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O padrão Saga fornece uma solução elegante ao dividir transações distribuídas em uma série de transações locais com ações compensatórias.

Docker Model Runner é a ferramenta oficial do Docker para executar modelos de IA localmente, mas habilitar a aceleração da GPU da NVidia no Docker Model Runner requer uma configuração específica.

Arquitetura de conhecimento zero representa uma mudança de paradigma em como projetamos sistemas que preservam a privacidade.

Quando os dados são um ativo valioso, protegê-los nunca foi mais crítico.
Desde o momento em que a informação é criada até o ponto em que é descartada,
sua jornada está repleta de riscos — sejam armazenados, transferidos ou usados ativamente.

Escolher o CMS headless certo pode fazer a diferença no seu estratégia de gestão de conteúdo. Vamos comparar três soluções open-source que influenciam como os desenvolvedores constroem aplicações orientadas por conteúdo.

Aplicações de interface de linha de comandos (CLI) são ferramentas essenciais para desenvolvedores, administradores de sistemas e profissionais de DevOps. Duas bibliotecas Go tornaram-se o padrão de fato para desenvolvimento de CLI em Go: Cobra para estrutura de comandos e Viper para gerenciamento de configuração.

A otimização de tokens é a habilidade crítica que separa as aplicações de LLM custo-efetivas das experiências que consomem orçamento.

AWS Kinesis tornou-se um pilar para a construção de arquiteturas modernas de microserviços orientadas a eventos, permitindo o processamento de dados em tempo real em grande escala com mínimo sobrecusto operacional.

O Backend for Frontend (BFF) combinado com GraphQL e Apollo Server cria uma arquitetura poderosa para aplicações web modernas.

Elasticsearch é um poderoso motor de busca e análise distribuído construído sobre o Apache Lucene. Este cheatsheet abrangente abrange comandos essenciais, melhores práticas e referências rápidas para trabalhar com clusters Elasticsearch.

O Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) está revolucionando a forma como os assistentes de IA interagem com fontes de dados externas e ferramentas. Neste guia, exploraremos como construir servidores MCP em Python, com exemplos focados nas capacidades de busca na web e raspagem.

Docker Model Runner (DMR) é a solução oficial do Docker para executar modelos de IA localmente, introduzida em abril de 2025. Este guia rápido fornece uma referência rápida para todos os comandos essenciais, configurações e melhores práticas.

Executar modelos de linguagem grandes (LLMs) localmente tornou-se cada vez mais popular por motivos de privacidade, controle de custos e capacidades offline. O cenário mudou significativamente em abril de 2025, quando o Docker introduziu Docker Model Runner (DMR), sua solução oficial para implantação de modelos de IA.

Aqui temos um exemplo de Lambda em Python para processador de mensagens SQS + API REST com proteção por chave API + Terraform script para implantar em execução sem servidor.

Neste post, vamos explorar duas maneiras de conectar sua aplicação Python ao Ollama: 1. Via API REST HTTP; 2. Via a biblioteca oficial do Ollama para Python.

Aqui está uma comparação lado a lado de suporte para saída estruturada (obter JSON confiável de volta) entre provedores populares de LLM, juntamente com exemplos mínimos de Python