Tech Blog
Artigos técnicos da equipe de engenharia da KGA
Stack de RevOps 2026: Clari, Gong, lakehouse e IA para forecasting
O stack tecnológico de revenue operations amadureceu significativamente. Revisamos como integrar Clari, Gong e um lakehouse de dados com modelos de IA para forecasting mais preciso e decisões mais rápidas.
岡田 玲奈
Head of Revenue Operations
Fastly vs Akamai vs AWS Lambda@Edge: um benchmark
Comparamos três plataformas de edge computing em desempenho, latência global, modelo de programação e preço. Os resultados revelam diferenças significativas conforme o tipo de carga e a região dos usuários.
平井 翔大
Infrastructure Solution Architect
Melhorando a qualidade de recuperação em RAG 2026: busca híbrida, rerankers, HyDE e late chunking
A qualidade de recuperação é o fator mais determinante em sistemas RAG. Revisamos as técnicas mais eficazes para 2026: busca híbrida, rerankers neurais, HyDE e late chunking, com benchmarks comparativos.
石川 大地
AI Solutions Architect
Métricas de platform engineering em 2026: medindo o que importa
Medir o impacto do platform engineering requer métricas que capturem valor real, não apenas atividade. Apresentamos o framework de métricas que usamos: DORA, SPACE e métricas próprias orientadas à experiência do desenvolvedor.
長岡 龍彦
Director of Platform Strategy
Análise de retenção 2026: coortes, quick ratio, power user curves e previsão de churn
A retenção é a métrica mais honesta sobre o valor de um produto. Exploramos como projetar um framework completo de análise de retenção, desde coortes básicos até modelos preditivos de churn para SaaS.
濱田 大志
Principal Retention Scientist
Gestão de segredos e identidade de workloads 2026: Vault, SPIFFE e integração com agentes de IA
Agentes de IA autônomos criam novas necessidades em gestão de segredos e identidade de workloads. Exploramos como Vault e SPIFFE/SPIRE abordam non-human identities e os padrões de integração com sistemas agênticos.
佐々木 賢
Principal Platform Engineer
Gestão de incidentes e postmortems assistidos por LLMs 2026: PagerDuty, Incident.io e MTTR
Os LLMs estão transformando a gestão de incidentes: da correlação de alertas à geração de postmortems. Revisamos como PagerDuty, Incident.io, Rootly e FireHydrant integram IA e como medir o impacto no MTTR.
本多 雄太
Incident Response Lead
Copiloto de IA para revisão de contratos legais em 2026
A revisão de contratos com IA alcançou maturidade suficiente para uso empresarial. Avaliamos as principais ferramentas, sua precisão em cláusulas críticas e como integrá-las em fluxos de trabalho jurídicos reais.
鈴木 恵理
Legal Tech Principal
Construindo um plugin de Claude Code para produção
Levar um plugin de Claude Code do protótipo à produção implica desafios de autenticação, tratamento de erros, rate limiting e observabilidade. Compartilhamos o processo completo com código e decisões reais.
山田 健一
Staff Developer Experience Engineer
Fine-tuning de LLMs open source 2026: dados sintéticos, variantes DPO e modelos específicos
O fine-tuning de LLMs open source ficou mais acessível, mas também mais complexo. Revisamos o uso de dados sintéticos, variantes de DPO como IPO e SimPO, e as particularidades do ajuste fino por idioma.
山本 健一
Applied Research Lead
De PLG para sales-led: o playbook para superar o teto dos 80M ARR
O crescimento liderado pelo produto tem limites. Compartilhamos o playbook de transição de PLG para sales-led: quando fazer a mudança, como montar a equipe de vendas e como não perder a essência do produto.
山本 大輔
VP of Revenue Strategy
Vercel Edge Config e runtime 2026
O Vercel Edge Config permite configuração dinâmica sem redeploys, um habilitador-chave para feature flags e personalização no nível do edge. Revisamos seu funcionamento, limites e padrões de integração.
中野 彩子
Senior Frontend Infrastructure Engineer
ClickHouse, DuckDB e MotherDuck: motores modernos de análise comparados
A análise moderna tem opções muito distintas conforme a escala e o caso de uso. Comparamos ClickHouse, DuckDB e MotherDuck em desempenho, arquitetura, custo e facilidade de operação.
藤原 和也
Senior Data Platform Engineer
Gestão do KV cache em 2026: FP8, MoE, offload para CPU/NVMe e isolamento multi-tenant
O KV cache é um dos gargalos mais críticos na inferência de LLMs. Revisamos estratégias avançadas incluindo quantização FP8, perfis MoE e offload para armazenamento secundário.
吉田 遼
Senior Systems Engineer, LLM Serving
O futuro da identidade em 2026: passkeys, SCIM e migração de SAML para OIDC
A gestão de identidade está em transformação: passkeys substituem senhas, SCIM automatiza o provisionamento e OIDC desloca o SAML. Revisamos o estado de cada tecnologia e o caminho de adoção.
大石 麻衣
Senior Identity Engineer
Chaos engineering em produção 2026: Gremlin, LitmusChaos, Chaos Mesh e game days
O chaos engineering sistemático revela fragilidades antes que os usuários as encontrem. Comparamos Gremlin, LitmusChaos e Chaos Mesh, e compartilhamos como estruturar game days que gerem aprendizado real.
安藤 美佐
Staff Reliability Engineer
Micro frontends revisitados em 2026: Module Federation 2.0, Rspack e Vite
Module Federation 2.0 resolve vários problemas da versão original, e ferramentas como Rspack e Vite o tornam mais acessível. Revisamos o estado atual dos micro frontends e quando faz sentido adotá-los.
藤本 知佳
Staff Frontend Engineer
Copiloto de IA para sales engineering e revenue ops
Os copilotos de IA estão transformando sales engineering e revenue operations: da preparação de demos até o forecasting. Revisamos os casos de uso mais impactantes e as ferramentas que as equipes adotam.
北村 智宏
Revenue Operations Architect
O ecossistema de plugins do Claude em 2026: MCP, extensões e o que vem por aí
Exploramos como o ecossistema de plugins do Claude amadureceu em 2026, desde o MCP até extensões de terceiros, e quais oportunidades isso abre para desenvolvedores e empresas.
田中 翔太
Lead AI Engineer
Resultados de NVIDIA e TSMC no Q1 2026: o que os números revelam
Os resultados do primeiro trimestre de 2026 da NVIDIA e TSMC revelam o estado real do mercado de hardware de IA. Analisamos os números, as orientações da gestão e o que antecipam para o restante do ano.
木村 啓介
Senior Semiconductor Analyst
Agentes de IA: Anthropic SDK vs Vercel AI SDK — comparação em produção
Comparamos o Anthropic SDK e o Vercel AI SDK para construir agentes de IA em produção: modelo de programação, manejo de ferramentas, streaming, observabilidade e quando escolher cada um.
西野 翔
Principal Agent Engineer
Usage-based vs assinatura: migração de preços SaaS na era da IA
O pricing baseado em uso está ganhando terreno frente à assinatura plana, especialmente em produtos de IA. Analisamos as implicações de cada modelo, como migrar sem perder clientes e quais métricas monitorar.
藤井 恵美
Principal Pricing Strategist
Cloudflare Workers e Durable Objects: análise aprofundada
Durable Objects trazem consistência stateful ao edge; combinados com Workers permitem arquiteturas antes impossíveis. Exploramos o modelo de programação, casos de uso reais e as limitações a considerar.
村田 聡
Principal Edge Architect
Panorama de modelos de embedding 2026: text-embedding-3-large, Voyage-3, Cohere Embed v4 e BGE-M3
O ecossistema de modelos de embedding cresceu notavelmente. Comparamos text-embedding-3-large, Voyage-3, Cohere Embed v4, BGE-M3 e Jina v3 em qualidade de recuperação, custo e suporte multilíngue.
青木 知美
Senior AI Research Engineer
dbt vs SQLMesh vs Dagster em 2026: escolhendo seu stack de transformação de dados
O ecossistema de transformação de dados se tornou mais complexo. Comparamos dbt, SQLMesh e Dagster em expressividade, testes, linhagem de dados, orquestração e quando faz sentido combiná-los.
久保 真由美
Lead Analytics Engineer
Estratégias de batching para LLMs em 2026: continuous batching, chunked prefill e RadixAttention
O batching eficiente é crucial para maximizar o throughput de GPUs em produção. Explicamos continuous batching, chunked prefill e RadixAttention, com dados de impacto em sistemas reais.
竹内 葵
Staff Serving Infrastructure Engineer
Golden path templates e scaffolding para a experiência do desenvolvedor
Golden path templates reduzem o tempo de onboarding e padronizam boas práticas. Explicamos como projetar templates eficazes, ferramentas de scaffolding e como mantê-los atualizados sem fricção.
柴田 美月
Staff Developer Experience Engineer
Plataformas de experimentação 2026: Statsig, LaunchDarkly, GrowthBook e Unleash com CUPED
Experimentação rigorosa requer mais do que testes A/B básicos. Comparamos Statsig, LaunchDarkly, GrowthBook e Unleash no suporte a CUPED, sequential testing e a filosofia de design que os diferencia.
西田 明香
Principal Experimentation Scientist
Astro 5, Qwik 2 e Svelte 5 em 2026: islands, resumability e runes
Três frameworks com abordagens radicalmente distintas à hidratação e ao desempenho. Comparamos Astro 5, Qwik 2 e Svelte 5 em cenários reais, analisando quando cada arquitetura justifica sua complexidade.
河野 拓真
Senior Frontend Architect
Claude skills vs hooks vs subagentes: quando usar cada um
O Claude oferece múltiplos mecanismos de extensão: skills, hooks e subagentes. Explicamos as diferenças conceituais, os casos de uso ideais para cada um e as implicações em desempenho e manutenibilidade.
田中 翔太
Lead AI Engineer
Ordens executivas dos EUA e leis estaduais de IA: guia para desenvolvedores
O panorama regulatório de IA nos EUA é um mosaico de ordens federais e leis estaduais divergentes. Sistematizamos os requisitos mais relevantes para desenvolvedores e empresas que operam no mercado americano.
斎藤 麻衣
US Regulatory Affairs Lead
Comparação de bancos de dados vetoriais em produção 2026: pgvector, Qdrant, Weaviate e mais
Avaliamos pgvector 0.9, Qdrant 1.12, Weaviate 1.28, Chroma 1.0 e Pinecone Serverless em produção: desempenho em escala, custo operacional, facilidade de manutenção e quando escolher cada opção.
橋本 祐介
Principal Data Platform Engineer
Duelo de lakehouse 2026: Iceberg vs Delta vs Hudi
Os três formatos de tabela open source competem para dominar o lakehouse moderno. Comparamos Apache Iceberg, Delta Lake e Apache Hudi em desempenho, compatibilidade com ferramentas e casos de uso ideais.
川口 拓也
Principal Data Engineer
Speculative decoding em produção 2026: EAGLE-3, Medusa-2 e Lookahead
O speculative decoding pode reduzir significativamente a latência de geração de tokens sem alterar os outputs do modelo. Comparamos EAGLE-3, Medusa-2 e Lookahead com benchmarks reais de produção.
三木 純平
Principal Inference Engineer
Backstage vs Port vs Cortex em 2026: escolhendo seu portal de desenvolvedor
Portais internos de desenvolvedor melhoram a produtividade e reduzem a carga cognitiva. Comparamos Backstage, Port e Cortex em funcionalidades, experiência de configuração, adoção e custo total.
荒木 健斗
Principal Platform Engineer
Comparação aprofundada de análise de produto 2026: PostHog, Mixpanel, Amplitude, Heap e June
Escolher a plataforma de análise de produto certa impacta custo total e privacidade de dados. Comparamos PostHog 1.100, Mixpanel, Amplitude, Heap e June em TCO, capacidades e conformidade regulatória.
秋山 翔
Head of Product Analytics
Implementação de ZTNA em 2026: BeyondCorp, Cloudflare Access e Tailscale em empresas
Implementar Zero Trust Network Access em ambientes empresariais exige conciliar segurança, experiência do usuário e complexidade operacional. Comparamos BeyondCorp, Cloudflare Access e Tailscale com casos reais.
松田 健
Principal Security Architect
Design de políticas SLO/SLI e error budget 2026: alertas multi-janela e objetivos para LLMs
O design eficaz de SLOs requer mais do que escolher percentis. Explicamos alertas multi-window multi-burn-rate, como definir error budgets que orientem decisões reais e os desafios de medir SLOs em serviços de LLMs.
中川 一郎
Principal SRE
React Server Components 2026 em produção: Next.js 16, PPR e use cache
Reconstruímos uma aplicação real usando RSC com Next.js 16, Partial Prerendering e o novo hook use cache. Documentamos os padrões que funcionam, os antipadrões a evitar e o impacto nos Core Web Vitals.
今井 理香
Principal Frontend Engineer
Copiloto de IA para deflexão de suporte ao cliente em 2026
Reduzir o volume de tickets com IA sem degradar a experiência do cliente é o desafio central do suporte moderno. Analisamos estratégias de deflexão com copilotos de IA e suas métricas de impacto real.
前田 彩香
CX Automation Lead
Guerras de motores de inferência 2026: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, llama.cpp e MLX
O ecossistema de servidores de inferência para LLMs open source se fragmentou. Comparamos vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, llama.cpp e MLX em throughput, latência, facilidade de implantação e suporte a modelos.
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
Observabilidade de LLMs: OpenLLMetry e rastreamento de prompts
Observar o comportamento interno de sistemas baseados em LLMs é essencial para depuração e otimização. Revisamos como implementar rastreamento de prompts com OpenLLMetry e as métricas que mais importam.
宮崎 慎太郎
Senior Observability Engineer
Os mercados financeiros reagem à IA: fluxos de investimento e valuações em 2026
Analisamos como os mercados financeiros globais responderam à ascensão da IA em 2026, com foco em fluxos de capital, valuações de startups e o reposicionamento dos grandes players.
中村 大輔
AI Industry Analyst
Deep dive em MCP Server: construindo plugins do Claude que escalam
O Model Context Protocol (MCP) permite estender o Claude com ferramentas e contexto externo. Este guia aprofundado cobre a arquitetura do MCP Server, padrões de design e as decisões-chave para escalar plugins em produção.
佐藤 美咲
Principal Platform Engineer
Rodadas de financiamento da Anthropic e OpenAI e rumores de IPO
O panorama de financiamento dos principais laboratórios de IA continua evoluindo. Analisamos as rodadas recentes da Anthropic e OpenAI, as valuações implícitas e a possibilidade de aberturas de capital.
森 千里
Private Markets Strategist
Marketplaces de agentes de IA e monetização em 2026
Os marketplaces de agentes de IA estão definindo novos modelos de negócio. Analisamos as plataformas líderes, como os criadores de agentes monetizam e quais oportunidades existem para desenvolvedores independentes.
高橋 由紀
AI Platform Economist
Migrando de RAG para workflows agênticos na empresa
A transição de sistemas RAG estáticos para workflows agênticos exige mudanças arquiteturais significativas. Compartilhamos o processo de migração, os riscos a gerenciar e os benefícios que justificam o esforço.
酒井 弘樹
Principal AI Architect
A virada nos gastos empresariais com IA em 2026
As empresas estão reorientando seus gastos com IA: menos pilotos, mais produção. Analisamos para onde o orçamento está fluindo, quais categorias crescem mais e como muda a relação com os fornecedores de IA.
大野 一馬
Enterprise Technology Strategist
Shootout de LLMs open source 2026: Qwen 3 vs Llama 4 vs DeepSeek R2 vs Mistral Large 3
Confrontamos os quatro modelos open source mais poderosos de 2026 em benchmarks de raciocínio, código, multilinguismo e eficiência. Os resultados revelam forças distintas conforme o caso de uso.
田中 翔太
Lead AI Engineer
O processo de Hiroshima do Japão e a governança de IA
O processo de Hiroshima impulsionado pelo G7 moldou o debate global sobre governança de IA. Analisamos seus princípios, como influenciam a regulação nacional japonesa e o que isso implica para empresas de tecnologia.
小林 健二
Principal Policy Analyst
Claude Opus 4.7 vs Sonnet 4.6: uma comparação prática
Comparamos Claude Opus 4.7 e Sonnet 4.6 em cenários reais: raciocínio, velocidade, custo e qualidade de resposta. Descubra qual vale mais a pena dependendo do seu caso de uso.
田中 翔太
Lead AI Engineer
Padrões de serving de inferência LLM na empresa
Servir LLMs em escala empresarial requer padrões arquiteturais específicos. Exploramos continuous batching, roteamento inteligente, gestão de cotas por tenant e estratégias de fallback em produção.
池田 千夏
Staff Platform Engineer
Arquiteturas de memória de longo prazo para agentes de IA
Agentes de IA que mantêm contexto ao longo de sessões estendidas requerem arquiteturas de memória especializadas. Exploramos as principais estratégias: memória episódica, semântica e procedimental em sistemas reais.
渡辺 光輝
Memory Systems Architect
Identidade Zero Trust para agentes de IA na empresa
Agentes de IA autônomos trazem novos desafios de identidade e autorização. Explicamos como aplicar princípios Zero Trust a agentes: credenciais efêmeras, autorização por contexto e auditoria de ações.
内田 拓海
Principal Security Architect
A ascensão dos marketplaces de agentes de IA
Os marketplaces de agentes de IA estão transformando como empresas adquirem e implantam automação inteligente. Analisamos os principais players e as dinâmicas desse mercado emergente.
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
Fase de aplicação do EU AI Act em 2026: o que os desenvolvedores precisam saber
O EU AI Act entra em sua fase de aplicação efetiva. Resumimos as obrigações concretas para fornecedores e usuários de sistemas de IA, os prazos de conformidade e os riscos de não cumprimento.
中村 理恵
Senior Regulatory Counsel
H200, B200, MI300X e TPU v6: comparação de aceleradores de IA
Comparamos os aceleradores de IA de última geração em métricas-chave: throughput de inferência, eficiência energética, disponibilidade na nuvem e custo por token. Um guia prático para equipes de infraestrutura.
長谷川 武
Principal Infrastructure Architect
Medindo a adoção e o ROI de copilotos de IA na empresa
Justificar o investimento em copilotos de IA corporativos exige métricas rigorosas. Apresentamos um framework para medir adoção, impacto na produtividade e ROI real, com dados de implementações empresariais.
伊藤 絵里
Principal DevEx Researcher
Regulação de IA generativa em 2026: o que as novas regras significam para desenvolvedores
As regulações de IA generativa avançam globalmente em 2026. Revisamos o que as novas normas exigem, como afetam quem constrói produtos e o que fazer para estar em conformidade.
山田 美和
AI Policy Analyst
O panorama de LLMs open source em 2026
Um percurso pelo ecossistema de modelos de linguagem de código aberto em 2026: quais modelos lideram, como se comparam com os proprietários e quais são as principais tendências para equipes de desenvolvimento.
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
OpenClaw: um novo framework de agentes de IA
OpenClaw propõe uma abordagem diferente para construir agentes de IA: modular, extensível e orientado à produção. Analisamos sua arquitetura, casos de uso e como se posiciona frente às alternativas.
田中 翔太
Lead AI Engineer
Hermes 3: guia prático para rodar LLMs locais
Hermes 3 é um dos modelos locais mais versáteis disponíveis. Este guia cobre instalação, configuração, otimização de desempenho e casos de uso em que LLMs locais superam as APIs na nuvem.
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
AGI, agentes autônomos e o supercérebro: separando fatos de ficção
O debate sobre AGI e agentes autônomos está cheio de exageros. Analisamos o que os especialistas realmente dizem, o que é tecnicamente possível hoje e onde a ciência termina e a especulação começa.
田中 翔太
Lead AI Engineer
Começando com computação quântica em plataformas gratuitas
Não é preciso ter hardware quântico próprio para experimentar. Analisamos as plataformas gratuitas da IBM, Google e outros que permitem rodar circuitos quânticos reais e aprender do zero sem custo.
山田 健一
Research Engineer
Destilação de modelos para dispositivos edge: técnicas e trade-offs
A destilação de modelos permite levar capacidades de LLMs grandes para dispositivos com recursos limitados. Exploramos as principais técnicas, suas vantagens e as concessões que implicam em produção.
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
Guia de APIs de IA gratuitas 2025: como começar sem gastar nada
Um guia completo das melhores APIs de IA com camadas gratuitas em 2025: OpenAI, Anthropic, Google, Hugging Face e mais. Comparamos limites, qualidade e quando cada opção vale mais a pena.
鈴木 大輔
Full-Stack Engineer
Ferramentas CLI 2025: o kit essencial do engenheiro DevOps
Selecionamos as ferramentas de linha de comando mais úteis para engenheiros DevOps em 2025, desde gerenciamento de infraestrutura até observabilidade, com exemplos práticos de uso cotidiano.
木村 拓也
DevOps Engineer
Prompt engineering avançado: técnicas de raciocínio em múltiplas etapas
Ir além de prompts simples exige dominar técnicas como chain-of-thought, tree-of-thought e raciocínio decomposto. Exploramos cada abordagem com exemplos reais e métricas de efetividade.
田中 翔太
Lead AI Engineer
DeepSeek R1: o modelo de raciocínio que impactou a indústria
DeepSeek R1 surpreendeu o mercado com capacidades de raciocínio que rivalizam com os melhores modelos proprietários a uma fração do custo. Analisamos sua arquitetura, benchmarks e casos de uso.
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
Claude 4 Sonnet e Opus: uma revisão aprofundada
Avaliamos Claude 4 Sonnet e Opus em profundidade: raciocínio, manejo de contexto longo, seguimento de instruções complexas e desempenho em tarefas de código e análise empresarial.
林 美咲 / Misaki Hayashi
Infrastructure Lead
Gemini 2 Flash: velocidade multimodal em escala
Gemini 2 Flash combina processamento multimodal com latências extremamente baixas. Revisamos seu desempenho em texto, imagens, áudio e vídeo, e como se compara com alternativas em produção.
金 東勲 / Kim Dong-hoon
Security Engineer
Llama 4: a aposta open source da Meta
A Meta lança o Llama 4 com melhorias substanciais em raciocínio, suporte multimodal e eficiência. Analisamos o que muda em relação às versões anteriores e por que isso importa para o ecossistema open source.
鈴木 健一 / Kenichi Suzuki
Full-Stack Engineer
Grok 3 da xAI: uma análise honesta
Avaliamos o Grok 3 com critério técnico: o que funciona bem, onde fica atrás da concorrência e se justifica seu posicionamento. Sem hype, apenas dados e experiência direta.
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
Mistral Large e Mixture of Experts: análise técnica aprofundada
Mistral Large e sua arquitetura Mixture of Experts representam uma abordagem distinta para escalar modelos. Exploramos como funciona tecnicamente, os benchmarks reais e quando vale mais do que arquiteturas densas.
林 美咲 / Misaki Hayashi
Infrastructure Lead
Qwen 3: as ambições de IA do Alibaba
O Alibaba aposta forte no Qwen 3, um modelo que compete diretamente com os líderes ocidentais em raciocínio e multilinguismo. Revisamos suas capacidades, licenças e relevância para desenvolvedores.
金 東勲 / Kim Dong-hoon
Security Engineer
RAG em produção: padrões de arquitetura que realmente funcionam
Construir um sistema RAG que funcione em produção é mais complexo do que os tutoriais sugerem. Compartilhamos padrões arquiteturais comprovados, erros comuns e como medir a qualidade de recuperação em sistemas reais.
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
Guia de fine-tuning com LoRA e QLoRA: da teoria à prática
LoRA e QLoRA permitem adaptar LLMs grandes com recursos modestos. Este guia cobre a teoria, implementação passo a passo, seleção de hiperparâmetros e como avaliar os resultados do fine-tuning.
林 美咲 / Misaki Hayashi
Infrastructure Lead
Comparação de assistentes de código com IA em 2026: qual é o certo para sua equipe?
Avaliamos os principais assistentes de código com IA em 2026: GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Codeium e outros. Comparamos qualidade de sugestões, integração com IDEs e custo total.
鈴木 健一 / Kenichi Suzuki
Full-Stack Engineer
FLUX vs SDXL: o estado da geração de imagens open source
Comparamos FLUX e SDXL em qualidade visual, velocidade de inferência, requisitos de hardware e flexibilidade. Um guia prático para escolher o modelo certo conforme seu caso de uso.
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
Sora vs Kling: a geração de vídeo com IA alcança maturidade
A geração de vídeo com IA deu um salto qualitativo. Comparamos Sora da OpenAI e Kling em qualidade, duração, coerência temporal e acessibilidade para projetos reais.
林 美咲 / Misaki Hayashi
Infrastructure Lead
Kubernetes em produção 2026: lições de operar mais de 50 clusters
Depois de operar mais de 50 clusters Kubernetes em produção, compartilhamos as lições mais valiosas sobre escalabilidade, observabilidade, gestão de custos e os erros que mais custam.
金 東勲 / Kim Dong-hoon
Security Engineer
Terraform vs Pulumi: escolhendo sua ferramenta de infraestrutura como código
Comparamos Terraform e Pulumi em profundidade: modelo de estado, expressividade, ecossistema de módulos, curva de aprendizado e quando cada um é a melhor opção para sua equipe de infraestrutura.
鈴木 健一 / Kenichi Suzuki
Full-Stack Engineer
Arquitetura Zero Trust na prática: guia de implementação passo a passo
Zero Trust não é um produto, é um modelo arquitetural. Explicamos como implementá-lo de forma gradual em ambientes reais, desde a gestão de identidade até a microssegmentação de rede.
金 東勲 / Kim Dong-hoon
Security Engineer
7 lições aprendidas ao implantar agentes de IA em produção
Implantar agentes de IA em produção revela problemas que ambientes de teste não antecipam. Compartilhamos sete lições concretas sobre confiabilidade, monitoramento, gestão de erros e comunicação com usuários.
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
Edge computing na prática: o que você pode fazer com Cloudflare Workers
Cloudflare Workers permite executar código próximo ao usuário final em escala global. Exploramos casos de uso reais, limitações técnicas e como integrar Workers em arquiteturas de produção existentes.
鈴木 健一 / Kenichi Suzuki
Full-Stack Engineer
vLLM e TensorRT-LLM: otimização de servidores de inferência na prática
Comparamos vLLM e TensorRT-LLM para servir LLMs em produção: throughput, latência, uso de memória GPU, facilidade de implantação e casos onde cada um oferece melhores resultados.
中村 悠太
Senior AI Engineer
Guia de migração para Next.js 16: padrões práticos com App Router
Migrar para Next.js 16 e App Router implica mudanças conceituais importantes. Compartilhamos padrões práticos para a transição a partir do Pages Router, gestão de estado e otimização de Server Components.
林 美咲
Frontend Tech Lead
Novas funcionalidades do PostgreSQL 17 e nosso registro de migração
O PostgreSQL 17 traz melhorias significativas em desempenho, SQL padrão e tipos de dados. Documentamos nossa experiência real de migração, incluindo os problemas encontrados e como os resolvemos.
金 東勲
Infrastructure Engineer
Construindo um framework de avaliação de LLMs: como medir a qualidade
Avaliar LLMs de forma rigorosa é mais difícil do que parece. Explicamos como projetar um framework de avaliação robusto que capture qualidade real e não apenas métricas superficiais.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
Hardening de segurança em contêineres Docker: checklist prático
Contêineres Docker seguros exigem configuração deliberada em múltiplas camadas. Apresentamos um checklist prático com as medidas mais importantes, desde imagens base até runtime security.
中村 悠太
Senior AI Engineer
gRPC vs REST: escolhendo a comunicação entre microsserviços
A escolha entre gRPC e REST impacta desempenho, experiência do desenvolvedor e manutenibilidade. Comparamos ambas as abordagens com dados reais e recomendações conforme o contexto.
林 美咲
Frontend Tech Lead
Como reduzimos os custos de API em 80% com prompt caching
O prompt caching pode transformar radicalmente o custo de operar aplicações baseadas em LLMs. Compartilhamos como implementamos, o que aprendemos e os casos onde gera maior economia.
金 東勲
Infrastructure Engineer
Workflows avançados com GitHub Actions: de matrix builds a runners self-hosted
O GitHub Actions oferece muito mais do que CI básico. Exploramos matrix builds, reusable workflows, runners self-hosted e estratégias avançadas para otimizar tempo de execução e custos.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
WebAssembly transforma o lado do servidor: Wasmtime, Spin e Fermyon
WebAssembly não é mais só para o navegador. Exploramos como Wasmtime, Spin e Fermyon estão levando o Wasm ao servidor e ao edge, com vantagens reais em isolamento, portabilidade e cold start.
中村 悠太
Senior AI Engineer
Monitoramento potencializado por IA: da detecção de anomalias à resposta a incidentes
A IA está transformando o monitoramento de sistemas, tornando possível detectar anomalias antes que afetem os usuários e automatizar partes da resposta a incidentes. Revisamos as ferramentas e padrões mais eficazes.
林 美咲
Frontend Tech Lead
Redis 8: muito além do cache
O Redis 8 consolida sua posição como plataforma de dados em tempo real, não apenas como cache. Exploramos as novas funcionalidades, melhorias de desempenho e os casos de uso que abre para arquiteturas modernas.
金 東勲
Infrastructure Engineer
Segurança da cadeia de suprimentos de software 2025
Os ataques à cadeia de suprimentos de software tornaram-se mais sofisticados. Revisamos as melhores práticas atuais: SBOM, assinatura de artefatos, gestão de dependências e controles em pipelines CI/CD.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
Comparação de frameworks multi-agente: CrewAI vs AutoGen vs LangGraph
CrewAI, AutoGen e LangGraph representam abordagens distintas para orquestrar agentes de IA. Comparamos seu modelo de programação, flexibilidade, desempenho em produção e casos onde cada um se destaca.
中村 悠太
Senior AI Engineer
Stack de observabilidade 2025: OpenTelemetry, Grafana, Tempo e Loki
Construir observabilidade completa requer integrar múltiplas ferramentas. Explicamos como montar um stack coerente com OpenTelemetry, Grafana, Tempo e Loki, e os padrões que funcionam em produção.
林 美咲
Frontend Tech Lead
Síntese de voz com IA 2025: ElevenLabs, XTTS, Bark e clonagem prática
A síntese de voz com IA alcançou qualidade notável em 2025. Comparamos ElevenLabs, XTTS e Bark em naturalidade, velocidade e custo, e incluímos um guia prático para projetos de clonagem de voz.
金 東勲
Infrastructure Engineer
Bun vs Deno vs Node.js: comparação de runtimes 2025
O ecossistema de runtimes JavaScript se diversificou. Comparamos Bun, Deno e Node.js em desempenho, compatibilidade com o ecossistema npm, experiência do desenvolvedor e maturidade para produção.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
Comparação de bancos de dados vetoriais: Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus e Chroma
Escolher o banco de dados vetorial certo impacta desempenho, custo e complexidade operacional. Comparamos Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus e Chroma nos critérios que importam para produção.
中村 悠太
Senior AI Engineer
Phi-4 e a revolução dos SLMs: quando modelos pequenos superam os gigantes
Os Small Language Models estão mostrando que tamanho não é tudo. Analisamos o Phi-4 e a tendência rumo a modelos mais eficientes que superam modelos muito maiores em tarefas específicas.
中村 悠太
Senior AI Engineer
Cloudflare AI Gateway: infraestrutura para apps de IA em 10 minutos
O Cloudflare AI Gateway simplifica o gerenciamento de múltiplas APIs de IA com cache, rate limiting e observabilidade centralizados. Mostramos como integrá-lo em projetos reais e os benefícios concretos.
林 美咲
Frontend Tech Lead
OpenAI Realtime API: construindo IA de voz em tempo real
A Realtime API da OpenAI habilita interações de voz com LLMs de baixa latência. Exploramos a arquitetura, casos de uso, limitações atuais e como construir experiências de voz responsivas.
金 東勲
Infrastructure Engineer
AWS Bedrock em produção: design e realidade operacional
O AWS Bedrock promete acesso simplificado a múltiplos modelos fundacionais. Documentamos nossa experiência real em produção: o que funciona bem, o que surpreende e como otimizar custos e desempenho.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
GraphQL Federation v2: integração definitiva de APIs em microsserviços
O GraphQL Federation v2 resolve os desafios de unificar APIs GraphQL em arquiteturas de microsserviços. Exploramos o modelo de supergraph, gestão de esquemas e os padrões de migração a partir do REST.
中村 悠太
Senior AI Engineer
Segurança e alinhamento de IA: perspectiva de um profissional
Segurança e alinhamento de IA costumam ser apresentados de forma abstrata. Oferecemos uma perspectiva prática a partir do desenvolvimento de produtos: quais decisões de alinhamento afetam o dia a dia e como abordá-las.
林 美咲
Frontend Tech Lead
Rust para desenvolvedores backend: uma introdução prática
Rust oferece desempenho e segurança de memória sem coletor de lixo, mas tem uma curva de aprendizado expressiva. Este guia é voltado para desenvolvedores backend com exemplos do mundo real.
金 東勲
Infrastructure Engineer
Arquitetura de pipelines MLOps: do desenvolvimento de modelos à produção
Levar modelos de ML à produção de forma confiável requer infraestrutura sólida. Descrevemos uma arquitetura MLOps completa cobrindo treinamento, versionamento, implantação, monitoramento e retreinamento.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
Chip quântico Google Willow: avanço na correção de erros quânticos
O Google Willow representa um marco na correção de erros quânticos, um obstáculo crítico para a computação quântica prática. Analisamos o que significa tecnicamente e qual impacto real tem no curto e longo prazo.
中村 悠太
Senior AI Engineer
OpenRouter: acelerando o desenvolvimento com uma API de IA unificada
O OpenRouter permite acessar dezenas de LLMs por meio de uma única API compatível com OpenAI. Exploramos como simplifica o desenvolvimento, facilita a troca entre modelos e ajuda a otimizar custos.
林 美咲
Frontend Tech Lead
Automação de resposta a incidentes: do PagerDuty a bots de Slack
Automatizar a resposta a incidentes reduz o tempo de resolução e o esgotamento da equipe. Compartilhamos como integramos PagerDuty, runbooks automatizados e bots de Slack em um fluxo eficaz.
金 東勲
Infrastructure Engineer
Comparação de modelos de embedding 2025: OpenAI, Cohere, BGE e Jina
Os modelos de embedding são a base de sistemas RAG, busca semântica e clustering. Comparamos as principais opções de 2025 em qualidade de representação, velocidade, custo e suporte multilíngue.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
Construindo um design system com Tailwind CSS v4
O Tailwind CSS v4 traz um motor CSS completamente novo e melhorias significativas no fluxo de trabalho. Mostramos como construir um design system manutenível e escalável aproveitando as novas capacidades.
中村 悠太
Senior AI Engineer
Estratégias de rate limiting em APIs: token bucket, sliding window e implementação distribuída
O rate limiting protege suas APIs de abuso e garante equidade entre usuários. Comparamos algoritmos como token bucket e sliding window, e explicamos como implementá-los em sistemas distribuídos.
林 美咲
Frontend Tech Lead
Treinando IA com dados sintéticos: métodos e limitações
Dados sintéticos permitem treinar modelos quando os dados reais são escassos ou sensíveis. Revisamos os principais métodos de geração, suas vantagens, os riscos de distribuição e quando faz sentido usá-los.
金 東勲
Infrastructure Engineer
Platform engineering 2025: projetando a experiência do desenvolvedor
O platform engineering evoluiu de gerenciar infraestrutura para projetar plataformas internas que aumentam a produtividade. Exploramos as tendências, ferramentas e métricas-chave para 2025.
鈴木 健一
ML Platform Engineer