Ferramenta não salva teste de carga mal pensado.
O resultado depende do cenário, da carga, do ramp-up e da leitura.
Aqui vai um checklist rápido para usar JMeter com mais critério de engenharia e menos configuração no chute.
https://t.co/qxWsEO3TtT
#jmeter#testedecarga#java
automáticas e uma revisão por IA antes da revisão humana.
É isso que faz o agente errar menos e se corrigir mais.
Já está praticando Harness por ae? Comenta aqui como tem sido a sua experiência
#harness#ia#context#engineering
Harness engineering é o que separa um agente que só gera código de um agente que realmente ajuda no fluxo.
Na prática, é a camada em volta do agente que dá contexto, impõe limite e confere a resposta antes de ela chegar em você.
AGENTS.md, skills, hooks, MCP, testes e checks entram aqui.
O ganho é aumentar a chance de acertar de primeira e pegar desvio cedo, antes de virar uma revisão manual e ida e volta desnecessária.
Se você quer começar, vai no básico bem feito
Se você está começando em observabilidade, estes 4 sinais já dão uma base bem sólida:
latency, traffic, errors e saturation.
Cada um responde uma pergunta prática:
- o usuário está esperando mais?
- entrou mais carga?
- o serviço começou a falhar?
- algum recurso está no limite
Você pode até fazer uma leitura em conjunto, tipo assim:
- latency sobe + traffic sobe = pico de carga
- latency sobe + errors sobem = degradação com falha
- latency sobe + saturation sobe = gargalo de recurso
- traffic normal + errors sobem = quebra mais localizada
Load balancing fica mais interessante quando o tráfego do sistema para de ser uniforme.
Se os nós respondem de forma diferente, se algumas requisições demoram muito mais ou se existe afinidade por sessão e cache, a escolha do algoritmo de balanceamento muda bastante.
Quer ver System Design na prática? Temos live gratuíta toda Segunda as 20h no Youtube, se inscreva pelo link no comentário, vejo você por lá!
#java#springboot#jpa#backend#arquitetura
Se você escolhe lock sem saber como eles funcionam por debaixo, a chance de errar sobe rápido.
Se conflito é raro e retry cabe no seu fluxo (ex: cadastro ou edição de recursos) talvez o lock otimista faça mais sentido;
Na prática, ele aplica refatorações automáticas com regras prontas e devolve tudo em diff para revisão.
Se o problema é amplo, chato e espalhado no código, já vale conhecer ela.
#java#backend#springboot#modernizacao#openrewrite
Tem ferramenta que a gente não usa todo dia, mas é bom lembrar em migração grande.
O openrewrite faz sentido quando aparece aquela mudança repetitiva que ninguém quer fazer arquivo por arquivo.
Muito projeto spring boot ainda cria complexidade em cima de erro, configuração e setup local sem precisar.
Problem details, ConfigurationProperties com records e spring-boot-docker-compose são 3 recursos pouco usados que melhoram contrato, manutenção e rotina no dev.
Se você usa a mesma ferramenta para qualquer tarefa, pode estar gastando mais tokens que o necessário
O filtro mais útil é simples:
- Tarefa curta
- Terminal local
- Fluxo longo com delegação
Quais ferramentas você tem usado por ai?
#dev#backend#ia#programacao
Por isso precisamos refletir antes de escolher a ferramenta
Estruturei essas 3 perguntas simples que vão te ajudar nessa decisão
Queria saber de você, usa o Kafka por ai? Compartilha seu case nos comentários :)
#kafka#springboot#java#arquitetura#backend
Muita decisão ruim de arquitetura começa quando a ferramenta aparece antes do requisito.
Daí que surge o CDD, Career Driven Development, onde o time escolhe as ferramentas que são melhores para a carreira ao invés de o que é melhor para a solução.
Quando cada camada responde uma pergunta, investigar um problema fica mais direto.
O actuator traz uma visão 360 e ajuda na checagem inicial
- As métricas mostram desvio
- Os logs dão contexto
- Os traces mostra o caminho da requisição.