Observabilidade Moderna: Do APM aos Agentes de IA

0:00Eu acho que o fato desse padrão aberto ter sido muito bem recebido e um facilitador, trouxe uma capacidade de competição interessante pro mercado, que o cara fica mais produtivo ou aumenta o seu impacto usando esse tipo de ferramental por uma fração do custo que seria contratar uma equipe humana completa.

0:17Consumidores que que questionaram decisões de determinadas empresas Uhum. e que no fim aquelas decisões foram tomadas por agentes e aí a justiça fala: "Cara, me diz por que essa decisão foi tomada e a empresa não sabe por ficou claríssimo que, cara, a observabilidade vai ser um tema super importante, vai ganhar, quer dizer, já é, mas vai aumentar mais a importância da observabilidade na na operação, né?" Muito bem, muito bem, meus amigos do PPT não compila, estamos aqui para mais um episódio e hoje a gente vai falar sobre o assunto trivial, que é de extrema importância na na nossa operação de tecnologia, que é observabilidade, né, Ron? Cara, e eu tenho a impressão que e esse episódio vai ser um episódio 2.0, vamos colocar assim, vai ser um um F5, um F5, porque o cara que tá aqui com a gente, ele já é já foi visto aqui um momento, não foi?

1:13Com certeza. E pô, vai trazer aqui uma vai vai dar uma atualização do que que tá do que que era e do que que está acontecendo, o que pode acontecer no futuro, né?

1:26Exatamente. Quem que tá aqui com a gente hoje?

1:28É o Bruno, eh, da Elvin Works.

1:31Elvin Works. Elvin Works. Eh, parceiro, já gravou tem uns dois anos mais ou menos, eu acredito.

1:39Acho que mais uns dois anos pouquinho.

1:41É, mais para três talvez.

1:43Eh, acho que a primeira o primeiro, no primeiro episódio tava começando esse tema debilidade, tava começando a ganhar relevância.

1:51[ __ ] hoje ganhou um uma outra proporção, né? É, o mundo mudou muito em pouco pouco tempo, né? Então, Bruno Pereira da Elven Works, cara, dá um oi pra galera aí.

2:05Olá, pessoal. Não sei, pode ser. Boa noite, bom dia, boa tarde do do presente. Unipresente.

2:11Eh, agradeço aí mais uma vez o convite, como o Rômulo e o e o eh Wellon falaram, né? O Barentão mesmo, né? É, é confundido. Eh, o tema de opção habilidade, ele saiu de um estágio bem assim embrionário, querendo virar mainstream naquela época, assim, muitas empresas ainda buscando alguma adoção inicial, até hoje que a gente tá num cenário já com muito mais adoção. Alguns fatores levaram para esse crescimento e e tem uma uma disseminação cada vez maior. Só que a forma como a gente implementa, pensando em tudo que tá mudando em termos de arquitetura, desenvolvimento agêntico, etc., ele ficou bem diferente, né? Então, acho que que é super válido esse refresh. Talvez a gente precise fazer refresh ali com uma frequência até mais rápida lá na na frente. Acho que todo mundo hoje que que constrói produto digital, seja um vibe coder ou uma pessoa que tá já há muito tempo na estrada ali com software, eh acho que pode obter muito conhecimento interessante eh tendo uma boa opçãoabilidade e acho que no final vai ser uma peça chave pro sucesso, né, em produção com esse novo ritmo e volume de produção de de produtos digitais que a gente tem tido hoje em dia. Então, acho que é super válido o pessoal conhecer o que que seria um feijão com arroz bem feito hoje e qual que é o caminho, né, que o mercado tá seguindo para sempre tá ali bem preparado pros desafios e ter observabilidade como um ponto forte ali dentro da sua operação, não como um gap que pode machucar, né?

3:44Show de bola. Então vamos lá, porque o episódio tá muito bom. A gente vai entender aqui o que que a gente evoluiu aí nesse período de 3 anos o de fato no amadurecimento da da disciplina de de observabilidade, né? O que que a gente tem de diferenças ainda na na nos padrões contra o monitoramento e entender aqui inclusive as nuances de negócio, etc. E o que que a gente traz agora de diferente nesse contexto todo dentro do contexto de a, né? Porque a gente tá vivendo um mundo completamente diferente que a gente precisa entender como que isso vai evoluir e o Brunão vai dar toda essa visão aqui pra gente.

4:25Então vamos lá que o episódio tá muito bom. Mas antes, se você ainda não deixou seu like, se você não deixou o seu comentário, não deu seu oi aqui, não deu as suas cinco estrelinhas lá no Spotify, antes da gente começar você vai lá dá o nosso, dá o seu like, siga o nosso canal, dá a nossa avaliação lá no no Spotify que a gente tá trazendo esse conteúdo aqui de forma gratuita para vocês. E se você quiser contribuir ainda mais com o PPT no compila, você pode fazer a sua contribuição no [email protected] e aí você vai pagar o cabeleireiro do Ron e o cabeleireiro também do do Brunão.

5:06Nós vamos no mesmo cabeleireiro inclusive.

5:07Isso, exatamente. É o mesmo.

5:10Bora.

5:26Os ouvintes mais antigos do PPT no CPIL já devem ter visto o Bruno aqui lá no comecinho. A gente faz o quê? Uns dois anos já, Bruno?

5:35Cara, acho que uns três, né? Não lembro exatamente, mas tem acho que uns três, né? Foi bem no começo. A gente já gravou com o Bruno um episódio de de observabilidade e hoje a gente vai dar vai dar um contrl shift R, um F5 aqui para dar uma atualizada nesse assunto, porque o mundo tá completamente diferente do que a gente viveu há 2 tr anos atrás e hoje parece que o mundo muda a cada dois tr meses.

6:03Tá, tá muito rápido mesmo.

6:04Você não foi em semanas, né? Meses, talvez, talvez meses é muito tempo, cara. Exatamente.

6:09Então, se você assistiu o episódio lá, vai ter um refresh aqui. E se você não assistiu, não assiste aquele agora.

6:16Assiste esse porque aquele já vai est datado, né?

6:18É, com certeza. Acho que algumas ideias lá seguem relevantes, claro, mas acho que a a ênfase que a gente pode dar no momento atual do dos times de produto, engenharia, acho que tem merece uma releitura.

6:30Sim. E aí, pra gente começar, então, Brunão, eh, eu vou fazer a pergunta clássica pra gente elucidar e partir a e começar a partir daqui. Qual a diferença entre monitoramento e observabilidade?

6:44Legal. Eh, tem formas diferentes de enxergar. Eu vou trazer um pouco da minha interpretação barra forma como eu gosto de abordar que eu eu prefiro enxergar o a observabilidade como um super conjunto do monitoramento, no qual monitoramento tem o seu papel. você quer perceber que alguma coisa tá com problema, ele é muito assertivo. Muitas vezes ele é bem rápido, até às vezes mais rápido do que a própria observabilidade. Então, tanto que um eu não vejo que substitui, o outro acho que mais é uma extensão, mas a observabilidade ela traz uma riqueza de dados, né, a mais, né, que não é puramente o monitoramento e que te ajuda não só a saber que alguma coisa caiu, mas entender por que caiu, o que que pode ter originado aquilo, né? Então eu gosto de enxergar como um super conjunto, né? A opçãoabilidade inclui o monitoramento ali como uma forma eh base de você checar pela saúde de algum sistema, mas ela vai além trazendo ali tipos de dados que são novos pro contexto de de monitoramento, né? E isso tem muito a ver com o movimento de adoção de nuvem, né? No qual o monitoramento no ambiente estático ali tradicional, né? Ele funciona bem, porque, cara, aquele aquele ambiente ele normalmente não era escalável, você tinha a quantidade fixa ali de recurso, não era aquele negócio tão tão diverso como é a nuvem. Você vai pra nuvem, começa a ter uma escalabilidade horizontal que aumenta a quantidade de recurso, fica difícil você acompanhar e uma variedade também que você começa a ter, não só máquina virtual, mas cara, contêiner, servers, uma série de de tipos de de serviço. E o monitoramento tradicional não consegue mais capturar todas as nuances, né? Então, a observabilidade ela te permite agregar dados a mais que vão trazer essa clareza, cara, realmente tá com problema ou não, onde que aquilo ali aconteceu e aí você eh começa a ter dados para uma investigação mais assertiva.

8:31Ô Bruno, e da daquela época que você gravou para cá, eh, você acredita que esse tema de observabilidade cresceu a adoção? Você vê que eh obviamente eu eu não conheço esse mercado, obviamente, mas eu suponho que as empresas Enterprise obviamente têm isso mais maduro, mas você tem um empresas de porte médio que eu não sei o quanto eles tm conhecimento sobre o tema e e obviamente tem eh aderido soluções baseado em observabilidade.

9:03Então, minha visão assim, aumentou bastante a adoção, sim, e inclusive eu não lembro exatamente em que momento que a gente gravou aquele aquele anterior, mas teve um ponto muito relevante nesse intervalo que foi o crescimento e a adoção do Open Telemetry, né? Tinha antes, eram dois projetos, Open Souring, tinha o Open Tracing e o Open, [ __ ] eu não lembro o nome do do AT agregaram tudo, virou um projeto CNCF ali do do Open Telemet, que é, enfim, padrões abertos para você coletar esses dados de telemetria. Basicamente, logs, métricas e traces são ali os dados principais. E você passa a ter eh um padrão aberto que igual você já tem data de nascimento antiga igual a mim, né? Teve uma época que a gente tinha Websar, webóic, aqueles servidores de aplicação Java, Enterprise, JBoss, quando começou a ter exatamente um Tomcat, um JBoss, trazendo um denominador comum que com um open source, né, com um padrão mais aberto de colaboração, você conseguia criar uma aplicação que rodasse em qualquer um deles. Claro que alguns pontos mais maduros, sempre tinha uma tentativa de diferenciação dos players Enterprise, mas você tinha um denominador comum que, cara, quase tudo rodava num Tonquet, assim, você pegar uma aplicação web, né?

10:14Isso trouxe um poder de difusão, né?

10:17Porque antes quem podia pagar para um websar, um web lógico, era a nata da nata na época tinha um sã, né? o esqueci o nome do aplicação, mas era um negócio muito restrito. Você começa a colocar o o Open Source como um um cara capaz ali de usar aquele ecossistema todo que era muito interessante nessa época, tipo, tinha Unix, era muito forte ainda, né?

10:35Tinha solares, etc. Exato, cara. Você lidar com numa empresa que tá focando no seu produto final, ter que lidar se vai ser Linux, Windows, cara, isso aí é a visão do Java como um denominador comum em termos de construir a aplicação e depois você executar e aí os servidores de aplicação te habilitando isso. Isso aconteceu numa forma parecida com Open Element, no qual você consegue fazer uma forma de coleta desses dados padronizada, eh, independente se você vai mandar teu dado para um Drace, Data Dog, Ric, isso parece besteira, mas a dor de mudança entre esses players reduz muito quando você sabe que, cara, tô coletando com penem, se eu vou mandar em produção pro Dy 3 e no ambiente não produção aqui para uma steack open source, pode ser grafana, eles etc, isso traz um poder pra empresa muito bom. Não é mais aquela migração complexa que eu vou ter que fazer. Pode ser um cara, não renovei o contrato com aquele cara lá, consegui termos melhores com um concorrente.

11:30[ __ ] mesma captura que eu já faço hoje, eu só vou mandar para um outro cara.

11:34Isso mudou muito o mercado, né? trouxe uma capacidade de adoção melhor. E com isso, o ecosistema open source, ele acabou permitindo que empresas, mesmo não tão eh de tão grande porte, não tão sofisticadas, conseguissem ter alguma observabilidade. E acho que isso fez uma diferença grande, porque aí começou a ter um entendimento um pouco melhor do mercado. Nesses movimentos ali, eh, alguns players decaíram um pouco. Redck foi um super pioneiro lá atrás, foi já comprado, acho que primeiro abriu o capital, depois foi comprado para Verc. Tá claramente, na minha visão, no momento de de decaimento ali, tem perdido um pouco do do fôlego.

12:11Dia 3 também eu vi tem visto pouca eh inovação, acho que tem tem uma base instalada boa, mas tem entrado pouco. E aí ficou um espaço que um datog ele é super presente, tem uma liderança legal, mas você consegue ter muita coisa legal com open source. E cara, as nuvens elas sempre fazem aquele modelo de vê o que que a comunidade tá adotando bem, quais são os padrões ali que estão sendo mais comuns e cria uma forma de você consumir aquilo gerenciado em algum grau. Eu acho que que a adoção de opção habilidade aumentou muito nesse contexto, Openemeter ajudou muito e eu acho que o fato desse padrão aberto ter sido muito bem recebido e um facilitador trouxe uma capacidade de competição interessante pro mercado, porque antes era aquela questão, cara, você tem que fazer uma super migração de tirar tudo que é agente nativo daquele APMA ou B. tira tudo isso, implanta um novo, reconfigura tudo. Cara, era uma migração complexa.

13:02Agora, cara, é muito, muito tranquilo.

13:05Isso traz um uma capacidade para novos entrantes, né, que que eu acho que é é legal. Então, acho que o movimento mudou bastante e aí, claro, a gente vai provavelmente falar um pouco de de AI também, a forma como os produtos têm sido desenvolvidos e toda a engenharia que que vai nessa direção eh traz uma expectativa diferente sobre observabilidade. opçãoabilidade que a gente, sei lá, pensar que a gente pegasse uma empresa muito madura em observabilidade na época que a gente teve o episódio anterior, cara, a forma como ela vai usar a observabilidade e expor isso pros seus times, com certeza tá diferente agora, porque ela vai ter uma outra eh abordagem com relação ao processo de release, como que ela constrói, publica produto. Acho que isso mudou bastante. E para pra minha felicidade, acho que a a demanda por opção habilidade só aumenta, porque Uhum. É como se você tivesse uma velocidade maior de coisas sendo construídas, uma frequência maior de deploy e os guard rails para você ter tudo bem organizado só aumentam a relevância porque você precisa entender se o teu produto tá funcionando, né? E aí eh com tudo isso que que muda em eh observabilidade é um tema que não é bem resolvido ainda. Tem muita empresa que tem alguma coisa rodando, mas mal implementada. ela não obteve às vezes a clareza que ela esperava nessa primeira implementação. Acho que tem um espaço paraa evolução grande, mas a adoção aumentou muito. Isso é fato. O Ô Brunão, quando a gente fez aquele episódio, quando a gente tava falando exatamente sobre o o advento de observabilidade, etc.

14:34Eh, uma das analogias que a gente usava em arquitetura para falar da diferença, por exemplo, de observabilidade e e monitoramento era fazer o comparativo com o monitoramento que a gente tinha, que era vertical, de você monitorar aquele servidor, monitorar aquela máquina e fazer uma uma um monitoramento observável, digamos assim, um novo tipo de monitoramento que acabamos chamando de observabilidade, que fosse transversal, onde on de você olhasse a transação e não o asset, né? Então, eu tenho uma transação, eu vou ver ela de ponta a ponta.

15:11Naquele momento tinha até alguns padrões de projeto, alguns patreons, tipo você gerava um transaction ID na ponta para você poder usar de chave para poder agregar entre todos os logs, etc. E eu queria que você falasse um pouco sobre isso, se isso ainda é válido ou se isso evoluiu de uma forma consistente nesse período.

15:31E e eu queria te perguntar também eh sobre a evolução da observabilidade que a gente percebeu até atingindo eh a as áreas de negócio, porque o pessoal começou a entender que, cara, eu posso ter algum insite de produto aqui. Eu posso ter um insite de eh além de ter um monitoramento técnico, uma observabilidade técnica da transação, eu posso ter um tempo de time to market do cliente, etc. E a gente tem empresas hoje que têm dash de data do sala de produto, né?

16:02Uhum. Sim, sim. Eu acho que esse ponto, né, de entender que a observabilidade ela consegue tratar como cidadão de primeira ordem ali métrica de negócio também, que isso inclusive em vários ambientes, engraçado que teve um teve um um cliente que a gente conversou recentemente, tá tá num processo ainda de amadurecimento, ele montou um command center de negócio e não tinha nada de observabilidade ou tinha alguma coisa muito básica, tava querendo ter alguma coisa para colaborar também. Então, às vezes, eh, essa sensibilidade de que métricas de negócio que comunicam bem a saúde do produto, que que pode estar acontecendo, isso às vezes é subestimado por muito time técnico ali que acha que, cara, é o Golden Signals, né? Isso a gente fala muito, né? A visão do SRE, você usar essas métricas de latência, tráfego, erro como um termômetro, né, da experiência do cliente. Isso segue sendo super válido. E é alguma coisa que eu diria que é o feijão com arroz bem feito passa por isso, passa por você perceber muito rapidamente uma degradação na experiência do cliente, se possível, antes do negócio realmente ficar fora.

17:04Quando tá começando a piorar, você já perceber. E até isso que você comentou, né, do ID lá de transação. Então isso o pessoal chama às vezes você instrumentar capturando o spam ID, que seria tipo numa visão de de tracing, né, que você vai tentar pegar desde a hora que chegou uma requisição no teu load balance, no teu gate de API, até ele ser processado 100%. Se você consegue capturar esse ID de transação e passar por todas as camadas, você consegue ver aquela visão de, olha, entrou por aqui, tanto tempo ficou nesse componente, aquilo foi para uma integração externa. Isso é super super importante e é um negócio que muitas vezes é mal implementado. Muitas vezes o pessoal gostaria de ter essa informação, não consegue tão tão bem correlacionar. Se você faz bem isso, você consegue navegar entre o trac te mostrando ali o que que tá acontecendo. Aí você vê, cara, aqui começou a estourar aí, ó. Beleza, vou lá no log centralizado, começo a entender o que que tá acontecendo ali. Aí daqui a pouco você vai ver, cara, eu quero entender como que tá essa métrica aqui de latência. Será que tá com algum serviço que tá você conseguir navegar entre essas dimensões, né, do trace pro log, paraa metric e tal, é um negócio que é super desejável. E quando você faz uma implementação lisa ali, bem bem conectada, cara, isso traz uma clareza muito muito boa. E isso pr mim assim, o estado da arte, quando eu vejo um time bem maduro, é quando ele consegue ter um time com uma perspectiva um pouco mais negócio, como a gente falou, o cara que entende ticket médio, número de pedid, cara, tem uns caras que assim, o cara recebe um e-mail de reporte ali hora a hora, [ __ ] se o número às vezes aparece, né, um gráfico ali que um gráfico às vezes até às vezes um monte de célula vermelha, amarela, verde.

18:35cara, aquilo ali pro cara, às vezes é um termômetro super assertivo que um time de engenharia ele se apropriar desse conhecimento de negócio puramente implementando a observabilidade, leva um tempo, leva um tempo até saber o que que é o baseline, do que que é o saudável, o que que não é, né? Então eu acho que quando a gente consegue mesclar esse conhecimento de negócio que os times às vezes de customer suc, suporte, etc, já tem, você leva isso para métricas que t uma uma boa assertividade na observabilidade. Criar alertas com base nisso acho que é super, é muito melhor do que você vê aquele aqueles abex velhos de guerra lá, [ __ ] mar de sangue, né? Sim, alertas por dia, cara.

19:11Um bom alerta de negócio, acho que tem tem muito valor e às vezes subestimado num processo de de implantação. Acho que todo o conhecimento que a gente puder capturar do time que já vive o produto, é é válido pra gente materializar na observabilidade e colher valor com isso.

19:25Eu acho que é aí que a gente pega o valor de fato da diferença do monitoramento para observabilidade, né?

19:31Porque eh capturando uma métrica de negócio como essa, você consegue ter algum trash de algum alerta ali, por exemplo, de taxa de conversão, etc. Que você fala: "Cara, por que que eu não converso, não converto esse produto ou eu tenho uma uma falha de transação em determinado momento, mas às vezes não é uma falha técnica, né? Às vezes você vai olhar a a saúde dos servidores, você vai olhar o status do serviço. Cara, as métricas podem estar perfeitas, todo mundo com memória OK, CPU OK, tudo rodando bonitinho, mas cara, tem uma query ali que com o servidor, OK, ela tá demorando mais tempo e tá eh frustrando o o usuário, etc. Então essa camada de interpretação mais horizontal, ela é onde traz o o valor, né, de você conseguir observar de fato a transação e não ficar monitorando saúde de serviço, porque os serviços eles podem estar OK e a experiência tá uma merda, né?

20:27Exato. É, você pode ter bugs também, né?

20:29Eventualmente você tem um negócio que tá rápido, desempenho legal, só que cara com algum bug de integração, alguma coisa não não tá funcionando, um pagamento, alguma coisa assim. Isso é fato. Teve um, cara, um dos maiores incidentes que a gente já viveu em termos de impacto pro negócio. E aí é é comum que o pessoal sempre vai procurar alguma coisa que ficou fora do ar.

20:48Assim, a infraestrutura sempre ela é aquele suspeito usual, né? Teve uma vez que a gente estava num num grande operação de de e-commerce, marketplace, e o o pessoal subiu uma planilha de preço, de aquela aquelas processo bet que roda de noite e tal, alguma coisa ela deu errado no processamento e acho que o preço dos preço não, desculpa, o peso dos produtos estava errado por uma casa. Hum.

21:14Imagina assim um aparelho que, sei lá, tem uns 70, 100 g, 10 vezes mais pesado, cara, o preço do frete ficava completamente inviável. E aí, cara, a conversão despencava porque, cara, pô, não tem como. Um produto custa, sei lá, R$ 500, R$ 600, o frete vai custar R 300. Pô, isso não, não faz sentido até perceber onde que foi, etc e tal. E aí tem coisa que você vai olhar, cara, um monitoramento sintético, pode capturar isso um pouco mais rápido, mas essas questões de métrica de negócio, né, alguma coisa que você pegue, por exemplo, ticket médio de transação, de repente você vai tem algumas que podem sensibilizar, né, você vai ter que fazer uma investigação muito nessa linha, né?

21:53E até sobre até essa metáfora só e eu lembrei de uma uma boa analogia que tem um cara nosso de obsessidade que ele ele usa, né? Se for pensar o monitoramento numa pensão, pensa que você tá numa loja física de um varejo, você pode ter um um monitoramento sendo tipo um sensor de invasão, alguma coisa assim que tipo, ah, cara, entrou alguém aqui, alguma coisa, não sei o que que tá acontecendo, mas algo aconteceu, algo foi percebido por aquele sensor. E outros ali, você tem uma câmera, sei lá, Full HD que tá pegando todo o movimento da loja, você consegue ver, cara, ó, o cara entrou aqui, ele meio oportunamente ali, pegou um produto ali na gôndula, saiu embora e [ __ ] isso foi o que aconteceu. Isso a gente pode perceber como algo, cara, monitoramento, alguma coisa um pouco mais ali binária, né? Tá, aconteceu ou não, etc. tá disponível ou não. E observaridade é alguma coisa que te traz uma riqueza de dados que vai te permitir uma análise um pouco maior. Então contexto, né?

22:49Exatamente. Traz um contexto, você consegue fazer uma investigação juntando um pouco algumas hipóteses ali com algo um pouco mais concreto que você percebeu. Então acho que isso é uma forma assim algo mais completo do que você teria no monitoramento convencional.

23:04Ô Bruno, e aí uma duas dúvidas. Eh, a primeira eh, eh, a observar, a observabilidade ainda tá muito voltada à área técnica. Eu olhei novamente desconhecendo esse mundo, tá?

23:19Uhum.

23:19Eh, e achei interessante que eu não tinha esse outro olhar que o negócio também tem olhado isso e tem olhado, [ __ ] isso aqui faz sentido pro do ponto de vista de produto, né? Ou talvez o time de marketing fala: "Cara, tô tendo um uma queda de taxa de conversão porque tá tendo, de novo, alguém tá fazendo uma query para buscar um produto, tá demorando mais deveria e [ __ ] tá afetando lá o o meu a minha venda". Eh, então a minha pergunta é eh o time, o a área de negócio também tem comprado esse tipo de solução ou tá ainda ainda é mais técnico e o técnico que leva para o para o time de negócio?

23:58Cara, eu acho que assim, a terminologia de obsabilidade, ela não chega tanto em interlocutores de negócio, a não ser que seja alguém, sei lá, aquele founder ali ou aquele executivo que tá muito ali respirando engenharia e inovação o tempo inteiro, só que a a demanda por opcionalidade à ela se materializa de uma forma com outros nomes, né?

24:18Uhum.

24:19Cara, começa a democratizar um acesso a um chat EBT, um Gemini, um Clou, etc. a galera começa a achar que, [ __ ] chover no sertão do Ceará virou questão de bota token que que vai. E aí começam a vir perguntas que são super legítimas, fala: "Cara, tem tanta aí inteligência artificial, tem tantos dados, etc. Será que eu não consigo perceber que meu produto ficou fora antes do meu cliente me avisar?" Uma pergunta super legítima e que a resposta para ela passa por opidade. Às vezes o cara não tem essa familiaridade com o que que é clora, mas ele começa a investigar e perceber, cara, como é que eu consigo, né, perceber que alguma coisa ficou fora, etc. E aí você pode até explicar isso para ele sem nem mencionar observabilidade. Você falar: "Cara, ó, imagina que eu acompanho a experiência do cliente, que eu acompanho o fluxo de usuários reais, eu tento emular o comportamento dele, tento perceber qual que é o teu comportamento numa semana que tá tudo indo bem, numa semana que tá, cara, você pode falar sem mencionar nada que seja estranho, né, para ele. E você tá falando, no final das contas de capturar dados de opção habilidade que refletem a operação dele. Então, assim, eh, acho que a a inteligência artificial vem provocando discussões e criando expectativas muito ambiciosas sobre o que que se pode entregar na tecnologia.

25:29Isso acaba passando pela obserabilidade também, porque, por exemplo, eh, a primeira geração do chatbot, por exemplo, aquele negócio de bote de atendimento, cara, a primeira coisa que você queria ou era uma ura ou era aquilo ali, você queria falar, cara, eu quero falar com ser humano porque era tão impraticável.

25:45Era melhor falar com Akinator, lembra?

25:46Quem lembra do Akinator? É melhor falar com ele do que com os bot, cara.

25:50E aí começa a ter a visão, cara, mas pode ser diferente. Eu posso ter aqui algo que que faça um bom prompendo do que você tá perguntando, né? Pode ser algo que uma LLM responda muito bem ou pode ser alguma coisa que você tem que ter um mix ali de um de um agente que vai bater numa base privada de fazer um hag, etc. E aí trazer contexto do negócio, você consegue ter implementações muito, muito mais assertivas, né, que cara fala, cara, isso aqui, eu já conversei com alguns bots, normalmente alguma coisa tentando vender algo para mim, cara, eu cheguei algumas vezes a ficar em dúvida, [ __ ] se era uma pessoa ou não. Aí você começa um pouco a perceber pelo pelo tempo ali de resposta muito muito imediato, você percebe assim alguns traços, mas assim soa como um um humano e uma assertividade muito maior de resposta, né? Então, acho que esse tipo de coisa aqui começou a ter um ponto de contato B2C assim muito mais frequente. Cara, minha mulher é médica e, cara, tem discussões os grupos que ela participa lá de medicina, de coisas eh de pesquisa, cara, tem agenda sobre AI aplicada toda semana. E aí, e isso trouxe uma visão de que, cara, tenho agora super poderes e aí questionamentos super legítimos, como, cara, será que eu não consigo perceber antes do cliente me avisar? super válido. E aí ela vai ter uma resposta que passa por observabilidade, mas ela não chega, né?

27:06Ninguém perguntando sobre observabilidade. É meio que um a forma como você vai entregar aquela expectativa, né?

27:12Afinal, o negócio ele não entende o que é observabilidade, mas ele entende o que são indicadores, né?

27:18E você consegue extrair esses indicadores do do da observabilidade.

27:22Talvez o a observabilidade tecnicamente seja o meio, né, Ron? E aí o o negócio entenda que a partir dali ele consegue ter os indicadores.

27:32Uma coisa que eu queria te perguntar, Bruno, eh a gente falou algumas vezes aqui sobre APMs, né?

27:37Você falou do do que? Do do Dance, falou do, não sei se comentou também do Elstic, etc., que são plataformas que elas se confundem ali entre a observabilidade e o APM em si.

27:52Uhum.

27:52Eu queria que você elucidasse um pouco a diferença disso e como que um tá contido dentro do outro.

27:57Legal. Eh, cara, essa categoria de APM, ela foi criada lá atrás pelo Niric, né?

28:04foi o primeiro cara que começou a trazer essa capacidade de leitura ali, cara, com uma riqueza de dados muito diferente. E o que aconteceu foi que esses players que originalmente eram de de APM e acho que a transição entre o Newic ser o líder, o pioneiro e tal, e ele começar a decair foi um pouquinho na minha memória, assim quando a gente começou a ter aplicações contêinerizadas, coisas ali, cubernetes e e coisas parecidas, né? Nessa mudança, o Natadog começou a ser um cara que reagiu um pouco melhor a as mudanças de arquitetura, começou a capturar uma velocidade maior. E o que aconteceu foi que esses players que começaram com APM, a gente pode entender a APM como uma feature, né? E aí depois a gente, sei lá, é comum a gente falar soluções de APM. A verdade é que essas soluções começaram a se tornar eh agregadores ali de várias features, né? Você tem essa questão do APM, que no começo era um agente embarcado dentro do seu servidor de aplicação, que pegava ali métricas intraprocesso, pegava um pouco de requisição, pegava um pouquinho do que a gente tem de observabilidade hoje, mas ao longo do tempo esses essas soluções se tornaram maiores horizontalmente. Por exemplo, o Eric foi o cara que trouxe bloco centralizado, né? Antigamente você tinha, sei lá, já existia uns plank ali que fazia alguma coisa parecida com isso, mas era muito restrito ali a a players, muito enterprise. Você começa a ter um LS que começou como motor de busca, depois de busca recomendação e viram, cara, esse cara aqui é muito muito interessante para capturar texto, fazer, né?

29:32Alguém pensou, cara, isso aqui é muito legal para busca. Se eu ingerir meus log, né? Acho que alguém teve essa ideia, né? Falou, cara, vai ficar maravilhoso, né? E e isso foi conectado com primeira geração de de nuvem, né? O pessoal foi lift and shift, etc. Aquilo ali não era tão diferente de um hosting até você começar a modernizar.

29:51Quando você começa a modernizar, você vai falar: "Cara, pô, eu quero ter out scating, né? Eu quero ter é dimensionar pro meu baseline aqui de de demanda e poder crescer sob demanda ali automaticamente pro meu pico, né? Pô, isso aí, esse sonho dourado da nuvem era o que que motivava muita gente aí para lá. Depois o pessoal começou a ver que se você dimensionar pro pico pagando máquina um premis é mais barato do que é, enfim, o mundo dá dá volta às vezes, né?

30:14Só quando você começa a ter essa escalabilidade horizontal, né? Você tem máquinas ali que vão durar pouco tempo, né? Vão durar minutos, horas, etc. Cara, os logs você não quer perder. Tudo bem que a máquina seja destruída, ela ali é uma máquina meio volátil, mas o que aconteceu de transação e de dados de negócio ali, você não quer perder. Aí você começou a falar: "Cara, e aí o que que eu faço com isso, né? Aí começou a ter essa ideia de loga, joga isso para um local central, alguém capaz de capturar isso e te fazer uma uma experiência de busca e tal. Então nessa visão, o cara que é capaz de buscar aquilo com várias questões de busca semântica, agregação, etc. Virou algo muito poderoso. Teve uns 4, c anos que Alk nadou de braçada nisso, cara. Ele era o player assim de log centralizado em praticamente todos os lugares até que as soluções de de APM, né, assim categoria, né, Data Dog, Relic Demorou muito para ter, é uma solução própria, ele normalmente ia com Lic junto, né?

31:06Você começou a ter uma feature ali de log centralizado que era quase indispensável. Um pouquinho depois, uns tr 4 anos depois, começou a ser muito comum t tracing. Aí tinha um projeto lá que era o Jaeger, que era um P sócio lá que surgiu no Uber, se eu não tô enganado. Aí a Amazon lança um X-ray, que era uma solução nativa dela. Começou a democratizar. Nessa época tinha o Open Tracing, tinha uma junção ali de coisas que tornaram essa questão do do Open Telemetry, uma forma de captura, algo que foi tornando isso uma feature presente em vários outros lugares. Então hoje quando a gente pensa numa solução como Data Dog, como New Red, que a gente inclusive na a gente tem o Elvin Opse orbit, na época daquela aquela gravação anterior não existia ainda, a gente pensa cara um conjunto de recursos de observabilidade que vai me trazer clareza sobre o que eu preciso. Só que isso normalmente hoje são umas 8 a 10 features principais. Tem log centralizado, tem a captura de métricas, tracing, etc. Tem monitoramento sintético, que é um fluxo, né, que você coloca robôs ali de navegação tentando executar um fluxo parecido com o teu cliente final e perceber um problema.

32:09Tem tem mais algumas, né? virou eh um um conjunto de de soluções que que eh inclui, segue incluindo o aquele APM antigo. Isso muitas vezes hoje o pessoal chama de profiling, que você embarca um agente ali dentro do servidor de aplicação. Aí você vê métricas intraprocesso e você tem outras formas, por exemplo, em observidade é comum. Se você tá num numa aplicação já containerizada, roda no Cubernetes da vida, normalmente você nem coloca mais nada dentro da aplicação em si. Você coloca alguma coisa no cluster, um side car, etc. e ele captura, né, tudo que tá acontecendo no cluster, tráfego que tá chegando, latência, ele consegue fazer de uma forma bem menos invasiva. Então isso se tornou até uma forma mais rápida, porque cara, eu sou engenheiro de de software originalmente, mas cara, boa parte dos engenheiros de software não se importam com obserabilidade. Ele não quer dedicar tempo porque ele ele enxerga aquilo como algo que alguém vai resolver para ele.

33:00Uhum. E se você cria uma forma de capturar esses dados de observabilidade sem ter que mexer sem ter que fazer deploy, sem ter que entrar no fluxo de produto, [ __ ] isso alivia ali uma carga grande. Então, acho que isso também foi um outro advento que ajudou a aumentar a adoção de opção que é o dev, o cara de produto, não vai precisar escolher entre uma feature de negócio e e priorizar a opção habilidade, a não ser que ele esteja com alguma coisa muito muito legada, que não suporta já os padrões que o pessoal tem trabalhado, mas quase tudo vai sair e no visão a gente chama de autoinstrumentação, né, cara?

33:33Instrumenta ali meio que no no cluster, no run time que tá executando, mas não não precisa mexer no fluxo do dev. Isso habilitou muito porque cara, tinha alguns projetos de obserabilidade que viravam lenda assim, era um negócio, demorava um ano para você conseguir embarcar a observabilidade no parque todo. Isso hoje em dia, assim, a expectativa você conseguir fazer praticamente manualmente, né, cara?

33:53Manualmente.

33:53Você tinha que embarcar a lib do do agente, por exemplo, eléstico, etc.

33:59Fazer deploy, né? Tudo, fazer deploy, pegar o Era como se você fosse colocando break points, né, para observar de cada ponto, né?

34:06Sim. Isso era muito moroso e tinha suas brigas, né? Porque assim, cara, sempre tem aquele dilema entre time de operação que quer manter tudo saudável, não quer ter tanta mudança interruptível, etc. E o time de produto quer colocar a coisa no ar e mexer o ponteiro de negócio de forma muito rápida. É um equilíbrio disso sempre é bem-vindo, né? Quando você começa a ter esse time de operação, até coisas de segurança também, você conseguindo capturar de uma forma menos invasiva ou nada invasiva às vezes, né?

34:35E e o time de produtos segue tendo autonomia para fazer suas features e todo mundo tá tá tá bem resolvido. Isso tornou o processo bem melhor sucedido.

34:44Antes antes era um processo que era muito oneroso, né, para para todo mundo chegar num num resultado satisfatório.

34:50A gente pode dizer então, Brunão, que o que a gente chamava de APM há um tempo atrás, ele evoluiu para uma plataforma mais completa.

34:57Uhum. E aí o que a gente chamava de APM virou a featuring que a gente tem nessas nessas plataformas, né? E hoje ela tem um escopo mais amplo junto com o contexto mais mais eh mais completo, né? Porque o o APM era usado muito por desenvolvedor para debug, né?

35:18Porque o cara queria saber, pô, não problema de performance, algum crash que dava ali.

35:22É isso, é, pô, função que depende de função, etc. Aí o cara precisava ter aquele raio X da aplicação internamente, sem necessariamente ficar fazendo break point com debug, etc. Mas ele conseguiu observar a entrada e a saída e e por onde passou, né?

35:38E nesse momento ele ainda era muito intraprocesso, né? Você via ali métricas de memória muito detalhadas. Você percebia esse encadeamento, né, de chamadas ali na tua base de código, tudo certinho.

35:50Isso com uma eh explosão ali de microsserviços, APIs cada vez mais granulares, né? você começou a precisar de de tracing numa forma não mais intraprocesso, mas às vezes intracuster ou na tua infra como um todo, porque aí cara é entra pelo gator de API, passa por um componente A que daqui a pouco, sei lá, chama uma autenticação, autorização remoto, começa a ter tanta coisa encadeada. E aí não é mais só tua base de código, né? são interações com outros componentes que estão parte infraestrutura, parte outras aplicações.

36:22Cara, se tornou muito difícil você entender o que tá acontecendo ali, porque não é mais é tudo deploiado junto, né? São chamadas de rede, né?

36:30Aí pessoal brinca, né, cara? Eh, ah, não, isso não pode ser DNS, não sei o quê. [ __ ] era DNS. É, tem tem coisas que que são assim difíceis de você eh eh confirmar sem ter cara uma massa de dados ali que vai te apontando eh mais e mais a direção. Então eu acho que isso eh como você falou, né, começou como uma feature, essa feature ela meio que evoluiu, se tornou mais sofisticada, mas aí o essas soluções de de APM, essa categoria de observabilidade se tornou, cara, um conjunto de soluções complementares com uma sinergia ali e que aí eh ponto interessante, né?

37:05Antigamente era uma bolha completamente separada. Essa esse monitoramento barra opçãoidade transacional o pessoal fazer de segurança. Só que aí você começa a pensar, cara, se eu tenho aqui e lock centralizado, se eu consigo capturar eventos, um cloud trail, tudo que tá rolando por ali, será que não faz sentido eu ingerir tudo isso num local só e tentar extrair insites parte transacionais, parte de segurança e e colaborar entre esses times? No ano passado teve um relatório 2025, né, da eh Datrace e da Splunk, se eu não tô enganado, e que chama era State of Observability, inspirada lá no State of Devops, etc. fizeram um específico de opção habilidade e um dos pontos que eles trouxeram como tendência era que começasse a ter uma colaboração mais frequente e forte de times de segurança com times de opção nesse guardativo de de platform engineering, né, você tem esses times colaborando e trocando mais de dados, porque assim, você tá investigando um incidente, será que ele tem uma natureza transacional, foi um bug? Foi alguma coisa que piorou o desempenho ou será que tem alguém tentando brute fósfora da Rússia, aquele IP ali meio esquisito, né? Sabe qual o problema, R de convidado muito bom? O cara rouba minha pergunta antes de eu fazer. Eu ia justamente te perguntar a aonde a gente tem uma um overlap, uma zona cinza com cien, por exemplo? Cara, para mim hoje é um negócio que que é óbvio que se você puder ter o contexto todo agregado eh eh é muito bem-vindo, porque você vai permitir que time de resposta a incidente ou enfim, times que estão investigando o que que tá acontecendo, vão ter um dado e com muito mais contexto, né? Você não vai ignorar o que que tá acontecendo na perspectiva de segurança, cara. O que que será que o teu fil de borda lá tá? Cara, se você consegue ter tudo isso agregado, fica muito mais poderoso. Mas ainda tem uma questão cultural barra política nas empresas que é, me parece raro ainda você encontrar um lugar que tem esses times de de plataforma contendo ali os perfis de segurança. Cara, a segurança lá parece que ainda tem um um q de secreto ali. O pessoal não quer os carames plank. Fala a verdade. Os caram é também. Também. e parece que assim eh, quer manter uma certa obscuridade ali no que que tá acontecendo. Não sei se é para não sei lá, eh, ter um dado exposto de um jeito que não deveria, mas assim, é fato que hoje um efeito colateral é que a colaboração entre times de observabilidade, plataforma e time de segurança ainda é muito pobre. Mas sim, cara, por exemplo, a gente em alguns ambientes, a gente tem a nossa plataforma de opilidade, em alguns ambientes o a solução de de 100 é algo deployado junto, por exemplo, um um aso da vida, que é um é um open source para isso, né? Se você tem tudo conectado ali, cara, os insightes vêm muito mais fáceis, né? Mas isso ainda é uma exceção, né? Eu ainda vejo, por exemplo, um orçamento de segurança, uma turma ali que vai muito, sei lá, às vezes num numa solução gringa de de grife ali, que [ __ ] pega um um tenable, pega aquele wio, pega essas soluções aí que no no Gartner vai parecer que ele fez uma boa escolha, né?

40:01Só que, né, e não tem nada errado com essas soluções, né? São soluções maduras, etc. Só que se você não explora o potencial de colaboração com o que tá acontecendo em times do lado, você tá assim, no mínimo, levando mais tempo para confirmar algumas hipóteses e tal.

40:16E na visão até de causa raiz, às vezes você pode ter alguma coisa de natureza na arquitetura, né? Por exemplo, ah, cara, tô com uma arquitetura aqui que não tá tão zero trust assim, não tá tão list privileg, tá meio permissiva, puto.

40:27Isso é é parte de segurança, porque é postura de segurança você tentar deixar o negócio o mais restritivo possível e parte arquitetura vendo, pô, se o negócio puder ser o mais interno possível só na rede privada, sem de pont, pô, o desempenho também vai ser melhor, o custo de nuvem também vai ser melhor, né? Só que isso aí não sai da da cabecinha do só do só do cara de segurança, nem só do cara de plataforma, né? Eu acho que essa colaboração, ela ainda é pobre, mas eu vejo como um caminho natural mesmo a gente poder promover melhor esse esse contexto de colaboração. Talvez isso aconteça nessa revolução agêntica aí, no qual eh deixa de ter qualquer questão política, passa a ser, cara, componentes ali que estão trocando dados de uma forma que possa trazer clareza sobre um problema, né? Ô Bruno, e já entrando agora no tema de EI, eh, eu pela Não entra, não entrem, mas tudo bem, vai, vamos lá. Queria bater o recorde de não falar de a no PPT, não compila.

41:26Mas vamos lá. Deu quanto tempo, Isa?

41:29Quanto tempo temos agato? Agora 36, ó. Conseguimos ficar 36 minutos sem falar sem eh o que e a minha pergunta é o seguinte, eh, o advento daí, isso ah, traz uma complexidade do ponto de vista de observabilidade e e aí reforça também a necessidade de ter de fato uma ferramenta para tal. Você acha que na tua perspectiva, cara, e a gente tá tá vivendo agora uma transição em alguns times que a gente suporta. a gente faz um trabalho de manager service e acaba que a opção habilidade é uma parte chave disso. Que que a gente tá percebendo? Teve muito time de produto que mudou drasticamente a forma como eles construíam e operavam seus produtos na perspectiva de colocar no ar, etc. Só que ainda tinha muita coisa de de sre operação que não acompanhou essa velocidade assim, foi ficou assim, cara, tá ali nota sete ali, nota seis. E aí e o que que você começa a perceber? Se você começa a ter um ciclo de release muito mais frequente e tem tem um amigo nosso, né, que ele tá como CTO numa numa empresa de de produto que é meio B2C ou Bit B2C e ele falou: "Cara, eh, parece que eu tô fazendo aquele super projeto Waterfall de 6 meses. Ele tá acontecendo em duas semanas, mas o volume de código que vai pra produção e o que que o time lembra do que que foi feito ali, porque assim, uma das coisas que acontece quando você vai para um close code, um copilot, enfim, codex, etc. é que você passa a ter engenheiros que conhecem 5 a 10% daquela base de código, né? Então, cara, você colocou em produção, o comportamento daquilo é é meio que uma surpresa até você ter o produto vivendo ali. E aí eh se torna um ponto no qual ou você coloca a observabilidade de outros guard rails ali de segurança, qualidade de código, etc., como uma parte nativa do processo ou você tá [ __ ] assim, não tem jeito, porque assim, eh, se você for tentar fazer isso depois, igual por exemplo o pessoal fala do TDD, né, o teste depois do depósito, se eu fizer um teste automatizado ao longo do ciclo, você tiver uma boa confiança na tua cobertura de teste, regressão, etc., quando vai pra produção, você aponta a tua suit ali para alguma coisa e rapidamente você consegue saber se alguma coisa quebrou, qual foi a premissa, etc. E isso te traz uma segurança muito maior. Se a observabilidade não se tornar um um um entregável como parte da release, ou seja, instrumentação de tudo, quais são todas as métricas, todos os end points ali certinho, você não consegue mais e resolver isso depois. Você vai ter no máximo uma boa tentativa, um best effort ali, mas é muito difícil. Então, que que eu vejo nesse ciclo de um desenvolvimento muito mais rápido, um volume de código muito maior e ao mesmo tempo um conhecimento menor dos engenheiros sobre aquilo que tá indo pr pra produção ou você embarca, né, uma capacidade de de opção habilidade já num ambiente não produtivo, já entendendo, cara, no final eu preciso entender quais são os logs que eu vou buscar quando der um pau em produção. Você precisa se apropriar disso, se possível, antes de chegar em produção, porque senão vira uma um trouble shoot, um negócio muito muito complexo. Então isso passa a ser um negócio que você tem que embarcar como um cara um entregável do engenheiro de software, assim como [ __ ] a usabilidade lá do front, cara, ficou um negócio assim até um o full stack virou full heav metal mesmo, porque é um negócio virou full full mesmo. E e isso acaba que você precisa colocar preocupações de segurança, de obserabilidade e tal, muito dentro do processo. Ou seja, o teu agente, né, que você tá usando ali para eh produzir software para você tem que entregar eh esses artefatos também. Eh, você tem que fazer parte do seu aspecto, né, no Só que isso é uma, tá sendo uma descoberta assim, cara, o pessoal focou muito no poder de negócio, na velocidade, etc. Em algumas vezes a operação se tornou mais desafiadora por por essa falta de maturidade, que é uma consequência natural, né? você coloca mais software, com mais velocidade e menos tempo para para validação, para controle. Alguns pratinhos quebram, né, em produção. E isso tá mudando um pouquinho. A gente tem tem visto, né, de uns três, qu meses para cá, muita gente conseguiu capturar essa eficiência, né, de mais velocidade, times mais inxutos e viram que, cara, começou a ter um conjunto grande de gaps ali que na operação em produção começaram a trazer dores, né? As pessoas estão descobrindo que dá para entregar valor muito mais rápido com a, mas que dá para fazer cagada rápido para [ __ ] também com a, né?

45:50Também é. E e isso é o shit init. E sem contar a questão de vulnerabilidade, ou seja, isso te torna muito mais vulnerável porque [ __ ] se é você se é uma máquina que tá gerando o código, o engenheiro não tá não tem noção do que o código é humanamente possível o cara revisar linha por linha, senão ele escreveria, não revisaria.

46:09Então, cara, eh, eu acredito que tá gerando uma uma vulnerabilidade enorme e Uhum.

46:17que aqueles que não tiverem, como você comentou, colocar ali já algum componente ali para começar a fazer esse no V0, cara, isso pode ser um problemaço, né? Começou a ter vários casos em em que um CV lá que já tinha sido resolvido, etc. Se você tá usando um um agente ali com que se ancora numa LLM, etc., e aquilo ali foi indexado seis meses atrás, pensa que aquele aquela vulnerabilidade fresquinha ali que foi depois da da do do modelo ser gerado, cara, a princípio aquele problema pode aparecer de novo. Então, tem uma e e vamos pensar que você é um cara mal intencionado, aquele cara que, cara, eu quero sacanear essa galera aqui porque eu tá usando uma stack PHP, outra Python, etc. Você vai falar, cara, esse cara tá usando o quê? [ __ ] será que ele tá usando o Codex? Será que ele tá usando o cursor, etc? Pô, esse modelo aqui deve ter uns dois, três meses, né?

47:06[ __ ] eu vou tentar explorar aquela vulnerabilidade lá que e agora com LLM, cara, LM e esses ag serve para tudo, né? Serve para você procurar problema de segurança. O cara que tá mal intencionado, tentando explorar, né, uma superfície de ataque exposta, ele pode ver, cara, quais são vulnerabilidades recentes daquela base de Opá, que deve ter de WordPress bandido aí que tá tá muito muito cara, WordPress é a é a é a isca universal da internet. Você quer saber o que acontece com com um ataque a servidor? Só abre um um um WordPress exposto na internet e monitora a camada de borda para você ver. É, nossa senhora. É jogar tipo uma minhoca num rio cheio de piranha, cara.

47:50Impressionante, né?

47:51Ah, então, e isso traz uma uma questão de a superfície de ataque aumentou, né?

47:57E e aí, cara, tá começando a ter uma outra questão, né? A gente durante muito tempo no Brasil e países emergentes começou a ter muita adoção de tecnologia open source, porque era aquele aquele negócio viável, né? né, que você você não consegue pagar por uma solução enterprise para para muita gente, etc.

48:14você começa a fazer coisas que geram valor com aquilo, isso começa a ser também um alvo de ataque. E aí agora um tipo de ataque meio supply chak que o pessoal chama, tá? Pega um pacote ali comprometido ali num cara num e o git hub agora tá tá na fase a Git Hub tá passando por trevas, né?

48:31Ultimamente tá tá complexo. Aí você começa a ter uma uma desconfiança sobre a legitimidade e tudo, né? De de vários pacotes, né?

48:38alguma coisa que pode ter um exploit ali que foi colocado recentemente. É difícil você acompanhar tudo que é é muito pacote. Por exemplo, eu sou javeiro da época do do Maven, né? A gente fala: "Cara, o Maven tá baixando a internet inteira, daqui a pouco eu faço um deplo". Era muita muita coisa. Hoje em dia, cara, é um ciclo ali entre linguagens também muito muito grande.

48:56Tervernança disso e gerenciar o que que realmente é uma base confiável, etc. Não é como as empresas estavam fazendo software até agora. É muito cara repositório npm, Java, etc.

49:08tudo público, né? Pouca gente fazendo aquela curadoria de ter um repositório privado com uma governança ali de que versões são. Cara, agora todo mundo que que não tava fazendo isso vai começar a ter um impacto grande, né?

49:21E isso juntando com a a crise, bom, teve Red Hat como um grande expoente ali de mercado, né, de solução open source, Rashcop também, etc. cara, esses grandes mantenedores, né, de de pacotes open source, coisas assim, começaram a ter seus modelos de negócios meio desafiados, né? E se você deixa de ter aquele guardião que vai fazer aquele trabalho de de qualidade, mitigação, então fica um negócio com a persecução que é cara, é um mar aberto aí cada um por si fica fica complexo. Então eu acho que essa junção tem muita coisa mudando rápido e a gente tem que entender qual que é o nosso novo paradigma para operar isso com tranquilidade, porque senão você vai ter no final muito mais problema em produção. E aí o que era inicialmente uma velocidade desejada e tudo, aquele poder enorme de construção, você vai começar a gastar em tempo de de controle, validação ou resolvendo problema em produção. Então acho que eh essa essa movimentação toda não assentou ainda. Tem muita coisa que ainda vai encontrar um novo equilíbrio, mas eu acho que Guard Rails, aquela visão que a gente fala do Devolps muito tempo, né? Shift Left, etc. Cara, agora ou você faz isso e coloca essas tuas validações como parte do processo, ou você não vai ser capaz de fazer isso depois, porque vai ser uma velocidade impossível de você colocar, tem que preparar a cama antes, né?

50:41Quero falar com você agora que ainda não conhece a Clever. Clever é uma empresa que já tem mais de 3 milhões de usuários em 30 países com 30 idiomas diferentes, que tem trazido soluções em blockchain, criptomoedas e ativos digitais. O objetivo da Clever é te dar liberdade financeira para operar nesse mercado de cripto. Então, se você acredita nisso, se você acredita nessa liberdade, você já pensa como a Clever, vai conhecer os caras, é clever. Estão contratando também pessoal para trabalhar com cripto, com blockchain. Então, se você tem interesse, se você tem conhecimento nessa área, procura a Clever. Se você gosta de criptomoedas, se você opera no mercado, você precisa conhecer a Clever, precisa conhecer as soluções da Clever.

51:20Então o endereço tá aqui embaixo no vídeo. Para quem não tá no YouTube é clever. Vai lá, vai conhecer que realmente é um mercado sensacional.

51:34Outra coisa que queria comentar contigo é o Vibe Code também eh de alguma maneira também tá impactando esse essa eh esse risco de observabilidade, porque também [ __ ] virou VIP code, low code, blá blá blá. E e e e o ponto principal é como isso tá sendo muito drivado pela área de negócio e não e muita coisa não passa por tecnologia, eu entendo que o pessoal de segurança às vezes fica eh, cara, é descoberto porque, pô, alguém tá usando o Vip que contratou lá, não passou por ninguém e, cara, daqui a pouco tem um [ __ ] risco de vulnerabilidade tá rolando que ninguém tá sabendo, né? É, sempre tem graus diferentes ali de shadow IT, dependendo do cenário que você tá. Isso isso sim é um fato. Só que começou assim, as coisas começam a se materializar, né? O lavable lá tá super ali hype, nunca uma empresa cresceu tão rápido, não sei o quê.

52:28começou a ter problema de segurança, começou a ter galera fazendo dados, né, publicando aplicações ali com acesso a credenciais e dados corporativo, porque no final, cara, qualquer coisa que começa ali como um protótipo, não sei o quê, ela vai conectar a nave mãe de alguma forma, ela vai eh ou virar um produto que vai tracionar ou em algum momento aquilo ali vai virar uma uma engenharia que traz receita, etc. Ela vai precisar ser melhor mantida. Então, que é um que é um gap de gestão de de TI, né, Bruno? Você concorda?

52:58O cara fez um produto no Lovable, que é vibe coding, uma nuvem separada e os cara tem botão credencial lá para conectar no próprio parque dele sem ter governança, gestão, etc. A gente começa a ver o quanto as empresas estão despreparadas para isso, né?

53:15Sim. Sim. Não, e o o que eu vejo assim, tem um aspecto, vamos pensar que, cara, uma galera madura ali de eh Devolps, operação e etc, todo mundo mais ou menos sabe o que que tem que fazer. Se for perguntar para um cara que tá, sei lá, viveu um ambiente de produção relativamente grande, missão crítica e tal, o cara do controle de versão até o que que tá rodando em produção, cara, o cara vai saber te contar talvez um um tipo de processo que ele viveu, pode ter 50 variações, mas ele vai ter uma uma clareza do que que seria um bom um bom modelo. O problema é é lidar com todas essas mudanças de modelo de de negócio, troca time 7 e começa a ter layoff para parecer que a empresa tá tá descolada porque ela tá colhendo benefício. Cara, a galera tá demitindo porque acredita que a IAI vai substituir pessoas, só que aí ela ela desliga e começa a lidar com um pouco essas dores antes de ter um benefício materializado. É muito Ah, cara, [ __ ] o cara lá do do do do Twitter antigo, né? O o é o o é box, né, da box, né? Ele demitiu lá, se eu não me engano, 20% do quadro e cara tudo que cara, a hora que eu fiz uma um desligamento, acho que foi 18% do quadro, né?

54:28Muito muito grande. Essa galera que no assim, mercado americano, a bolsa americana, o valor da ação é algo muito muito sensível. Lá no Brasil é muito menos a bolsa brasileira é mais especulativa, né?

54:42É. E e a galera começa assim a fazer esses movimentos que a gente não tem avisando qual que é o objetivo. Às vezes o cara tá precisando vender, impactar positivamente a ação por alguma cara, muita informação que não chega ao público. E aí a galera que consome aquela aquela informação bem fragmentada e incompleta começa a achar que aquilo vale na empresa dele também e isso é um pouco complicado. Então acho que assim vai ter um movimento natural dos players ali de nuvem, etc. trazerem essas capacidades ali do do Vibe Code, coisas que vão eh trazer a mesma velocidade, a experiência, mas permitindo uma governança um pouco melhor. Mas no final, acho que esse papel do cara de software que entende de arquitetura, entendeal, vai seguir sendo relevante. O o que eu acho só que eh vai ter no geral, né, cada vez mais times em chutos especializados e eu acho que vai deixar de ter muita empresa verticalizando toda uma estrutura como era antigamente, né? Todo mundo vai ter que aprender a trabalhar melhor com parceiros e saber, cara, eu sou muito bom nisso aqui. Eu vou contratar uma competência de um parceiro assim sensado. Todo mundo vai encontrar seu novo equilíbrio, mas reconhecer o que que ela, o que que cada empresa é capaz de fazer com excelência e no que que ela vai precisar de ajuda, porque eu acho que os times vão ficar mais em chutos especializados. Vai ter no final eh tem tem várias empresas agora operando, acho que é a Coinbase, se não me engano, foi num experimento lá de eh times de uma pessoa, é uma pessoa mais agente, cara. Isso aí falar que assim, o cara que mata no peito e fala: "Cara, eu domino, tu me me dá uns cinco, seis agentes aqui que eu me viro, cara, o cara tem que tá muito confiante. Eu eu eu tenho temas assim que eu preciso resolver e que eu reconheço, cara, eu não tenho, por exemplo, marketing.

56:23Marketing é, querendo ou não, uma competência que tá no meu no meu espectro de entrega ali, que no final o fundador e tal, você tem que se virar em tudo. Cara, eu adoraria ter uma pessoa que domina é aquele ponto e eu posso colaborar porque assim, eu quero despachar um pouquinho do contexto que fica aqui, porque, cara, isso traz uma carga cognitiva, né? você precisar se preocupar, cara, desde de marketing, venda, operação, cara, o ser humano não consegue. Então, eu acho que se você consegue ter uma estrutura de time, tudo bem, pode ser inxuto, mas você consegue ter uma composição de competências e perfis ali mais legal, eu acho que isso vai ser um equilíbrio mais saudável do que tentar [ __ ] ah, toma aí, você tem 10 agentes para você se virar, cara. É, é uma pressão.

57:08Eu fiz uma experiência, Brunão, com tem um framework, não sei se você conhece, Ron também, e você tá tá nos ouvindo, que chama Piper Clip.

57:18Sei, sei.

57:19Ele ele ele reproduz como se você fosse um membro do conselho, você contrata um CEO. E aí você vai conversando com o modelo sobre objetivo de negócio, falar: "Não, então tem que contratar um cara de marketing, etc." E aí ele vai abrindo esses agentes como eh conselheiros, digamos assim, né? E e aí tem muita gente usando isso como um paralelo ao que ele faz na vida real.

57:44Tipo, ó, o que que eu faria se se o agente tomasse essa decisão por mim?

57:51Vai, ele contrata um cara de marketing.

57:53Que que o cara de marketing faria? Qual seria o plano? O que que eu tenho que esperar? E o que você falou, cognitivamente traz uma carga muito pesada, porque como é que você avalia uma coisa que a IA está te supondo Uhum.

58:06sem você ter conhecimento sobre aquilo.

58:09Nós que somos engenheiros de software, cara, eu sei, [ __ ] tu tá fazendo isso daqui, não, eu vou lá na Iá e falo, cara, não, eu quero que siga esse padrão e tal, que é o certo. Como é que você faz isso, né? Eh, dentro de um contexto do que você não conhece. É um problema de um de um squad, como você falou, de uma pessoa. E já aproveitando para te deixar uma pergunta também para você continuar a tua tua explanação, se você enxerga o papel desses agentes dentro do contexto de observabilidade, porque os agentes são muito bons em análise de dados, né?

58:45Uhum.

58:46Eh, e a gente tem os SREs hoje que tão monitorando aquilo ali manualmente, etc., recebendo alertas.

58:53Uhum.

58:54Se você entende que a gente vai ter um movimento agêntico dentro desse desse papel de SRE e observabilidade.

59:03Sim, sim. Não é ótima pergunta. Isso tá acontecendo bem forte, tá? assim, o que que mudou nesse paradigma ali de SRE, observabilidade e tudo que a gente tá inserido, né, no contexto de operação, você começa a ter agora eh essa capacidade de ter a gente desempenhando papéis ali especializados, o contextual de skills, etc, que começa a a te trazer uma carga de de processo e habilidade de de processar dados muito, sei lá, muito mais rápido e com uma volumetria maior do que um ser humano conseguiria fazer isso aí.

59:35como que isso tá acontecendo agora e como que isso impactou a observabilidade quando a gente começou a ter eh esse desenvolvimento agêntico, né? Você tem agente de papéis distintos, ora desenvolvendo software, ora atuando também na operação e etc. Essa galera eh esses esses componentes de software, né?

59:53Eles precisam eh consumir dados de um jeito diferente do que seria um um ser humano. Por exemplo, um dashboard, ele é algo feito para um humano consumir, né?

60:01Uma visão de gráfica, você tentar interpretar e etc. Um agente, ele vai, por exemplo, fazer uma uma consulta de via um MCP, né? Você queria até um protocolo diferente para entregar esses dados. E hoje a solução de obserabilidade já expõe essa conexão a MCP. Você consegue falar: "Cara, tô tendo um comportamento diferente aqui, né? Alguma coisa me impactou meu número de vendas, alguma coisa tá estranha, cara. Investiga para mim o que que tá acontecendo de diferente, vê se algum serviço degradou e tal". Cara, vai começar a navegar ali num conjunto de dados amplo, né? Eu falei, cara, vamos ver aqui os serviços que compõem esse ambiente de produção. Ah, tem API de pagamento, tem de autenticação, autorização, etc. Vê se alguma degradou, vê se aumentou taxa de cara. Isso aí, se for pensar alguns agentes rodando esse tipo de de investigação em paralelo, que um humano teria que fazer uma de cada vez, né? E ele te trazendo algumas hipóteses quentes, né, para você investigar, confirmar e etc., cara, isso é um poder enorme, né? E isso ainda é a exceção da exceção. A gente tá promovendo essa mudança em vários ambientes nossos. E, cara, às vezes a gente encontra um modelo que é engraçado, né? A gente hoje opera um modelo de command center, né? Tem empresa, cara, que o cara tá num modelo que o Command Center, ele é um roteador para acionar um engenheiro. Cara, isso a nossa plataforma já faz uns 5 anos. Aí você, você se é só rotear, se você sabe qual alerta e mando para qual? Pô, isso aí é problema resolvido, né? Não tem muito antes da Ai, inclusive, né? muito, não precisa de nada de para isso aí é um cara modelo ali, cara, né? O pessoal chama ali de pô quem que é responsável, quem que tem que tá assim, cara. Isso aí é determinístico total. A chamada a famosa matriz de escalonamento, né?

61:38Como é que a gente escala o problema?

61:40Isso é um problema bem resolvido há um tempo, né? E aí começou a ter uma visão, se você vai numa linha s com um nível de aprofundamento um pouco menor, você vai querer que esse teu comando center opere com runbook, né? Assim, você não quer que o cara improvise ali, não faz ali tentativa e erro, um monte de consulta aqui, não segue, conhece a arquitetura do produto, sabe do que que ele depende, quais que são os componentes chave que podem falhar. Faz umbook, investiga a saúde desses caras aqui. Se alguma coisa eh sinalizou com problema, você já mapeia ali, vê como é que você resolve, pode ser um rollback, pode ser alguma coisa da infraestrutura ou se não foi nada de dependência tu que falou ver se algum deploy recente aconteceu. Cara, aquele feijão com arroz ali que é feijão com arroz bem feito, isso trouble shooting básico ali, né?

62:23Isso não depende nada de ai é raríssimo a gente encontrar um lugar que tenha [ __ ] mais do que uns cinco runbooks, cara. Isso assim, nada disso depende de AI. E claro, se você consegue ter isso para um porque assim, o cara o agente, ele não é aquele futebol moleque, eu vou explorar tudo aqui, não. Ele precisa ter um direcionamento, o que que ele vai fazer. Então, se você pensa, cara, se eu vou ter na minha operação, eu posso entregar contexto para um agente, ele ter uma credencial de nuvem, navegar nos recursos, eu ter alguma visão ampla ali, ou eu posso colocar ele e falar: "Olha, cara, esse alerta aqui, ele faz parte do serviço a payamento, por exemplo, esse serviço ele tem tais de dependência.

63:02você entrega um pouco mais de de contexto e você vai direcionando, por exemplo, no runbook, cara, ele vai procurar, beleza, eu quero ver se tem log de erro desses componentes aqui, das dependências dele na última hora. Quando que o problema foi materializado, dá para você fazer alguma coisa muito muito assertiva, só que qual que é o problema?

63:19Muitas vezes o pessoal fala: "Ah, como que eu gero valor com dados, com analíticos, etc?" Se você tem dado de baixa qualidade, você não tem correlação, não tem nada, cara, não tem milagre que faça, [ __ ] uma API de analítics, um modelo de recomendação funcionar bem se você não tem o teu dado bem organizado por baixo. Então, a gente começa a se deparar com limitações, tipo uma observabilidade ruim, uma má maturidade na operação, tudo isso impede que um agente seja efetivo. Então, assim, que que eu vejo? tem um potencial muito muito bom, né, de inclusive a gente tem na a gente tem hoje dois indicadores que a gente tá acompanhando para transicionar o nosso modelo eh como ele era sei lá, um ano e pouco atrás para um modelo bem agêntico, né, que uma coisa a gente lida no Comando Center com volume grande, né, alguns milhares ali de, sei lá, dezenas de milhares de de eventos que são possíveis incidentes todo mês. que que a gente quer eh chegar daqui a pouco, né, que uma boa cobertura hoje, cara, o percentual que a gente tem de desses eventos analisados por um agente EI é algo da ordem de 4, 5%. Se eu conseguir que isso chegue em 80%, 90%, eu consigo cobrir muito, muito ambiente sem querer ser tanto a equipe, né? E uma outra, dando uma visão mais SRE, é quantas das minhas entregas ali de de SRE, né, eu consigo ter um agente executando, né, participando, etc.

64:39Porque aí tá tendo uma transição, isso até um tema que é bem interessante, que conecta bastante com essas transições na dai, que é tinha muita empresa de serviço, a Elvin hoje, né, tem parte produto, parte de serviço, cuja entrega dela ainda era medida em horas, né, assim, ah, beleza, eu tô entregando aqui 50 horas de implementação, não sei tudo isso. Era um denominador comum que às vezes a área de compras sabe pagar, enfim, tinha seu motivo de ser desse jeito, mas a gente tá indo rapidamente para um modelo focado em resultado.

65:08fala, cara, não quero saber quantas horas de esforço você vai colocar entrega de valor e não de Exato. A gente tem vivido um modelo agora muito tentando ir para um modelo outcome based em vez de output, né, foco em resultado. Esse movimento não é óbvio, mas muita empresa que tava operando aquele modelo um pouco sofisticado, cara, aloca um corpo aqui, bota B shop tradicional, eu acho que essas empresas B shop vai ser um problema, né, cara?

65:35Porque o código vai virar commodity e vai ser cada vez mais efêmero, né?

65:40E essa galera, se não embarca uma competência, especialização muito boa, cara, eu acho que o valor que você tem de de alocar um um corpo ali, né? Por que que você vai contratar uma pessoa daquela empresa e não contratar diretamente ou não até tentar arrumar um agente para fazer aquilo ali, né? Então, tá até numa transição grande, cara.

66:00Tenho conversado com outras empresas que que operam modelos ainda com algum grauçado em horas e tem transicionado para um modelo que, cara, às vezes, né, por exemplo, a gente tem alguns ambientes que a gente entra e faz um trabalho ali de melhoria de opcionabilidade, operação e etc, cara, no qual é é 100% um modelo de de business case, fala: "Olha, você tá gastando tanto e tendo tal dor, tais limitações, etc. Vou fazer o que eu precisar aqui para para te entregar uma visão melhor. Você vai ter tanto de redução de curso, tais melhorias de indicadores, não falo nada de de horas, falo, cara, o resultado que eu vou te gerar. Isso para mim é um movimento, cara, e inevitável que vai vir, já tá acontecendo forte com acho que tem muita empresa já com com contrato rodando que ainda vai durar algum tempo, etc. Mas cara, eu imagino que daqui a um, dois anos poucos contratos, né, novos serão firmados num modelo que seja basicamente, cara, me dá horas de um profissional aí para ficar batendo teclado para mim aqui. Acho que isso vai ser extremamente eh, enfim, e transformado, né, numa nova visão. Não sei 100% como que vai ser o resultado final, mas a gente tem tentado ir nessa linha de, cara, eu quero ter engenheiros bem capazes, bons para tomar decisões, que consigam ser responsáveis ali pelo resultado. Acho que essa questão inclusive do do ownership é um ponto que é bem chave. O cara fala: "Cara, não quero saber esforço, eu quero entregar um resultado com base naquilo ali." E você tem engenheiros que sabem eh um bom caminho ali de arquitetura, tem sabedoria ali em como trabalhar eh com aquele contexto de engenharia e ele consegue usar bem a gente cheia e outras soluções que vão vir junto, né? Eu acho que isso aí é uma transição chave que a gente tá vindo e que a gente tá tentando, né, na Elvin ser bem relevante nisso, porque, cara, tem muita operação que tem um potencial de evolução muito, muito boa, eh, reduzindo o custo, só que isso vai ter que transicionar para esse modelo agêntico, né, nossa visão é muito, cara, engenheiros que no final tomam decisões, projetam e etc, mas muita coisa de entrega operacional, só vai colocar para um agente executar e no final eh tudo vai ser operado de uma forma integrada. ali entre engenheiros humanos e e uma e só que eu não eu não acho como a galera tem falado muito, né, que vai diminuir o papel de engenheiros.

68:14Acho que vai ter tanta mudança. Vou pegar legado old school, já teve tantas vezes que a gente ouviu falar que alguma tecnologia X ia reduzir o programador, né? Já foi Delf, já foi VB, já foi tanta coisa.

68:27Isso é, né? Eu acho que vai ter uma reconfiguração de todo um paradigma tecnológico para ter esse modelo mais a gente, que eu acho que vai ter muito trabalho de tecnologia por um tempo, só que vai ter uma galera que não vai se adaptar, vai ser o o o búfalo lento ali que fica pelo pelo caminho. Eu acho que isso aí é o maior medo que as empresas as pessoas deveriam ter assim, cara, eu não ser capaz de acompanhar esse movimento, não me apropriar. Acho que isso sempre que tem uma mudança grande com a nuvem foi parecida, a diferença foi um pouco da velocidade, né?

68:58Mas sempre abre muita oportunidade para novos players, novos entrantes, quem consegue se adaptar melhor à aquele novo modelo, né? Com acho que é a mesma coisa no contexto de obserabilidade e tal, já existe uma grande expectativa que a gente consiga resolver vários problemas operacionais, coisas que, cara, ficavam ali sem resolução, né? por exemplo, resolver vulnerabilidade, CVE, não sei o quê. Cara, humanamente, quantidade de coisa que é encontrada ali são milhares.

69:20Você não consegue humanamente processar com o modelo agêntico, talvez você consiga, talvez você consiga ter uma, e acho que navegar bem nisso aí, você pilotar algo que assim começou, né, com o prompt engineering, rapidamente transicionou para um modelo no qual, cara, o agente não vai te responder uma coisa, ele vai executar, né? você tem que trazer para ele as preferências e instruções de como que ele vai fazer isso na visão de SRE. Para mim, cara, é, pô, analisar dados de finóptico, tem muita coisa que, cara, é tanto dado que humanamente a gente não consegue mais tratar, mas se vem um dado sumarizado, já bem classificado por um agente, [ __ ] você toma a decisão com base naquilo, né?

69:58Você corta um pouco a camada de análise e vai mais pra camada de decisão, né?

70:02Sim.

70:02Desculpa. Não, não. O, você trocou, tocou num ponto interessante que a gente tem abordado com putz, com muita frequência aqui, que episódio sim, episódio também.

70:13Sobre a questão de dados, né? Você trouxe aqui e que talvez a gente não olhasse pela visão da observabilidade, que a importância de ter o dado também Uhum. estruturar bem qualificado. Enfim, obviamente usando a observabilidade com um agente, o agente EA e tal, o comum é importante você ter isso para te dar o melhor resultado, fazer um mapeamento mais adequado e obviamente te dar um mapeamento da onde tá o problema e como você resolver, porque a gente fala muito do dado, mas do ponto de vista de visão analítica para tomar decisão, né, para métricas de negócio, mas pouco se fala dessa importância do dado também para observar. abilidade, né? E quanto é importante você ter ele. Sim. Não, isso é um ponto, por exemplo, problemas mundanos aí que não deveriam existir, mas é é o que temos para hoje, né?

71:04Padrão de de qualidade de log das empresas. Cara, tem muita gente que não tem log ainda no formato Jon, que aí fica difícil de você pesquisar. Tem muita coisa full text lá, pô. Mesma coisa que você pode fazer no no um elesic lá para pesquisar. Ah, qual que é o produto que você me recomenda? Quais são, cara, os produtos que que eu encontro nessa faixa de preço, etc?

71:24Cara, se você vai procurar logs de aplicação mal redigido, sem ter uma semântica clara, cara, procurar agulha em palheiro assim, é muito muito difícil, né? E aí você começa a ter essa visão, cara. O meu dado de opçãoidade, ele também tem que ter qualidade. Eu tenho que pensar o que que eu quero encontrar lá na frente na hora que eu for escrever. Cara, tem coisa banal, como por exemplo, cara, em produção eu não não deveria ter, né, logado por padrão log de info, por exemplo. É um negócio meio bobo assim, cara. É porque é uma volumetria enorme. A princípio você vai deixar ligado por padrão e produção warn e erro e etc. Você pode temporariamente decir, cara, agora eu quero ter lock de info aqui para investigar alguma coisa. assim, eh, só nisso aí você já fica numa assertividade num filtro bem diferente. E, e aí acho que é um pouco isso, vê essa questão do do da do dos dados no geral, é como um habilitador para você ter um clareza sobre a tua operação. E, e é engraçado, teve um tempo, eu não sei se isso ainda tá tão tão kit, minha sensação que caiu um pouquinho, né, mas tinha uma época que o pessoal tava falando muito de servers, né? Ah, não, falá, cara, [ __ ] eu programei muito tempo, né? Você pega, por exemplo, um negócio que roda num num contêiner, numa máquina virtual que você consegue ter uma porta, um end point para bater, etc.

72:39E você vai checar disponibilidade daquilo, se tá funcionando ou não. Cara, o modelo como você monitora e opera algo assim é bem conhecido já um bom tempo.

72:48Pode ter inovações, evoluções, mas é um negócio já manjado.

72:52Uhum.

72:52Aí você vai para modelo, eu quero fazer um negócio de cérras, arquitetura reativa, não sei o quê. Fundamentos de monitoramento e operação são bem consolidados.

73:01O grande hoje está na escala e na velocidade com que as inovações, como automação em tempo real e a preditiva, resolvem problemas antes mesmo que eles causem impacto.

73:13Geminai, ninguém pediu sua participação, mas obrigado. Continua, Brunão. Não foi não. E cara, é exatamente isso aí. A expectativa hoje sobre observabilidade é você conseguir antecipar um problema que que provavelmente vai acontecer e tentar mitigar o impacto dele, né? E isso envolve dados de qualidade, assim como cara para época que a gente falava muito de projeto de data lake, etc. É isso, cara, no final um dado de de qualidade vai te permitir extrair valor na ponta, um dado ruim vai tirar custo, só não vai te trazer clareza nenhuma. E por exemplo, quando a gente vai para um modelo, né, que acho que vai até muito pro teu contexto, né, de arquitetura de eventos, streaming, etc., O cara que opta por ir para um modelo full servas lá e tal, e vai ter que operar com com base num negócio bem programático, talvez habilite melhor um um devia a ser efetivo, cara. Mas ele pede uma maturidade em temas, por exemplo, arquitetura reativa, como consida com erros ali, como você vai ter um modelo de compensação de evento, tem modelo de fonte e fonte da verdade, né, cara? Isso é muito complexo, porque assim, não tem e um blueprint ali óbvio, né, que qualquer cara de operação que você contrate vai conseguir operar. É isso que vai ter que ter, cara, aquela carga cognitiva que a gente falou, né?

74:25Pô, se você tiver que ter um dev super ali engajado para qualquer investigação de incidente, cara, fica muito muito complexo, né? Então tudo vai nessa linha de você ter uma boa arquitetura, tentar trabalhar dados com clareza e, se possível, uma arquitetura mais simples que ela puder ser, né? Porque você quer que a operação possa ser algo que não não te dói muito, né? Então se você puder ter um time que não é tão sofisticado mantendo a col pé, pô, melhor do que do que ter uma uma operação muito complexa, né? Então acho que vai por isso e nessa linha de observabilidade isso é uma uma verdade, né? Tem questão de problema de log às vezes mal estruturado, um log de baixa qualidade, tem coisas meio bizarras. A gente pegou um um incidente em produção recentemente. O camarada consome ainda APIs em soap, né? aqueles XMLzão grandão, cara. Tinha um monte de erro dentro do soap dentro mascarado dentro de um log de info. Tu fala: "Caraca, o camarada que vai pesquisar um problema em produção, não só ele vai ter que ver um log de infali como se fosse algo de de erro, mas vai ter que processar aquela massaroca de XML. Cara, é muito complexo.

75:28Então assim, tem muita coisa. Se a gente for pensar, cara, o feijão com arroz bem feito, ele ainda é raro, ele não é o presente em vários lugares. Em observabilidade tem um pouco isso, né?

75:39boa qualidade de logs, ter aquela correlação, né? [ __ ] fazer uma captura de logs, métricas, conseguindo fazer uma correlação. Isso aí eu diria que é o e o americano fala do tabl, né? Cara, isso aí se tem uma boa implementação de opçãoidade, a gente deveria te dar isso aí. É fácil, né?

75:55Mas acho que isso, você não acha, Brunão, que isso vai ser nesse momento que a gente tá de inteligência artificial, ele vai se retroalimentar, né? Porque eu acho que a gente teve muito problema de implementação no passado, na pouco passado, tô falando de um ano atrás, né? Uhum.

76:12Mas quando a gente ainda tinha um código, uma produção de código mais artesanal, digamos assim, porque, pô, o cara tá pressionado por por prazo, por eh entrega que ele tem que fazer e aí o cara não põe uma um um uma observarabilidade bacana, o cara não não põe um nível de logal, o cara deixa o info ligado. Eh, eu vou pegar um caso, por exemplo, eh, de algum de uma empresa que eu passei há pouco tempo, mas cara, legado que mensagem de erro de de de API retornava 200 com um campo escrito erro, entendeu? E e eu acho que esse tipo de coisa que, pô, provavelmente aquele cara tava [ __ ] precisava entregar o negócio rapidamente ali e ele fez o negócio nas coxas.

77:00Uhum. esse tipo de coisa que é uma padronização, seguir pattern, eu acho que a IA é muito boa nisso.

77:05É boa. Sim, sim. A gente deveria esperar uma maturidade melhor nisso.

77:10Exato. Eu acho que isso vai evoluir até nessa questão de de talvez repaginar o legado, né?

77:16Sim.

77:16E a gente gerar dados melhores, né? E e repaginar um pouco das coisas que estão aí, que a gente fez anteriormente e quem nunca, né? Fez uma coisa ali nas coxas que precisava entregar. Uhum.

77:30E agora que a gente foca no que precisa entregar e não setar que é R500 e não 200 porque deu um erro. Sim, sim. Não.

77:37Sim, sim. Acho que esse esse nível de conhecimento fica muito mais democratizado, né?

77:44E sim, a gente pode esperar, eu acho que uma uma modernização de de aplicações ali nessa perspectiva, né? [ __ ] uma uma releitura de arquitetura, código pode ser um cobol, pode ser qualquer coisa, virando algo com uma manutenção mais fácil e aí ganhando, né, um padrão de qualidade de código, um padrão ali de de observabilidade melhor. Acho que isso é algo que a gente pode esperar. Vai ser provavelmente uma transição ali de um, dois anos, né? vai saber quanto tempo.

78:12Acho que as empresas, principalmente as mais tradicionais, são lentas ali para se adaptar, mas sim, acho que isso pode ser um novo platô de maturidade que a gente vai alcançar quando esse ciclo, né, da da nova velocidade, nova maturidade com relação a padrões e processos se torne o o comum em todos os ambientes. Acho que isso é um working progress, né? Talvez não sei estimar tão bem quanto tempo vai levar, talvez uns 2, tr anos, mas ao mesmo tempo, né, vai ter muita gente produzindo eh código e produto porcaria com com EAI também. E a gente vai ter que, enfim, sempre vai ter acho que um trabalho grande ali de adequação, alguns executando bem, outros executando mal, mas vai ser acho que um trabalho de engenharia de software operação bem diferente do que ele era há uns dois, tr anos atrás, assim, um modelo de operação ferramental, por exemplo, isso que a gente falou, né?

79:01consumo de dashboards. Cara, você pode ter um dashboard ali para um humano entender ainda, mas eh o consumo de dados de observabilidade tende a ser muito mais agente, MCP, uma outra natureza, né? E eu gosto de enxergar sempre de uma forma otimista, né? Quando a gente tem uma mudança de paradigma relevante, quem se adapta mais rápido e consegue extrair valor disso tem oportunidade de crescer, né? Então é como a gente enxerga que a gente tem que ser ser bem bem ativo nesse momento, né?

79:27pegar aquela galera que ficou ali pelo caminho, uma operação que tá tá muito tá imatura, gerando muito problema, levar ela para um platô de imaturidade bem mais alto em pouco tempo, fazendo uso de de tudo que a gente puder, de de ferramental que traga insites mais claramente, né? É, o, eu acho que só, só trago talvez um um desafio na minha ótica, é que como tem essa esse conflito, né, entre área de negócio e área técnica e a área de negócio, tá falando: "Ah, agora tem um vibe code aqui que eu posso criar um software, um e-commerce aqui, isso mes minha vida." E esse cara não tem a menor noção do [ __ ] de colocar um, né, um uma obstabilidade, pegar log. Então isso por outro lado também para trazer um baita de um desafio também no mesmo né, nesse contexto de como é que as empresas vão lidar com isso, né? Porque eh no fundo você pode estar um, cara, pode trazer um problemaço de vulnerabilidade e e cara isso ser devastador na empresa, né?

80:26Sim. É o que eu acho que que vai naturalmente acontecer, a gente como ficou muito mais fácil você colocar um protótipo no ar, um produto novo, etc.

80:35vai ter uma seleção natural de que produtos realmente são bons, com uma boa usabilidade, vai ter muita coisa parecida, né? Você vê, cara, esses llov da vida e tudo que vem, cara, começa a ter a landing page é muito parecido, né?

80:47vai começar a ter uma certa diferenciação que pode ser pelo atendimento, pode ser porque o custo é mais competitivo. Cara, de alguma forma, sei lá, entre 20 soluções novas que vão aparecer naquela categoria, umas duas vão vão liderar, as outras vão morrer muito rápido. Acho que vai ter um ciclo grande disso. E eu acho que talvez, né, como foi algumas vezes no no passado, quem conseguir juntar boas pessoas de negócio que sabem interpretar a demanda de cliente, etc., Você tem uma, cara, isso aí é um um desafio por si só, assim, eu acho que muito construir produto fica um pouco mais fácil, distribuir produto fica mais difícil, porque você tem que se diferenciar, você tem que fazer alguma coisa que traga ali um apelo pra sua solução ser escolhida, né? Quem conseguir juntar esse talento de negócio, essa visão ali de produto, demanda, com bons parceiros de engenharia, eu acho que muitas empresas vão conseguir juntar esses dois talentos. Eu acho que vão ser as soluções que lideram suas categorias, né? Da daqui a pouco vai ter uma transição, acho que bem bem forte e, cara, é difícil prever quem é que vai ser líder desse, enfim, de várias dessas categorias. E, cara, algumas tm se adaptado bem. Por exemplo, eu tinha um um certo preconceito com relação a várias coisas de arquitetura de um seos force da vida. Cara, negócio ali blowed de pesado, caro para caramba, cara. Mas ele transicionou para um modelo no qual o front end, que era um dos vilões ali, um negócio era bem carrancudo, né?

82:07É. Cara, ele foi para um modelo modelo agora headless que você consegue operar com cara, ele virou um repositório confiável de dados ali, que você consegue fazer muita coisa de insite sem nem logar humanamente e etc, né? E cara, virou assim a plataforma de escolha de muitas empresas que querem ter aquilo ali, principalmente quando envolve dado regulatório, coisa LGPD, GDPR, etc.

82:30Esse tipo de coisa, eu acho que ela é menos eh atrativa para um vibe coding, porque uma coisa é, ah, você gosta de trabalhar de um jeito X aqui culturalmente, você quer usar a ferramenta A, B, C, você fazer alguma coisa e tayor made ali pra tua empresa para ser essa cola que te permite ser mais efetivo, eu acho que faz total sentido. E você lidar com as dores de mantec ali, beleza? Quando a gente vai para um contexto mais segurança regulatório, alguma coisa que não pode falhar, tu não vai querer fazer vibe code isso aí de jeito nenhum. Então acho que vão ter building blocks ali que que sei lá agora tem muita solução de banking as a service, tem tem um monte de soluçõezinhas que vão vão aparecendo. Eu acho que você vai ter muito componente de software para desempenhar esse papel da cola, né? Como que aquela empresa funciona? Em vez de antigamente a gente tinha que se se adaptar a como que aquela plataforma funciona. Ah, o SAP é desse jeito, feito na Alemanha, cara. Você vai ter que operar desse jeito aqui. Tu que treine teu time para agora. Não, agora é muito, cara, eu consigo ter algo criado aqui para para eh eh embarcar dentro do meu processo de negócio aqui de um jeito mais fluido e aquela plataforma, ela vai poder ser um pouco mais fiel ao seu core, né? né, menos coisa ali tendo que se adaptar ou talvez até você possa ter uma liberdade de escolha muito mais da solução que encaixa com teu estilo de gestão e etc. Acho que vai ter muita mudança nessa linha e eu acho que vai ter muita coisa de software eh produzida por mais pessoas, né? E aí assim vai ter que ter gente para operar, etc. Eu acho que a as empresas só vão se digitalizar mais. Isso é um movimento e inevitável.

84:08É também. e falta sabedoria, né, de como gerenciar software, dados e tal. Então, acho que vai ter uma, talvez uma distribuição de talentos, né, pessoas que, sei lá, tinha um time muito bom na empresa X, que tinha 300 cara fora de tecnologia, de repente ela vai ficar com 100 e aí esses 200 aí vão ficar disponíveis para empresas que nem eram tão digitais assim, que começam a ter uma uma capacidade de de operar com, enfim, de que vão evoluir junto com eles, né? Eu eu ten eu tenho uma opinião bem particular sobre isso, assim, que eh eu acho que todo momento que a gente vive uma disrupção assim, porque a gente tá vivendo um momento que a nossa operação de tecnologia tá mudando de, né? Alguns podem dizer para melhor, outros para pior, mas a gente tá vivendo um momento que a gente vai virar uma disrupção. E eu comparo muito, Bruno, com aquele momento e e Ron, eh, onde a gente teve aquela bolha da internet no começo e tal, e, cara, a gente tinha uma uma popularização, por exemplo, de ensino de HTML, JavaScript, e que a galera começou a aprender e que as empresas, tipo, não vou, não, não vou fazer isso, vou fazer com meu sobrinho, lembra? Não, meu sobrinho faz HTML, ele faz o site, porque tem uma popularização disso, né? Então, eh, ela se torna mais acessível para quem é entusiasta, mas como a gente viu no na estabilização dos anos, isso se profissionalizou, a gente começou a ter agências de marketing, teve produtoras de internet que começaram a evoluir e e cara, só esse computadores, etc, que ensinava isso acabou. Então o HTML não mudou, ele continua existindo, né? Mas a gente profissionalizou a a entrega de valor, né?

85:57Sim, sim.

85:58E eu acho que a gente tá num momento que isso tá eh se popularizando da mesma forma, tá ficando mais acessível, né?

86:05Então o cara de negócio, ele vai poder fazer um MVP, vai poder fazer um um moque, etc.

86:13Mas eu acho que a gente vai ter um momento de estabilização de cara, não, aqui é onde separa os meninos dos homens, sabe? Uhum.

86:19E aqui a gente vai ter uma uma aplicabilidade melhor dos agentes para entregar muito mais do que esse cara entregaria sozinho, né? Que é que é onde a gente que você colocou muito bem, né, Brunão, do do cara que tem conhecimento de engenharia e arquitetura de software, entregando uma coisa muito mais estável e e manetenível e observável, por exemplo, que o cara que tá ali sendo um entusiasta, né? Eu acho que quando toda a tecnologia que a gente eh populariza, isso é muito bom, porque a gente letra as pessoas, né? Hoje minha sobrinha com 7 anos de idade já entende ali o que é um pouquinho de HTML. Beleza, isso é ótimo. Mas a Neti tem que separar o que são os profissionais do letramento para que as pessoas lidem com os profissionais, né?

87:08Sim. É, e teve um, tem uma comunidade que eu participo de, de AI, que eu acho interessante porque ela mescla muita gente que não é de tecnologia e tá vivendo essas adoções de de várias formas, né? E o que teve uma uma menina que ela era de da área de direito, acho que ela era professora e também trabalha, né, como advogada na área. E o que ela tava falando é que ela vê um uma ruptura grande na base da pirâmide, porque assim, quem já domina aquela aquela aquele aquele mercado, né, o cara sabe muito lá de direito tributário, qualquer outra coisa, ele consegue pegar essas ferramentas novas que poupam tempo operacional dele de pesquisa, etc. e tal, vira um super ali executor e vira um povo, né? Oito braços.

87:51Exato. E aí ele, por exemplo, o meu irmão é é advogado também, né? E fala: "Cara, eh, em várias situações, uma tarefa que você contrataria um estagiário que em algum momento vai se desenvolver, etc e tal, para você desempenhar, cara, um agente faz aquilo ali muito mais rápido, de forma conveniente, etc. E aí para essa galera que tá se formando, né, e tentando entrar no mercado, conseguir uma posição e tudo, cara, vai ter que se moldar para um novo perfil de habilidade, de repente fazer bar entrada muda, né, cara?

88:25Projetos ali voluntários, cara, de alguma forma. Eu acho que vai ter um um mix ali de coisas de de comunidades. Ela pega aquele aquele cara que é um cara muito muito competente, ele vai treinar ali seus amigos, sobrinho, filhas, de alguma forma vai ter um rei skilling grande.

88:41Uhum. A base da pirâmide acho que ela tá bem impactada, porque agora assim, como que ficou o movimento, né? Quem já tinha um um domínio grande das suas expertises, o cara fica mais produtivo ou aumenta o seu impacto usando esse tipo de ferramental por uma fração do custo, que seria contratar uma equipe humana completa. Cara, isso vai gerar uma assimetria grande, porque daqui a pouco você vai ter, cara, essa galera em vez de assim, o sonho dourado lá dos caras assim romantizando e tal, ah, não, todo mundo vai poder trabalhar 10 horas por semana, 20 horas por semana, o resto você vai.

89:13Que inocência que a gente teve quando pensou isso, né?

89:16O que eu vejo acontecendo é quem tá e tracionando bem nesses modelos vai acabar concentrando mais e às vezes até trabalhando mais. Fica uma galera um pouco à margem porque não consegue se adaptar de uma forma tão efetiva. E esse novo público ali se formando nas faculdades e tal e até gera um questionamento grande de como treinar pessoas para serem efetivas, como avaliar pessoas, né, de forma adequada, etc. Cara, tem um monte de pergunta meio que sem resposta e pessoas que tão tendo mais dificuldade para entrar no mercado para se reposicionar enquanto isso tudo tá sim tá se estabilizando, né? Então tem tem um um paradoxo, né, que que é muito discutido no mundo da IA, que a gente falou muitas vezes aqui no no podcast, que é as pessoas que usam muito bem a independente da profissão, um advogado, um desenvolvedor, etc. É porque acumulou experiência na profissão sem Aá.

90:09Uhum. Sim, sim.

90:10E e aí e aí como é que a gente faz os próximos? Sim, sim. Né no mundo com IA, porque o o engenheiro de software que codou muito a vida toda, o cara pega IA, ele usa o que ele aprendeu, ele é muito mais produtivo, ele tem o poder de julgamento daquilo ali também, né?

90:25Isso. O advogado que passou por tudo, o cara foi estagiário, fez pesquisa, etc.

90:30Ele usa e aí muito mais produtivo. O médico, mesma coisa. E como é que eles, como é que a gente cria novos profissionais, né? Não, isso é é um ponto engraçado que o pessoal tinha essa discussão, né? Se você começa a ter boa parte do texto produzido no mundo, né, no LinkedIn já é muito isso, né, gerado por Ai, como que o processo vai se realimentar, né, e que incentivos uma pessoa vai ter para escrever ali de uma forma autoral as ideias dela, né, se eh se massificar. Só que assim, eu acho que tá tendo um ciclo natural de amadurecimento no qual tá tendo uma valorização de ideias mais eh humanas ali, mais autênticas que tenham essa experiência acumulada e que você possa confiar. Você vai escolher muito em quem você confia, qual que é uma fonte legítima ali de informação e opinião para você. Acho que isso vai separar um pouco o joio do trigo, né? E e começa a ter alguns que isso que você comentou, né, do como que você forma os próximos, né? Eu vi um episódio de podcast tem acho que talvez um ano com um cara que é pesquisador de AI da PUC Rio, se eu não tô enganado. E a pergunta era se a IA ela é capaz de substituir, por exemplo, o trabalho de um pesquisador, ela decidir quais são assuntos que vale a pena ser pesquisado. E a resposta que não não é possível, a não ser que a gente chegue naquela mítica lá e a eh geral, né? uma exatamente. Eh, mas assim, a resposta é que não. Você precisa ter um ser humano que saiba, cara, quais são os problemas que merecem ser investigados, etc. O que que de fato vai mexer o ponteiro. E um pesquisador eh assistido, né, por agentes e conseguindo processar mais fonte de dados, validar uma série de coisas, vai poder aumentar o seu impacto, né? Mas então a gente tá começando a ter um pouco mais de clareza, né, essas fronteiras do que que é muito importante ter uma uma boa visão humana. Acho que muitas coisas criativas, essa questão de escolhas, decisões e tal. E o que que, cara, vai se tornar, né, tão barato você delegar para um agente acho que esse barato ainda tá um pouco a ser confirmado, porque tem muito subsídio ainda, né, de de tokens, etc.

92:37Sim. E o o a estratégia do traficante, né? Exatamente.

92:43Libera o consumo ali até o Libera aí até o cara não saber fazer diferente.

92:47Sim. E eu acho que vai ter um pouco essa transição entre a gente e percebendo ali, pô, cara, minha mãe, ela quando ela tava na na faculdade, ela fez curso de datilografia, ela era por super rápido.

92:59Cara, isso aí não faz mais sentido, né?

93:01Você contratar um datilógrafo, né? Virou um e pô, o meu avô, outro exemplo, né, cara, ele trabalhou a carreira inteira na na GE. Isso até um ponto que antigamente a gente tinha pessoas que passavam a carreira inteira numa empresa só e ou até dentro até mesmo ocupação.

93:16Eu acho que hoje a gente vai ter ciclos cada vez mais curtos. Talvez a cada 8, 10 anos o teu, a natureza do teu papel vai se adequando, né? E eu lembro meu avô comentando, cara, teve uma época no na carreira dele lá na Jeque, cara, teve um super burburinho que começou a trocar o antigamente o pessoal tinha eh queroso, né, no poste da rua, não era elétrico, né? Tinha o cara que tinha que subir no poste e troc, cara, olha o trabalho operacional em [ __ ] insano que que tinha isso. E aí teve, não, mas cara, que que esse cara vai fazer? No final, os caras encontraram um novo papel, se foram cada um numa linha de atuação, mesma coisa cobrador de ônibus, porque tem muito, muito papel que foi se adaptando, evoluindo, né?

93:56E são normalmente coisas que são eh a pessoa que tá fazendo aquilo ali, ela tá fazendo talvez por uma falta de opção, ela não queria fazer aquilo, ela preferiria estar fazendo outra coisa.

94:06Então essa questão do resilling, eu acho que vai ser, cara, uma temática cada vez mais frequente. Você aprende alguma coisa, você ficar confortável com a ideia de se desafiar e ter que aprender novas formas de fazer a cada Isso vai mudar o nosso comportamento como um todo, né?

94:23Você que tá aí escutando esse episódio bacana e quer levar toda essa tecnologia, essas novidades pra sua empresa e não sabe como, chama o time da Vembers. A gente pode ajudar vocês com desenvolvimento de software, com arquitetura de soluções, a entender os problemas que vocês estão vivendo e sair do outro lado com uma solução bem bacana. E se você tá escutando o podcast para aprender coisas novas, faz o seguinte, manda um e-mail pra gente no peoplecare@vems.

94:53E você pode fazer parte também do nosso grupo de talentos. Valeu.

94:59Agora o time do Relações Públicas vai gostar mais de mim.

95:07Sabe que todo episódio, Ron, eu eu aprendo alguma coisa ou muitas coisas, como o caso hoje, que que é um dos grandes prazeres de gravar o podcast, né? E eu passei a tarde toda pensando numa pergunta que eu ia fazer por Uno, porque é uma pergunta que eu realmente não entendo, não sei e eu quero ter a visão dele como especialista em relação a a isso em observabilidade.

95:34a gente falou muito sobre a a construção agêntica, né, né, Brunão, para gerar aplicações, a necessidade de você controlar aquelas aplicações que são geradas por agentes, mas que tem um comportamento convencional, digamos assim, depois de geradas, né, apesar de você não ter controle sobre o que foi gerado exatamente, e sobre os agentes analisando aspectos da própria observabilidade.

96:03Uhum.

96:04Mas eu vejo que a gente tem um desafio aí pela frente que é como observar os agentes. Se eu tenho um agente que ele é um agente que tá movendo o ponteiro do negócio, por exemplo, um agente que toma decisão, ele chama o MCP, ele chama o API do WhatsApp, ele ele tem uma base de uma base de conhecimento, ele tem um raciocínio lógico ali matemático e ele toma decisões.

96:35Uhum.

96:37Se esse cara tá embarcado dentro do modelo, como é que eu coloco ele dentro de uma de uma plataforma de observabilidade?

96:45E mais, tem um outro contexto que eu tenho observado nas discussões de internet e com outros COS.

96:54Uhum.

96:55Que é como que eu consigo rastrear o processo de tomada de decisão daquele agente? Porque é uma caixa preta. Hoje eu dou um input para ele, dou uma massa de dados e ele me devolve. Mas já tem alguns casos jurídicos inclusive de por que que esse agente tomou essa decisão para esse caso e não tomou para essa.

97:16Como é que a observabilidade consegue tratar isso?

97:19Cara, isso é a pergunta do Milão.

97:21Realmente isso é é bem complexo. Assim, vamos separar isso em duas partes, né?

97:28um um agente de maneira geral ou até um componente que rodea LLM, ele como todo componente de software e você vai conseguir aplicar as práticas ali de opção também para eles. Então você vai conseguir ter tracing, você vai ver, pô, esse cara ele consome fonte de dado externa, o cara essa fonte pode estar eventualmente com um desempenho pior e aí você vai ver que, [ __ ] ele tá cortando por um time out porque no final esse processamento todo de LLM que é que é bem custoso, etc, cara, ele pode ser bem demorado até você ter uma resposta definitiva. Então tem e que no fundo ali embarcado é uma chamada de API, né?

98:00Sim, tem muita coisa ali que é é input, output de de dependências externas, né?

98:05Então isso segue sendo uma prática que você consegue ter, por exemplo, tracing, você consegue ter log também. Só que acho que um pouco do do que até tá no segredo do que você e comentou é que muitas vezes esse reasoning ou chain of thoughts que eles chamam lá, como que você chegou nesse resultado que muitas vezes não é determinístico, né?

98:24Uhum.

98:24Ele vai ter que de alguma forma externalizar aquilo ali. E aí eh você pode ter um player, por exemplo, um chat E apt, um Gemini, etc. que te permite capturar isso e ingerir de uma forma que você consiga ter uma resta habilidade. E aí a gente pode até entender isso aqui, cara, como uma observidade num processo bet, pesadão. Cara, tanta coisa pensa aquele perqu maroto lá ou descara, aquilo ali às vezes é uma massoca de de código ali meio ruts ali que às vezes não externalizava log, às vezes sei lá ou o login era escrever em tabelas de banco, né? Você tinha, mas você vai ter que pensar uma forma de externalizar o que que tá acontecendo ali, cara. Isso em alguns cenários, principalmente coisas que não são determinísticas, né, que que no final tudo que consome muito LM tem esse problema, né? Como ele não é determinístico, pode ser que você execute uma vez, OK? Outra vez não não é tão tão OK, né?

99:15É como se você precisasse pensar métricas customizadas ou métricas de aplicação que não são as métricas feijão com arroz ali como latência, taxa de etc. Embora você possa ter tracing, ter logs, como a gente falou, né? Mas uma das coisas para tornar esses agentes melhor observáveis vai ser eles produzirem algumas métricas ali de controle que a gente possa capturar. Por exemplo, como que eu consigo perceber que esse agente tá começando a alucinar, que a qualidade da resposta ele tá um pouco pior?

99:43Cara, você vai ter que ter tipo uns gold standard ali, alguma coisa que você vai ter que fazer uma validação contra aquilo ali e provavelmente você vai ter que ter um outro agente para fazer isso, né? É, tem uma galera que faz um esquema cara, joga para mais de um modelo e escolhe qual que foi a melhor, cara. Mas assim, isso é, cara, a observabilidade de algo eh agêntico que consome dados de LnM, usa.

100:07Cara, isso aí a gente tá no baby step do baby step, né? É, é, é um, assim, qualquer coisa que a gente tá aplicando hoje, eu diria que ainda é rudimentar, é alguma coisa que vai se tornar melhor, assim como o cara, por exemplo, hoje tem tem empresas que conseguem operar com uma boa assertividade métrica de negócio, como a gente falou, né, analiza ali ticket médio de pedido, qual que foi o canal, tem empresas com uma autoridade de dados enormes que conseguem ter uma boa assertividade para encontrar um problema. E tem outras que estão, cara, na pedra lascada ali fazendo qualquer coisa empírica muito pouco efetiva.

100:41Então, acho que isso eh não é hoje um modelo super já refinado e praticado.

100:48Por exemplo, muitas vezes o pessoal consome isso meio que como uma caixa preta e vai na linha do input, output.

100:53Cara, você pode medir tempo, pegar alguma coisa de log lá, mas ainda não é super eh externalizado.

101:00Uhum.

101:01O que tá acontecendo internamente ali numa numa solução comum. um Gemini como um chat EPT, etc. Isso eu acho que muda bastante de figura quando você vai pra linha de ser self host de alguns mod pega um olhama, um huging face, coisas assim, eu acho que eles inclusive vão trazer essa capacidade melhor de observabilidade para um para um público, né, em geral. Acho que isso pode ser algo que fomenta inclusive, né, o o uso dessas soluções. E eu acho que assim como em vários outros momentos, né, tecnologia com inovação e as coisas open source acabam eh aparecendo, vai começar a ter um ponto no qual você vai falar: "Cara, beleza, o modelo da Antropic aqui, o Opus 4.7, ele tá super super sofisticado, mas porque eu preciso aqui [ __ ] o open source de seis meses atrás ali, o sei lá, com se meses de gap, pode ser o deep seek, pode ser um olema qualquer coisa, tá suficientemente bom.

101:51Eu vou usar esse aqui. Acho que isso vai começar a acontecer. Tem esse modelo, tem tem um um cara popular hoje em dia, aquele opener, né? Você consegue ter algo que faz um proxy para vários modelos por trás. Ele pode até ter algum critério que ele usa ali para decidir para qual que vai, dependendo do que você perguntou, etc. Eu acho que essa composição, né, do de um algo você joga para um antrópico, fazer um reasoning complexo, etc, etc. E [ __ ] vale a pena pagar token para aquilo que você vai poupar muito tempo aqui de de ser humano, né? E outra pessoa fala: "Cara, isso aqui é tão mundano [ __ ] o cara, o cara quer saber e qual que é [ __ ] melhor rota para eu chegar no [ __ ] do do ponto A pro ponto B, [ __ ] qualquer modelo trivial aqui que bata no Google Maps me responde isso aqui.

102:35Eu já vi alguns frameworks inclusive que propõem isso. Você tem uma uma camada de interceptação Uhum.

102:42do do do prompt, né?

102:45Sim, sim. E e esse cara ele tem um modelo simplificado que ele vai medir a complexidade do prompt. E aí com base na complexidade do prompt, ele vai mandar para um modelo flash, mais barato o mais caro, etc.

102:59Justamente para ter esse controle de custo, né, de token, etc. Porque eu não vou pagar um Opus 7 4.7 lá ou 3.7 eh, para responder exatamente o que você falou de um ponto A para ponto B, né? Eu acho que isso naturalmente vai acontecer mais quando esse subsídios que existem muito tá eh antrópica ali perto de fazer IPO, etc. Tá tendo muito um hype ali tentar capturar market share, etc. E aí esse subsídio eu acho que gradualmente vai deixar de existir. E essa é a preocupação da eficiência, porque assim, mesmo que você pague para um modelo caro, né, que token, né, né, pesado, etc., Se você coloca isso numa perspectiva de quanto que custa um ser humano pouco eficaz no seu papel, o token é peinuts ali. É, você paga feliz ali, às vezes, né?

103:48Só que essa conta quando você deixar de ter subsídios, acho que ela vai mudar. E aí igual prática de fins começou no final a nuvem pegou lá atrás porque ela tinha promessa de ser mais barata do que o one premis, porque você era tese, pô, vencedora ser com foi a mesma estratégia do traficante, né?

104:04Sim, sim. É tipo, ah vem cá, traz aqui, fica aqui. Olha só, quatro quro anos aqui de começou a bater depois. Galera, agora acabou o a degustação agora um pou, né?

104:19Sim, sim. E eu vejo assim, eu conheço empresas que estão usando muito bem ali o cloud code, coisas que consomem bastante token, inclusive esbarram em limitações relativamente rápido ali, que cara, o cara volta no dia seguinte, etc, etc. Isso é meio peculiar até, né? Mas eh acontece. Só que eu tenho uma impressão, talvez o o Ron tenha uma uma visão eh complementar essa que as empresas que estão arregaçando de usar AI estão gastando muito com o AI, acho que elas são a exceção da exceção, porque assim, a maioria das empresas mal e mal conseguiu colocar eh use cases de dados, feijão com arroz em produção e e fazer alguma coisa que mexa o ponteiro de negócio com EA e se você não consegue provar que aquilo ali funciona, para que que você vai arregaçar mesmo de Então eu vejo muita muita poque, muita coisa piloto rolando, empresa que tá cara arregaçando de uso de de token com coisa em produção validada é muito, eu vejo pouquíssimo, inclusive de vez em quando a gente se sente um pouco mal assim, vê na na confraria tem alguns cases assim, a galera usando bem, fazendo um modelo que [ __ ] o cara ganhou uma eficiência muito muito boa, mas é a pontinha do iceberg, cara. a maioria não tá tendo sucesso assim com com eh aplicações que usam AI em produção, que acaba tendo muito ainda é a geração ali do prompt engineering, alguma coisa eh conectada ali, o teu Google Workspace mais um Gemini ou um um 365 ali da Microsoft, um uso muito incidente não profissional ainda, né?

105:51É muito ali exploratório, poucos workloads em produção que você precisaria monitorar, observar e etc. Eu acho que com a combinação dessas coisas, né, uma busca maior pela eficiência, né, porque você vai ter eh modelos ali que são super acessíveis e outros que são proibitivos e eh com mais casos de sucesso em produção que talvez tenham que que passar para melhor qualidade de dados. Tem tem muita coisa que acho que limita o sucesso, né, das pessoas. Acho que teve muita coisa que foi feita comi só porque existiu uma pressão do board de que tem que fazer. Não, não, porque ele resolência operacional usa. Eu diria que ainda hoje ainda é, acho que muito caso ainda é assim, é, ainda tá vindo porque é top down.

106:31Isso. Tipo, ah, tal empresa fez layoff de tantas pessoas porque o meu concorrente tá usando, a gente não tá usando ainda.

106:39Isso economizou não sei quanto. E aí começa aquela pressão, né?

106:43É. E eu gosto muito, né, assim, cara, eu sempre tenho uma visão de procurar bent max de coisas que a gente reconhece, que a gente não tá fazendo 100% bem, que tem dores. Eu procuro muito, cara, o que que o pessoal tá fazendo, cara? Eu assim, faço muito muito BMAX, sem vergonha nenhuma, assim, cara, eu o que eu sei eu compartilho, o que eu não sei eu vou tentar ver quem tá resolvendo bem, vou vou buscar. Minha sensação é que a gente tá ainda engatinhando com relação a essa adoção mais massa crítica, né? E e eu acho que o contexto em que tracionou muito e aí tem os grandes consumidores de token é para desenvolvimento de software. Isso muitas vezes empresas que tão até early stage, às vezes não são nem empresas já com seu modelo de negócio validado.

107:26as enterprise mais sei lá, pega as empresas listadas na bolsa brasileira aí, quanto que elas estão usando aí que eu escutaria que é assim, tem talvez umas cinco a 10 ali fluindo bem e a maioria tá ali, cara, mais naquele naquele ponto turn around do negócio, né? É uma uma uma agenda muito mais forte do que do que qualquer coisa de modernização. E e essa minha minha sensação, mas eu posso estar numa amostra enviezada. Não, eu eu eu também acho com que a gente tá num num momento de descoberta do mercado, né? Uhum.

107:57Mas você concorda comigo que a gente tá ainda num num momento de de talvez uma repaginação da observabilidade nesse momento agênico, porque eu eu fiz uma essa pergunta que eu fiz foi com base em alguns casos que eu vi americanos de de processos que estão sendo movidos, de consumidores que que questionaram decisões de determinadas empresas.

108:23Uhum. e que no fim aquelas decisões foram tomadas por agentes e aí a justiça fala: "Cara, me diz por que essa decisão foi tomada e a empresa não sabe porquê, né?" Então, foi tomada uma decisão, chamou o MCP, fez tal coisa, nos lanç uma fatura e e aí isso é contestado judicialmente e você não tem um rastro do reasoning, como você me colocou, cara, mas por que que isso foi foi tomado desse jeito, né?

108:50Se você tem ainda uma governança razoável que, tipo, cara, eu tenho essa massa de dados, ele vai consultar essa massa de dados, ele tem essa instrução para Sim. Sim.

109:00para olhar esse tipo de informação, você ainda consegue defender. Mas se você não tem essa maturidade, como é que tu defende, né, cara?

109:08Sim, sim. No final, assim, eu acho que até em função desse comportamento, por exemplo, a gente tem alguns clientes, mercado regulado, etc., caras que são responsáveis pelo command center, etc, etc. Esses caras no geral gostam muito da ideia de usar a gente, Llm, o que for ali, numa forma meio read only, tipo, cara, pesquisa dados aqui, me traz aí mastigar do que você encontrou, mas querem deixar ainda uma decisão humana como parte do processo, mais analítica e menos agêntica, né?

109:39Exato. Uma visão muito, esse cara vai fazer uma melhor investigação porque ele recebeu dados de melhor qualidade, sumarizado, classificado por um agente, mas decisão ainda é um um CPF ali que tá tá tomando. E por exemplo, mercado médico, né, de saúde, cara, você pode usar qualquer coisa que você quiser de sistema e tal, ainda é um médico que vai laudar, ele que vai dar ali a existe uma responsabilidade médica envolvida.

110:01Engenharia é a mesma coisa, né? E eu acho que isso naturalmente vai começar a aparecer também, porque no final quando você começa a adotar mais em produção na grande massa da população, tendo coisas que vão ser, sei lá, vai decidir se vai multar ou não aquele cara, pega ah, bota uma uma câmera do Detran aí para decidir se o cara tá dirigindo de uma forma imprudente, para decidir se quem é responsável por aquele sinistro ali, o cara que bateu numa moto, etc., quem é o culpado? você começar a ter algo eh agêntico decidindo, se pô, vai trazer uma capilaridade que vai abrir uma caixa de Pandora aí que eu acho que que tá, esse é um tema que esse dado hoje ele existe muitas vezes ele não é exposto, né, pro para quem tá consumindo aquilo de uma forma tão ampla, mas é assim, existiu ali um conjunto de tomada de decisão, etc., pelo caminho A, pelo caminho B. Isso acho que em algum momento vai ter que ser eh algo auditado e responsabilizado mesmo.

110:55Ninguém vai poder dizer: "Ah, não, cara, ó, errei aqui, mas foi o agente, não sei o que." Antes era o o sobrinho, não sei o quê, o estagiário, né?

111:02A gente vai ter que começar a rotear melhor, né, essas coisas.

111:06Sim. E eu acho que isso vai ser um problemaço, cara. Por exemplo, tem algumas questões que são bem chaves, né?

111:12[ __ ] mercado americano, europeu, então já tem carro autônomo, tá lá decidindo o caminho, por onde vai, etc.

111:20Trânsito brasileiro, não sei se vai permitir isso tão tão cedo, né? Mas vamos pensar que você teve uma situação, sei lá, não é 100% carro autônomo, ainda tem [ __ ] imagina motoqueira aqui em São Paulo na do lado de um Tesla lá que [ __ ] não, não tem um motorista ali, cara. É, é, é o colapso de dois mundos que eu não consigo imaginar junto, mas é uma boa situação que você colocou.

111:42E aí pode acontecer uma situação que teve um acidente de trânsito com uma vítima fatal e uma tomada de decisão daquele sistema ali que tá pilotando o Tesla, tomou uma decisão de, por exemplo, em vez de jogar o o carro que tem de repente um passageiro, mas não tem um motorista, né, cara? jogou para para de repente para uma lateral, porque por algum motivo ele achou que era mais seguro aquilo ali, mas aí acertou um um motorista, sei lá, um qualquer pessoa, uma moto, alguma coisa.

112:11Cara, isso aí você for pensar o que que eticamente é correto, cara, isso é é um buraco muito fundo.

112:16É e de e saber qual é e quem é o responsável, né? Quem quem vai ser responsabilizado pela decisão, né? Sim.

112:23E o maior problema de estudo é tipo, eh, você, quando o ser humano toma a decisão de, cara, eu achei que era mais seguro virar para cá, porque foi minha percepção naquele momento. O juiz não te questiona porque que você tomou essa decisão. Se você é um modelo eletrônico, ele vai te questionar, mas por quê?

112:42Sim, sim.

112:42Como que foi a engenharia disso? Por que que ele Por que que a máquina tomou essa decisão e não há outra que salvaria uma vida, né? Então, um questionamento ainda maior nesses casos sobre sobre automação do que pelo ser humano, porque o ser humano tem questões que são intangíveis, emoções, etc. Vou falar: "Cara, eu na hora eu achei e fiz isso, acabou".

113:03É, o cara pode falar: "Olha, foi imprudente, teve dolo, não teve dolo, etc. Tava, tava eh, enfim, com com alguma droga." Enfim, isso pode ter uma série de de pontos.

113:14Mas precisava falar pro juízo, cara.

113:16Não, é porque eu calculei que a velocidade do lado direito e não tinha visão do outro lado. E aí eu achei, eu fiz um cálculo, não, você não vai falar, cara, eu na hora tomei essa decisão, acabou. Agora o modelo automático vai ter essa questão de por que foi tomada essa decisão? Isso vai ser um ponto bem complexo. Acho que até é para habilitar que que você tenha mais sistemas autônomos, né, tomando essas decisões que no no final é aquilo ali, quando você tem, cara, é um microserviço ali que decide recomendação produto A, produto B, o negócio parou de vender, cara, o impacto ali tá autocontido no no próprio negócio ali que fez aquilo ali. Quando você vai pro pro público em geral, por exemplo, pro cara pensar, o mercado de saúde tá ficando cada vez mais complexo, plano de saúde cada vez mais caro, tem pouco acesso a uma medicina de qualidade por boa parte da população. É tentador a ideia de você ter, de repente, [ __ ] um clínico geral, né, agente que [ __ ] chega lá, faz uma namnese ali com uma enfermeira, não sei o quê, um alguém eh um nível um pouco mais de entrada e você tem uma uma conduta sendo traçada para um um agente ali que desempenha o papel de um clínico geral. Cara, isso aí tem um potencial de impacto na população, etc, enorme, né? Sem dúvida. E sabe qual é a pior? Se você tiver um agente que ele tem 99% de acerto e ele tem 1% de falha e você teve um óbito aqui por causa disso, por falha, mesmo que o modelo humano tenha 80% de acerto e 20% de falha, o modelo autônomo que tem 1% de falha, ele vai ser mais questionado. Sim. Sim.

114:56Do que o modelo humano.

114:57Total. Não. E isso na operação, isso acontece. Por exemplo, essa questão do Comand Center que a gente falou, cara, você pode ter um agente ali que tem um Rebook nota 7, etc. De repente, esse agente vai ser eh, sei lá, 80, 90% dos casos, ele acerta. Você vai pegar, cara, um analista do turno da madrugada, um cara não tão qualificado, etc. Cara, a qualidade da tomada de decisão, muitas vezes o humano vai decidir pior, vai se desesperar, vai ter um monte de coisa ali que e isso é muito que e a galera, me parece ainda prefere ter uma decisão humana, mesmo que mais imprecisa.

115:35Sim.

115:36Pela sensação, não sei se correta ou não, de que se alguma coisa der errada ele ainda consegue ter eh parar o processo no meio e etc, etc., né? Acho que tem tem alguns sistemas que a gente viu, né? Esse esquema do do Open Claw, gente que começou a usar um Cloud Code, por exemplo, o Cloud Cowork, não sei o quê, [ __ ] ah, mandou limpar a caixa de entrada, daqui a pouco removeu todos os e-mails da pessoa e ela não conseguiu parar no meio.

115:57Foi o VP da meta, né, que foi público isso, não? IVP da meta.

116:01Sim, sim.

116:02Pois é. Então, acho que tem muita coisa que que a gente no final vai ter que ver esse ciclo. Eu acho que ele acaba sendo eh tem um potencial de impacto muito muito grande, mas as coisas vão ser, eu acho que um pouco mais graduais até chegar numa adoção massiva, né?

116:16A gente tá numa grande fase de descoberta ainda, né, Bruno? Sim, sim.

116:19Acho que isso ainda vai amadurecer muito e provavelmente daqui a se meses, um ano você vai ter que vir aqui atualizar esse episódio de novo.

116:28É, cara, a velocidade que tá tá tá complicada mesmo. Mas assim, isso já mudou bem, né? Como a gente falou, a questão de alguns fatores ali em termos de percentual de adoção, como que tem sido o consumo, cara? Já é uma realidade. Hoje a gente tem uns, sei lá, 8, 10 clientes em produção hoje que já consomem a opção habilidade mais via MCP do que dashboard, né? Os alertas chegam pr pra gente senão para para um canal do Snack que um humano vai processar, né?

116:55Porque legal, né?

116:56E esse é o tipo de coisa que, cara, seis meses atrás isso não era, isso era assim, a gente enxergava que isso viria, mas não tão rápido, né? Foi foi bem porque aí o cara começa a falar, cara, se eu tô desenvolvendo com Cloud aqui, se eu tô colocando em produção com isso aqui, por que que eu não vou pedir para ele investigar um problema meu em produção? Tô gostando de um bug. você começa a abrir o leque, né, da para para todo para habilitar que isso também chegue. Por exemplo, cara, a gente tem alguns clientes que o pessoal eh ou às vezes eliminou o papel de design ou sei lá, foi para uma linha de designers que conseguem ter um trabalho bom com EA também, porque aí você começa a ter, por exemplo, um design system, cara, às vezes não precisa ser um negócio no Figma bonitinho que um humano possa consumir, começa a ser algo, sei lá, materializado num repositório git, né?

117:42alguma coisa aqui que alguém eh pode pegar aquilo e colocar n aplicações com telas, né, com base naquilo ali. Então tem tem uma mudança bem forte, né, e você vai para uma linha de habilitar que que a gente consigam trocar dados, ora uma skill de design, ora uma skill de front end, ora uma API, etc. Isso muda bastante a forma como a gente interage, né? E aí no final tem muito trabalho de adequação de todo esse paradigma. a gente vai passar por um por um processo aí de transformação em todas as cadeias, né?

118:13Uhum.

118:14Bom, eu achei que a gente faria um episódio mais curto hoje, cara. Mas se se deixar, se aquele senhor que tá ali na operação Uhum.

118:23Não cortar, a gente fica até 2 horas da manhã.

118:26Com certeza. Porque tem tema e cara, é um e é um tema super interessante e principalmente nesse momento que a gente tá em uma transformação enorme, cara, esse tema de observabilidade vai ganhar uma Eu não tenho dúvida que a gente vai ter que atualizar de novo, porque a gente fez o antes, a gente tá no durante, eu não sei se existe um depois, se vai ser outro durante, mas eu tenho certeza que daqui seis meses a gente vai estar vivendo um um outro momento, né, cara?

118:53Sim, sim. Não, total. Acho que o o modo como as equipes trabalham tá, cara, numa mutação muito muito rápida. O perfil das equipes, cara, tem muito e acho que a gente vai chegar num novo equilíbrio que eu acho que não, nenhum ser humano, nenhuma empresa eh consegue lidar com essa volatilidade tão grande como, cara, é assim, é incerte desde cara, minha mulher perguntando o que que que as crianças vão estudar, qual que vai ser a profissão, cara, impossível responder qualquer coisa. Fala, fala para eles esperarem um pouquinho.

119:25E, e é um ponto só foca na matemática.

119:28É exato. É, é, eles fazem com monde matemática, né? que é um ponto que a gente falou, cara, isso aqui acho que vai seguir sendo valioso, mas acho que sim, muda muito tanta coisa, desde relações humanas até a forma como a gente trabalha, eh, processos, né, tanto de trabalho como em casa também, que eu acho que eh ninguém tá eh sei lá, conseguindo processar isso em toda a velocidade. Acho que tem um nível de incerteza, ansiedade ali enorme, todo mundo achando que tá tá indo mais lento do que assim a própria pessoa, né? mais lento do que ah, não tô cons no final, cara, acho que tem tem muita gente tentando se adaptar, processar qual que é esse novo equilíbrio. Acho que vai chegar provavelmente no equilíbrio novo num dado momento à frente, mas é muito imprevisível e acho que no final a gente tem que ficar acho que confortável com a ideia de ter que se reinventar e se eh requalificar com muita frequência. Acho que isso antigamente todo mundo tecnologia sempre teve essa essa questão, né? você vai aprender um banco de dados, uma linguagem de programação, etc. Tá muito mais rápido, tá? Tá uma velocidade e até o que a gente precisa realmente dominar, né? Por exemplo, antes tinha um stack overflow da vida super popular que depois virou vítima aí do da das L, foi o primeiro que morreu, né?

120:43Foi. E aí a gente hoje, por exemplo, eu lembro que tinha um tem um tinha um um livro que fou era famoso na época, aquele programic programmer, né? Hum.

120:52Tinha, tinha uma ideia que o pessoal falava que é saudável você tentar aprender uma nova linguagem de programação por por ano, alguma coisa assim, etc. Antes era era tipo era um novo framework Java ou JavaScript, etc.

121:04Agora, cara, eh, se eu pego uma pessoa boa de software que tá bem atualizado com relação a paradigmas ali de arquitetura de nuvem, dados, etc., cara, ela nem precisa aprender uma linguagem para É como se ela pega aquilo ali como uma ferramenta, um novo framework, alguma coisa que é quase uma biblioteca, né? E se a pessoa entende bem o paradigma, pô, beleza, tem linguagem que é interpretada, tem linguagem, tem tem tem n variações, subir o nível da abstração, né? Acho que a gente não vai chegar nesse nesse nível dessa abstração tão no no nível de linguagem, etc. A gente vai tratar mais disciplinas de engenharia de software e eu também concordo contigo que que acho que vai ser um dos novos skills aí.

121:45Uhum.

121:46Cara, infelizmente acabou nosso tempo.

121:49Poderia ficar aqui mais duas horas aqui trocando uma ideia. Ron, suas considerações finais aqui pra gente encerrar com o Bruno.

121:59Eh, cara, eh, eu, pelo que o Bruno comentou aqui, acho que a obidade vai ganhar cada vez mais importância e relevância. O peso vai aumentar enormemente, principalmente pela pela complexidade que tá vindo, né? a gente EAI e a EA em si, eh, cada vez mais e essa ideia da área de programação sair da área de tecnologia e área de negócio também tomando essa iniciativa, né?

122:27Mais, né?

122:27E então para mim ficou claríssimo que, cara, a observabilidade vai ser um tema super importante, vai ganhar, quer dizer, já é, mas vai aumentar mais a importância da observabilidade na na operação, né?

122:39Uhum. suas últimas observações, Brunão.

122:42Cara, super obrigado aí pela oportunidade. Sempre é um papo muito rico e que a gente, eu também, cara, essa questão de de podcast, trocar ideias ali com pessoas que estão com perspectivas diferentes, sempre a gente acaba aprendendo alguma coisa, ganha uma nova coisa pra gente pesquisar, uma curiosidade, acho que isso é super legal e cara, parabéns aí pelo canal que tem fomentado muita discussão que que no final faz a gente pensar e procurar o que que tá acontecendo em volta. Sempre um prazer participar. Obrigado aí pelo convite, assim, sempre uma uma honra aí poder É, sempre vem. Sabe que a cadeira tá sempre pronta para você, cara.

123:14Você não precisa nem esperar ser convidado. Você, cara, quero ir falar de um assunto, você cadeira tá pronta aqui para você.

123:21Não, show de bola. Super obrigado. E, cara, é, acho que a mensagem que fica é que assim, a gente hoje muita mudança, todo mundo tendo que ser humilde com relação ao que conhece e buscando novas e questões ali de conhecimento. Tava falando com com Rômulo eh no nos intervalos, né, essa questão de senso de comunidade, a gente realmente trocar informação, compartilhar o que a gente sabe, buscar o que a gente não sabe ainda, acho que é cada vez mais forte no momento, né, que você comentou, né, muito conteúdo sintético, genérico ali, que não não traz nada de diferente. é saber quem a gente tem como referência em cada assunto, em quem que a gente confia, em quem que a gente vai buscar uma opinião humana e opinativa mesmo, né? não ficar em cima do muro. Acho que vale cada vez mais. E acho que isso canais de de troca de conhecimento, como podcast, comunidades de software que realmente pegam pessoas que estão praticando e vivendo, acho que é cada vez mais valioso. Então, super obrigado pelo convite. Tô sempre à disposição e, cara, acho que é é esse tipo de ambiente que vai fomentar a nossa transição para um novo modelo que a gente vai ter que operar. Acho que o conhecimento produzido e compartilhado nesse tipo de ambiente, acho que é o que mais gera valor para alguém que tá precisando escolher seu caminho, né? ter uma sabedoria de quem tá tá de repente uma etapa à frente em algum ponto atrás em algum outro. Acho que esse tipo de coisa traz uma sabedoria pra gente, uma até uma motivação também. você fala: "Cara, isso aqui é o caminho aqui, eu sinto confiança. No final, a gente eh tem tem muita coisa que traz preocupação.

124:47Algumas têm que trazer, né, coragem e motivação e tudo." Eu acho que isso você vê pessoas tendo sucesso e aplicando coisas e trocando conhecimento, acho que é um sempre um negócio que traz uma inspiração. Então, acho que é o caminho que todo mundo deve buscar, né? Menos ficar isolado e mais buscar com quem trocar ideias, com quem se apoiar. Aí acho que o cara, o canal tem tem cumprido um papel bem legal em disseminar essa informação de um jeito bem bem propositivo, né?

125:11Show de bola. Obrigado, cara. Muito obrigado por você é um dos caras que fez o podcast eh crescer. Veio lá no começo, quando a gente quase não tinha ainda uma audiência expressiva e e o episódio foi um grande sucesso naquela ocasião e a gente só tem a relevância que a gente tem hoje porque a gente tem convidados no nível como você, cara. Obrigado por ter vindo aqui. Super obrigado. Vamos já marcar. Próxima vez eu ouvir de de Uber para poder isso para tomar tomar aí. Isso aí, cara. Super obrigado pelo convite, um prazer e estamos à disposição. Sim, valeu. Você que acompanhou a gente até agora, muito obrigado pela audiência de vocês. Se você quer contribuir com o PPT no CPIL, achou episódio maneiro, entendeu? Que agregou na sua vida profissional, você pode ser membro do PPT no CPIL. Vai lá no YouTube, tem lá o botão do lado do seguir que você já vai estar seguindo a gente, vai ter lá seja membro, você vai contribuir com valor mensal aqui pro PPT no compil pra gente manter as nossas operações, gravação, estúdio, etc. Que tem um custo pra gente gerar esse conteúdo gratuito para você.

126:16Se você não quer pagar para as bigtechs, né, porque agora a gente tem um um movimento importante aí de de ser um pouco mais livre das bigtechs, né, R?

126:25Com certeza.

126:26Você pode fazer uma contribuição esporádica aqui pro PPTNPILA no [email protected].

126:33O quanto o seu coração mandar, o quanto você achar que é relevante para você, você pode ir lá, faz um Pix, vou pagar a cerveja do Wellington, vou pagar o barbeiro, o barbeiro barbeiro do ROM, né? E aí você vai ajudar a gente a crescer. Se você não pode contribuir financeiramente, você contribui muito distribuindo o episódio. Joga no Slack, no WhatsApp, compartilha no LinkedIn, faça a nossa comunidade crescer, porque isso é tão importante pra gente quanto manter essa estrutura que a gente tá aqui para gerar conteúdo e levar conteúdo de qualidade para vocês.

127:09Brunão, obrigado novamente.

127:11Super obrigado, pessoal. Estamos, estamos junto.

127:13Bom, como sempre, uma mente brilhante aqui do meu lado. Obrigado, cara.

127:17Obrigado. Eu vou tentar manter sempre a mente brilhante.

127:20Show de bola. Valeu,