CEVIU News - CEVIU Dados - 6 de abril de 2026

A maioria dos dashboards morre sem uso porque a atenção das organizações muda constantemente, tornando-os artefatos efêmeros de prioridades passadas, em vez de ferramentas duráveis para a tomada de decisões. A disseminação dos dashboards reflete a atenção humana limitada, onde as equipes avançam antes que o valor sustentado ou a manutenção se concretizem.

A Dropbox melhorou a eficiência de armazenamento no Magic Pocket, seu blob store imutável de escala exabyte personalizado, após a implementação de um novo serviço que aumentou a fragmentação e o overhead de armazenamento, especialmente em volumes severamente subutilizados. Com uma estratégia de compactação multinível combinada com limitação de taxa dinâmica e melhores controles, sua equipe reduziu o overhead de compactação em 30-50%.

Claude prevê que ferramentas de BI estão se tornando amplamente obsoletas, à medida que LLMs lidam melhor com consultas em linguagem natural e gráficos. Fornecedores de ETL enfrentarão grandes disrupções em 18 meses, armazéns de dados evoluirão para utilitários de compute elásticos e baratos baseados em formatos abertos de tabelas, e o Modern Data Stack colapsará em três camadas: armazenamento, compute e contexto, com engenheiros de dados se tornando "curadores de contexto".

A Netflix desenvolveu uma arquitetura de busca multimodal para vídeos, destacando momentos-chave em centenas a milhares de horas de filmagens, substituindo a busca frágil por palavras-chave com recuperação orientada por IA sobre personagens, cenas, diálogos e embeddings. O sistema utiliza segmentação temporal sobreposta, Cassandra para armazenamento de anotações de alta capacidade, Kafka para processamento assíncrono e Elasticsearch para consultas em tempo real, com buckets de um segundo e upserts de chave composta para manter uma única fonte da verdade.

A Datadog reformulou uma página de Resumo de Métricas que sofria com latência de 7 segundos em p90, devido ao uso do Postgres para junções complexas em 82.000 métricas e 817.000 configurações. A solução foi parar de consultar o Postgres diretamente, utilizando em vez disso o streaming de mudanças via CDC: o Debezium lê o WAL, o Kafka faz buffer nas atualizações e uma plataforma de busca atende consultas de baixa latência. Para garantir a segurança da replicação assíncrona em escala, a Datadog adicionou validação de migração de esquema e um Schema Registry compatível com versões anteriores usando Avro.

A IA está cada vez mais inserida na engenharia de dados, porém a engenharia de IA ainda depende de bases de engenharia de dados sólidas. A modelagem de dados é responsável por cerca de 80% do impacto, e descrições claras no dbt, contratos de dados, linhagem e orquestração são, de fato, uma "engenharia de contexto" para a IA. Engenheiros devem analisar criticamente os resultados, pois a IA pode apresentar respostas sem a noção de quando não agir.

Entrevistas em engenharia BI estão evoluindo do clássico SQL e modelagem dimensional para governança, camadas semânticas e análises seguras em IA. Embora habilidades básicas ainda sejam cruciais, os verdadeiros diferenciais agora são definir métricas canônicas, impor contratos de dados e SLAs, garantindo que agentes de IA consultem semânticas governadas em vez de tabelas brutas de data warehouses. Análises confiáveis dependem de governança legível por máquina, auditabilidade e contexto de negócios, além da mera criação de dashboards.

Data Inlining é uma técnica que armazena pequenas atualizações (como inserções, deleções ou atualizações abaixo de um limiar configurável) diretamente em seu banco de dados de catálogo, em vez de escrevê-las como pequenos arquivos Parquet no armazenamento de objetos. Isso resolve elegantemente o clássico "problema dos arquivos pequenos" em data lakes, permitindo cargas de trabalho de streaming eficientes e de baixa latência, como dados de sensores, sem a necessidade de constantes trabalhos de compactação.

Agentes de código superam significativamente as abordagens tradicionais de LLM e RAG em tarefas de longo contexto ao externalizar o raciocínio em ações executáveis. Utilizando ferramentas como sistemas de arquivos, comandos de busca e código, eles exploram e processam grandes corpora de texto de maneira mais eficiente do que apenas com atenção latente.

A próxima versão da especificação do MCP, prevista para junho, introduzirá servidores sem estado para ajudar equipes de TI a implantar aplicações de IA em maior escala, permitindo que provedores de nuvem ativem servidores sob demanda. O roadmap inclui suporte para workflows autônomos longos, gatilhos iniciados pelo servidor e futuras adições como semântica de repetição, políticas de expiração, streaming nativo e habilidades de domínio reutilizáveis. Os SDKs do MCP já contabilizam 110 milhões de downloads por mês, destacando a rápida adoção empresarial ao conectar agentes de IA a sistemas de registro atrás de firewalls.

A adesão padrão ao uso de dados de interação tem implicações de governança para bases de código privadas utilizando o Copilot Free, Pro ou Pro+.

O Linux 7.0 está causando uma regressão significativa no PostgreSQL, reduzindo o throughput pela metade devido a mudanças no scheduler que aumentam o tempo de spinlock.

A engenharia agentic cria o tipo de dívida técnica oculta que as equipes de Machine Learning enfrentaram há dez anos, mas agora em velocidade acelerada: agentes são fáceis de construir localmente, mas rapidamente se tornam difíceis de operar em produção com segurança. O fardo principal reside fora do próprio agente: integrações centralizadas, contexto de tempo de execução ao vivo, rastreamento de decisões, um registro de agentes, observabilidade, avaliações, loops de feedback, controles de envolvimento humano, governança e orquestração. Equipes de plataforma precisam de visibilidade e controles padronizados desde o início, ou terão que adaptá-los após incidentes, estouro de custos ou exposição de dados.