Referência
Os termos de IA e Cloud que você vai encontrar no dia a dia — o que significam e, sobretudo, por que importam na prática.
Interface que define como dois sistemas de software se comunicam, especificando quais operações podem ser solicitadas e em qual formato.
Por que importa
Sem APIs, cada integração entre sistemas teria que ser feita do zero; elas padronizam a comunicação entre aplicações.
Uma API de pagamento como Stripe recebe uma requisição com os dados do cartão e retorna se a transação foi aprovada ou recusada.
Veja também:RESTLoad balancer
Armazenamento rápido e temporário de dados frequentemente acessados para evitar recalcular ou buscar do banco de dados.
Por que importa
Reduz latência de respostas em ordens de magnitude — dados em cache retornam em microsegundos vs milissegundos do disco.
Uma página de produto popular fica armazenada em cache por 1 hora; 99% dos acessos retornam do cache em vez de consultar o banco.
Veja também:Cache-asideCDN
Padrão de cache onde a aplicação é responsável por verificar se o dado está em cache, e se não estiver, busca do banco e armazena.
Por que importa
É o padrão mais flexível de cache — permite lógica customizada de invalidação e atualização.
Ao buscar um usuário, a app verifica Redis; se não estiver lá, consulta PostgreSQL e salva em Redis com TTL de 1 hora.
Veja também:CacheÍndice (banco de dados)
Prática de integrar código frequentemente (CI) e deployar mudanças automaticamente para produção (CD) após testes.
Por que importa
Reduz tempo entre escrever código e ter em produção de semanas para minutos, e detecta bugs antes de afetar usuários.
Um merge em main dispara testes automaticamente; se passarem, o código é deployado para produção em 5 minutos.
Veja também:RollbackObservabilidadeTerraform
Fila especial que armazena mensagens que falharam após múltiplas tentativas de processamento.
Por que importa
Evita perder dados quando algo dá errado — mensagens problemáticas ficam num lugar acessível para debug e reprocessamento manual.
Uma mensagem de pagamento tenta 3 vezes e falha cada vez; vai para DLQ onde um humano pode investigar por que falhou.
Veja também:Fila de mensagensRollbackObservabilidade
Quantidade máxima de tempo que um sistema pode ficar indisponível ou com erros sem violar seu SLO.
Por que importa
Converte SLO abstrato em número acionável — times sabem exatamente quanto downtime podem gastar em releases.
SLO de 99.9% uptime por mês = error budget de ~43 minutos; se você gastou 20 minutos em um outage, tem 23 minutos restantes.
Processo que extrai dados de várias fontes, transforma em formato útil e carrega em um data warehouse ou banco de dados.
Por que importa
Pipelines ETL confiáveis são o coração de qualquer data stack — sem eles, dados chegam inconsistentes ou atrasados.
Um ETL extrai vendas de 3 lojas diferentes, normaliza formatos de data/moeda, e carrega no Redshift consolidado.
Veja também:Fila de mensagensObservabilidadeÍndice (banco de dados)
Sistema que armazena mensagens temporariamente, permitindo que diferentes sistemas se comuniquem de forma desacoplada.
Por que importa
Desacopla produtor do consumidor — se um cai, o outro não interrompe; sistema inteiro fica mais resiliente.
Quando um usuário faz uma compra, um evento vai para uma fila; 3 consumidores diferentes processam: cobrança, estoque, email de confirmação.
Veja também:Dead letter queueObservabilidadeThroughput
Propriedade onde chamar uma operação múltiplas vezes tem o mesmo efeito que chamar uma única vez.
Por que importa
Crítico para confiabilidade — com idempotência, retries são seguros e não causam duplicação.
Transferência bancária: chamar /transfer com os mesmos parâmetros 5 vezes transfere apenas uma vez (não 5).
Veja também:RollbackObservabilidadeError budget
Estrutura de dados que acelera buscas em um banco de dados, tipicamente usando árvores B+ ou hash tables.
Por que importa
A diferença entre varredura de 10 segundos e 1 milissegundo — índices são críticos para performance.
Um índice em user_id reduz busca de 10M registros de table scan (10s) para busca direta em B-tree (1ms).
Veja também:CacheETLObservabilidade
Capacidade de entender o que está acontecendo dentro de um sistema complexo através de logs, métricas e traces.
Por que importa
Sistema não observável é caixa preta — quando falha, você não sabe por quê; observabilidade reduz MTTR de horas para minutos.
Com traces, você vê exatamente que uma requisição entrou em 50ms mas esperou 3s na fila; problema identificado em 1 minuto.
Estilo arquitetural para APIs que usa HTTP standards (GET, POST, PUT, DELETE) para operações em recursos.
Por que importa
REST é padrão da web — dominante, bem entendido, fácil de cachear e escalar.
GET /users/123 retorna usuário 123; POST /users com JSON cria novo usuário; DELETE /users/123 deleta usuário.
Veja também:APIIdempotênciaObservabilidade
Processo de reverter um deploy para a versão anterior quando algo dá errado em produção.
Por que importa
Rollback rápido salva o dia — quando bug crítico é descoberto, voltar é melhor que corrigir sob pressão.
Deploy novo causa erro em 5% de requisições; rollback para versão anterior em 2 minutos, problema resolvido.
Veja também:CI/CDObservabilidadeError budget
Métrica que mede se um serviço está cumprindo seu SLO — ex: latência p95, taxa de erro, disponibilidade.
Por que importa
SLI é o que você monitora — sem SLIs bem definidas, você não sabe se sistema está saudável.
SLI definido como "% de requisições que retornam em <100ms"; monitorar isso continuamente diz saúde do sistema.
Veja também:SLOObservabilidadeLatência
Alvo que você quer atingir para um SLI — ex: "99.9% de uptime" ou "p95 latência < 100ms".
Por que importa
SLO é a meta — define expectativa de confiabilidade, guia decisões de quando fazer deploy.
SLO definido como 99.9% uptime significa que você pode ter no máximo ~43 minutos de downtime em um mês.
Veja também:SLIError budgetObservabilidade