“O RAP salvou a minha vida,
um certo partido me deu o PROUNI e salvou a minha vida,
a @LINUXtipsBR me tirou da favela e salvou a minha vida, não só a minha, como a da minha família” @willepronto no @devopsdayrio ❤️❤️❤️
SAVE THESE 100+ SITES FOREVER!!!
HTML → https://t.co/FhwELg7Y3z
CSS → https://t.co/C01cEgeSRg
JavaScript → https://t.co/HQfdWiLnwE
Python → https://t.co/hNYHzHCiiK
C → https://t.co/9xMZKxOMCt
C++ → https://t.co/AEsWW78bF5
Java → https://t.co/uHsCYCMY36
SQL → https://t.co/X7v9B0ilVa
Go → https://t.co/01vvDyW0l0
DSA → https://t.co/eeeVSO8nCl
DevOps → https://t.co/qCCvPeOSUH
Math → https://t.co/kT8sKxqsNs
Open this thread for other links:
🧵Observalidade nao é ter um Prometheus, Grafana, Loki ou Jaeger rodando…
É entender quando o cerebro do usuario começa a “peder a confianca” no seu sistema
Salva pra ler com calma que é conteúdo nível pago 0800 no seu feed. Se perder já era.
Vou explicar p95 e p99 do jeito mais simples possivel:
Imagina 100 pessoas usando sua aplicação agora
Vc mede qto tempo cada request levou. Ok?
Depois vc ordena do mais rapido pro mais lento
p50 é o do meio
p95 é a 95ª pessoa
p99 é a 99ª
Ou seja:
p95 = 5 pessoas ja tiveram uma experiencia pior que todo mundo
p99 = 1 pessoa ta sofrendo de verdade
Nao é estatistica. É gente.
Agora conecta com o Limiar de Doherty:
Abaixo de ~400ms o cerebro sente como “acao direta”. Clico -> algo acontece -> dopamina
Acima disso vira “sistema lento”…
a confianca cai, a ansiedade sobe..
No cenário users no Brasil com sua aplicação em us-east
vc ja queima ~150ms na latência de rede
Entao se seu backend demora 250ms
o usuario sente ~400ms
Por isso p95 < 250ms nao é obsessao tecnica
É manter 95% das pessoas dentro do estado dopaminergico
Quando o p95 vira 500ms
5% dos seus usuarios ja estao fora do estado de flow (Mihaly Csikszentmihalyi)
Quando o p99 vira 2s
1% pode estar em estado de fúria
E esse 1% gera
rage click
refresh / duplicacao de reqs
ticket de reclamação / suporte
cancelamento
Agora o erro classico: times olham pra media…
99 requests em 200ms
1 request em 5s
a media parece “ok”
Mas uma pessoa acabou de odiar seu produto
Percentil existe pra responder a pergunta certa:
Quantas pessoas ja estao sofrendo agora?
Nao “quanto tempo em media”
E aqui entra o famigerado N+1
Em ambiente dev tudo passa nos testes
Pq tem poucos dados, poucos relacionamentos, poucas iterações
Daí em prod vc tem bases grandes, contas antigas, listas enormes, joins em cascata…
Esses casos nao afetam (geralmente) o p50… eles explodem no p95 e p99
Ou seja:
o sistema parece ok pra maioria
mas esta quebrando exatamente pra quem mais usa e mais paga… seu usuário mais fã/raiz (e eu demorei MUITOS anos pra entender essa causalidade)… pq um usuário nutela fica geralmente só no Happy path
Se vc observa p95 por rota
vc ve a bomba armando dias antes do suporte explodir
Se vc olha so a media vc so descobre quando ja virou incendio…
Observalidade de verdade nao mede só CPU, tamanho de fila. Isso é importante pro sistema Kubernetes reagir a provisionar mais recursos…
Observalidade de verdade tb precisa medir quantas pessoas sairam do regime em que o cerebro ainda confia no seu sistema
Quando o p95 cruza 250ms
no BR
na AWS
vc nao perdeu milissegundos…
Vc perdeu dopamina e pode transformar um promotor do seu produto em detrator
Here's my beginner's lecture series for RAG, Vector Database, Agent, and Multi-Agents: Download slides: 👇
* RAG: https://t.co/O3OvTXVWUI
* Agents: https://t.co/BeJedAKwC9
* Vector Database: https://t.co/UZw5Lieszp
* Multi-Agents: https://t.co/iEMJKeMYAE
---
100% original, made by hand ✍️
Join 56K+ readers of my newsletter: https://t.co/fFt8roc8D9
Shell scripting is the one skill that separates DevOps engineers who panic during incidents from those who fix them in minutes.
I spent 8 years in Linux before I got into DevOps.
I wrote a minimalistic ebook on Linux shell scripting that will give you enough knowledge to start writing any shell scripts
I'm giving it away for free.
Follow me + retweet + comment "Living devops" and I'll send you the ebook in DM.
If you're serious about SYSTEM DESIGN (in 2026), learn these 12 case studies:
1. How Google Docs Works
↳ https://t.co/W57IkAjXpT
2. How Spotify Works
↳ https://t.co/BxrH3oHIFS
3. How Reddit Works
↳ https://t.co/o6Pw2hhj3T
4. How Bluesky Works
↳ https://t.co/2rLYlRlky0
5. How ChatGPT Works
↳ https://t.co/5lCKxq2g4N
6. How Kafka Works
↳ https://t.co/8rOy9KgCMo
7. How Slack Works
↳ https://t.co/eIo29uOQOJ
8. How Meta Handles 11.5M Serverless Function Calls per Second:
↳ https://t.co/NSt6jovxu5
9. How Uber Finds Nearby Drivers
↳ https://t.co/kJ2t8dtmch
10. How Twitter Timeline Works
↳ https://t.co/pF2RYmPaIG
11. How YouTube Was Able to Support 2.49 Billion Users With MySQL
↳ https://t.co/4VDJ5cs6fL
12 How to Scale an App to 10 Million Users on AWS
↳ https://t.co/RozCGli0r8
(What else should make this list?)
——
👋 PS - Want my System Design Playbook for free?
Join my newsletter with 200K+ software engineers:
→ https://t.co/ByOFTtOihX
———
💾 Save this for later, and RT it to help others master system design.
👤 Follow @systemdesignone + turn on notifications.
SYSTEM DESIGN PLAYBOOK
Giveaway Alert!!
• System design foundations.
• Condensed notes to read for system design interviews.
• Must know concepts from software engineering case studies.
(Next 24 hours only.)
To get it:
1. Like, Retweet & Follow @systemdesignone
2. Reply "Playbook"
Then I'll DM you the details.
Na segunda-feira estará na rua e totalmente gratuito!
Mas para isso acontecer, precisamos bater uma meta super moleza!
Chegando em 500 RTs, liberamos o e-book super completo, em português, prático e totalmente gratuito sobre Secrets e ConfigMaps no Kubernetes!
Bora bater essa meta aaeeeee! #VAIIII
Hoje é dia de falar sobre a forma que você vai começar a fazer deploy no Kubernetes. Se você ainda não está fazendo isso, pode ter ctz que vc irá a começar a utilizar o sensacional ArgoCD!
Cola no vídeo e chama o RT do amor!
https://t.co/nk31trpbHB @argoproj
It has been more than 4 years since I joined Google!
To prepare for my engineering interview I spent over 2 months solving coding problems and I pushed them on GitHub.
You can find all of them at https://t.co/Y0Hlr3iK7Z