CEVIU News - CEVIU Dados - 23 de fevereiro de 2026

Dashboards não estão mortos, mas foram superutilizados e promovidos além de suas capacidades. Funcionam melhor para relatórios consistentes e governados e para acompanhamento de metas , enquanto ferramentas de análise baseadas em IA são mais adequadas para responder a perguntas ad hoc e permitir exploração mais aprofundada .

A Uber evoluiu de implementações fragmentadas de rate limiting, com grande dependência de Redis, para um Global Rate Limiter (GRL) unificado e integrado à sua service mesh. Este sistema agora gerencia aproximadamente 80 milhões de RPCs por segundo em mais de 1.100 serviços. O GRL adota uma arquitetura de três camadas, composta por clientes no data-plane para descarte probabilístico local, agregadores de zona para métricas, e controladores regionais/globais para decisões dinâmicas. Ele utiliza uma abordagem de soft-limiting "drop-by-ratio" em vez dos tradicionais hard token buckets, otimizando o controle de tráfego. ️

O Apache Spark 4.1 introduz o Structured Streaming Real-Time Mode (RTM) , competindo diretamente com o Flink para latência em nível de milissegundos, alcançada por meio de agendamento concorrente de estágios e shuffle de streaming em memória. O RTM reduz a sobrecarga de coordenação, planejamento e checkpointing. Essa nova funcionalidade permite que usuários existentes do Spark atinjam latência ultrabaixa simplesmente ativando a configuração RealTimeTrigger, eliminando a necessidade de migrar de plataforma. Isso expande as capacidades do Spark para cargas de trabalho em tempo real ️, maximizando o retorno sobre os investimentos anteriores feitos na plataforma.

Sistemas de IA baseados em agentes podem sofrer drift em produção, e avaliações pontuais raramente detectam esse fenômeno. Esse drift pode silenciosamente reduzir etapas cruciais, como a queda de 20 a 30% nas verificações, aumentando o risco antes que falhas evidentes surjam. O controle eficaz exige monitoramento contínuo, baselines claras e detecção estatística de drift ao longo do tempo. ️

O Discord disponibilizou como código aberto o Osprey, um motor de regras de segurança de alta performance , projetado para detectar e bloquear spam, abusos, bots, golpes e outras ameaças em tempo real. Este sistema processa volumes massivos de eventos, aplicando regras SML dinâmicas semelhantes a Python, extraindo características, aplicando rótulos e efeitos para emitir vereditos rápidos ou saídas assíncronas. O Osprey adota um design modular , com entradas gRPC/Kafka, sinks plugáveis e workers com balanceamento de carga. O tooling é complementado por uma UI intuitiva para investigação, facilitando a operação e o monitoramento da segurança da plataforma.

O dbt segrega fontes, staging e marts, ao mesmo tempo que oferece macros Jinja para ingestão de APIs, modelos incrementais para eficiência , snapshots para dimensões de mudança lenta, verificações de frescor dos dados , testes e documentação de linhagem auto-gerada ️.

O Apache Polaris ascendeu ao status de Projeto de Nível Superior na Apache Software Foundation (ASF), destacando sua governança neutra a fornecedores e um forte apoio comunitário, com mais de 100 contribuidores de oito organizações. Em apenas 18 meses, o projeto entregou seis releases, fechou mais de 2.800 pull requests e padronizou o Apache Iceberg REST Catalog em engines cruciais como Dremio, Spark, Flink e Trino. ️

A arquitetura corporativa do futuro será um sistema multiagente que unifica dados e IA em um stack de quatro camadas: uma Camada de Dados para contexto pronto para IA, uma Camada Semântica para uso eficiente, uma Camada de Construção de Agentes para diversas ferramentas e workflows, e uma Camada de Confiança para observabilidade e confiabilidade de ponta a ponta.

O LinkedIn escalou seus sistemas de ranking baseados em LLMs para as funcionalidades de busca de pessoas e vagas de IA, adaptando e contribuindo com otimizações significativas para o framework open-source SGLang de serving de LLMs. As principais contribuições incluem in-request batch tokenization, async dynamic batching, caminhos de execução exclusivos para scoring, in-batch prefix caching e uma arquitetura multi-processo para contornar gargalos de Python.

O Apache Kafka 4.2 torna as Kafka Queues prontas para produção, com acknowledgements por registro, controles mais robustos para processamento de longa duração e métricas de lag aprimoradas. O server-side rebalancing do Kafka Streams agora está em GA, adicionando suporte a DLQ e um agendamento mais previsível. A versão também padroniza as flags da CLI, corrige métricas, adiciona métricas de taxa de ociosidade e oferece suporte ao Java 25, melhorando a confiabilidade e a observabilidade do sistema.

A extensão Neo4j Gemini CLI integra o raciocínio avançado do Gemini diretamente com o Neo4j no Google Cloud, otimizando o gerenciamento de dados em grafo e o retrieval de conhecimento orientado por IA a partir do terminal.

Embora todos lidem com mensageria, esses sistemas abordam problemas fundamentalmente diferentes.