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CEVIU News - CEVIU Dados - 26 de outubro de 2026

11 notícias26 de outubro de 2026CEVIU Dados
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A plataforma de armazenamento da OpenAI, chamada Habitat, atende mais de 500 petabytes para mais de 1 bilhão de usuários. A configuração com Azure Cosmos DB passou de um único container compartilhado para um container por funcionalidade e, depois, voltou a ser compartilhada, porque as equipes esqueciam de fazer o pre-scaling antes dos lançamentos. Com hot key throttling, prioridades de requisição e um novo modo serverless, a plataforma não registra incidentes de noisy neighbour desde então.

O pipeline de tracking do LinkedIn processa centenas de bilhões de eventos por dia e alimenta experimentos e análises de produto. A equipe migrou o sistema do Java 8 e do Play Framework para gRPC e um runtime Java moderno. Antes de redirecionar o tráfego, enviou 10% dos eventos pelos dois pipelines e comparou os resultados. Com a mudança, o uso de rede de entrada caiu cerca de 89%.

O design do Parquet, orientado a scans, mostra limitações em workloads de IA que exigem acesso aleatório rápido a embeddings e dados multimodais. O Lance tenta resolver esse descompasso com um layout pensado para acesso direto a páginas e leituras mais granulares, o que reduz o overhead de metadados e a pressão sobre a memória. A conclusão mais ampla é que o armazenamento na era da IA pode precisar otimizar para point retrieval, e não apenas para scans analíticos.

A Netflix está adicionando ao Titus um modo single-tenant, pelo qual workloads sensíveis recebem uma VM dedicada sem sair da plataforma de containers existente. A motivação é a interferência de noisy neighbors no nível de hardware, que pode provocar picos severos de latência de cauda (tail latency) em sistemas stateful. Os nós dedicados melhoraram a estabilidade e até recuperaram capacidade perdida por causa de anti-affinity. Em contrapartida, os lançamentos ficam mais lentos e exigem mais planejamento de warm capacity.

A Tiger Data deu memória ao seu agente do Slack de três formas: uma lista de fatos, um knowledge graph e uma árvore. No grafo, os agentes tiveram dificuldade em decidir o que as arestas significavam. A abordagem que funcionou melhor foi a árvore, construída sobre a extensão ltree do Postgres. Com ela, arquivar o resumo de uma thread passou de dezenas de turnos para uma única chamada de ferramenta. A camada de busca acabou virando o searchgres.js.

O Bbtree é um ordered map em Rust que, segundo seus benchmarks, chega a ser até 5x mais rápido que o BTreeMap do Rust em cenários single-threaded, além de usar 30% menos memória. A estrutura aplica décadas de pesquisa em bancos de dados para reduzir atrasos de acesso à memória. O código foi escrito por um LLM, guiado por um especialista em bancos de dados e validado com verificação formal e testes extensivos.

Pesquisadores descobriram uma falha cross-tenant no GCP Dataflow. Os nomes padrão e previsíveis dos buckets de staging poderiam permitir que um atacante sequestrasse artefatos em staging e chegasse à execução remota de código nos workers. O Google já corrigiu o problema. A principal lição: pipelines na nuvem devem verificar a propriedade e a integridade dos artefatos, em vez de confiar em nomes padrão de infraestrutura ou em caminhos de configuração da primeira execução.

O replication lag do GoldenGate deve ser tratado como um problema de filas ao longo de todo o pipeline, e não como algo a atribuir ao Replicat por padrão. A melhor abordagem é medir cada etapa com timestamps de heartbeat para descobrir onde o backlog realmente cresce. Isso importa tanto para a atualização dos dados quanto para a correção: em sistemas active-active, o lag também amplia a janela de conflito.

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