O sistema que organiza os containers nasceu de uma aposta do Google. Curiosamente, o nome Kubernetes vem do grego antigo e significa “piloto”. Não por acaso, a proposta inicial foi criar um sistema capaz de guiar aplicações em ambientes complexos. Lá em 2013, um pequeno time de especialistas do Google
O anti padrão já virou rotina. A empresa compra licenças de IA, libera para todo mundo e espera que a engenharia “ande mais rápido” por mágica. Em poucas semanas surgem relatos extremos dentro do mesmo contexto: alguns times aceleram, outros travam em IA inventando especificação ou em loops de geração
Uma vaga de Engineering Manager está aberta há meses. O time segue entregando, só que com sinais de desgaste. EMs pedem para voltar à trilha técnica. Líderes acumulam decisões pequenas, conflitos de prioridade e urgências que não entram no radar de ninguém. Você já viu acontecer? Essa combinação costuma aparecer
Em nuvem, a anomalia de custo é o tipo de problema que não avisa com antecedência (em muitos casos). Um ajuste de escalabilidade fora de controle, um pico de armazenamento, uma função serverless que entra em loop ou uma implantação com erro podem fazer o gasto na nuvem saltar em
Kubernetes costuma ser associado à promessa de elasticidade. Em ambientes grandes, a experiência real frequentemente segue outro caminho, com picos de demanda que levam minutos para escalar e longos períodos pagando por capacidade ociosa. O problema não está no Kubernetes em si. Ele está no modelo de provisionamento adotado para
“Se formos atacados hoje, voltamos quando? E voltamos limpos?” Essa pergunta tem aparecido com cada vez mais frequência nas reuniões de board. Não por alarmismo, mas por constatação de que incidentes graves, especialmente ransomware, deixaram de ser exceção. Eles passaram a fazer parte do cenário operacional esperado. Com isso, afirmar
