dead-letter queues.
Fronteiras desenhadas em torno de capacidades de negócio — deploys independentes, contratos claros, sem banco compartilhado.
Circuit breakers, backoff exponencial, bulkheads e timeouts orçados — resiliência embutida, não colada depois.
Tracing distribuído, logs estruturados e métricas que permitem identificar problemas na malha.
Cinco etapas dimensionadas à complexidade do seu domínio, nunca a um template fixo.
Workshops de event-storming com seus domain experts para revelar eventos, comandos e agregados que devem guiar as fronteiras de serviço.
Design schema-first dos contratos entre serviços, política de versionamento de eventos e topologia de produtores, consumidores e DLQs.
Circuit breakers, handlers idempotentes, escalas de retry e bulkheads — aplicados por dependência, não como wrapper global.
Traces OpenTelemetry ponta-a-ponta, logs estruturados com correlação, alertas baseados em SLO e dashboards por serviço.
Quebramos coisas em staging — e às vezes em produção — para validar que runbooks, alertas e rotações funcionam como você espera.
Produtores emitem via outbox; consumidores processam at-least-once com reroteamento por DLQ em caso de falha.
Produtor → tópico Kafka → consumer group (com DLQ) → serviços downstream → tecido de observabilidade.
Defaults — não dogmas. Escolhemos a menor ferramenta que sobrevive ao próximo ano de volume.
Escolha o formato que cabe no seu time — todos terminam com seu time carregando o pager.
Um build de arquitetura greenfield, um sprint para estabilizar um sistema em apuros, ou um retainer para trabalho contínuo de plataforma — como time externo.
Do event-storming a uma malha em produção atendendo tráfego real com observabilidade completa.
Arquitetura, código-fonte, propriedade intelectual e runbooks são transferidos a você. Sem lock-in, e sem pessoas para gerenciar.
Se a sua não estiver aqui, pergunte direto.
Conte a vazão, o SLO de latência e as integrações. Voltamos com um formato e uma linha do tempo.