01
Volume grande, memória constante
Pipelines que leem, transformam e escrevem em fluxo. O consumo não cresce junto com o arquivo.
Capa01
Perfil — Desenvolvimento ponta a ponta
Dados demais, memória de menos.
Carlos Batista cobre o ciclo inteiro de um produto — mobile, backend, frontend, CI/CD e o servidor onde tudo roda. E resolve o problema que derruba a maioria deles: volume de dado maior que a memória disponível.
Nesta edição
Sumário — 02I
Onde o gargalo aparece, é onde eu entro.
Quatro tipos de problema aparecem em quase todo projeto que eu pego. Os três primeiros têm a mesma raiz: dado demais passando por um lugar pequeno demais.
02
O primeiro byte antes do último cálculo
Relatório em stream: o usuário já está lendo enquanto o servidor ainda monta o resto.
03
Sistemas que não conversavam
GraphQL, FTP, filas e formatos legados costurados numa camada só, sem duplicar regra de negócio.
04
IA ligada ao que já existe
Modelo conectado ao produto de verdade: busca na base do cliente e tarefa executada, não resposta genérica.
II
Quatro coisas que saíram de produção
Otimização sem número atrás é opinião. Cada item desta lista mudou um gráfico: memória que parou de subir, tempo que parou de escalar com o volume, código que deixou de existir em duplicata. O resto do trabalho é o de sempre — ler o problema com calma antes de escrever a solução.
Ou o gráfico de memória caiu, ou não conta.
O hábito vem de antes: alguns anos em sala de aula ensinando computação. Explicar árvore B+ para uma turma de ensino médio e explicar arquitetura para um time são a mesma tarefa — pegar algo complexo e transformar numa narrativa que a outra pessoa acompanha.
01
Sistema de relatórios em NestJS
Processamento via stream no lugar de carregar tudo em memória. Recurso previsível, independente do tamanho do lote.
02
Camada única para GraphQL e FTP
CSV e JSONL entrando por caminhos diferentes e saindo pelo mesmo contrato. Duplicação eliminada nas duas pontas.
03
Cultura de stream no time
Padrões documentados e teste de stress no CI — o gargalo aparece antes do deploy, não depois.
04
Pool de instâncias quentes em Lambda
Cold start de três segundos virando milissegundos nas chamadas seguintes, com workers assíncronos em Go.
III
Ficha técnica
O que roda em produção hoje, por disciplina. Da interface ao servidor, e do modelo de linguagem ao de voz.
Frontend
React e Next.jsSSR
Aplicações modernas com atenção a performance e SEO.
TypeScriptEstrito
Tipagem forte para manutenção de longo prazo.
TailwindCSSTokens
Estilização responsiva com design system escalável.
Mobile
FlutterMultiplataforma
Um código para Android e iOS, com widget próprio quando o padrão não serve.
React NativeJS compartilhado
Reaproveita no aplicativo o que já existe em React na web.
PublicaçãoLojas
Build assinado, versionamento e envio para as lojas.
Backend
Node.js e NestJSStreams
APIs escaláveis com arquitetura limpa.
Laravel e PHPLegado
Sistemas de negócio e integrações complexas.
GoConcorrência
Workers assíncronos e processamento paralelo.
MicrosserviçosFilas
Arquitetura distribuída com mensageria e contratos claros.
Infraestrutura
DockerContainers
Do ambiente local ao deploy, mesmo comportamento.
CI/CDAutomação
Pipelines com teste de carga antes do release.
AWSLambda, S3
Serviços em nuvem dimensionados por uso real.
IA aplicada
LLM localSem nuvem
Modelos de texto rodando na máquina, sem mandar dado para fora.
Integração por APILLM
Modelo ligado ao produto com controle de custo e de contexto.
RAGBusca semântica
Resposta ancorada na base do cliente, não no que o modelo supõe.
AgentesExecução
Fluxos em que o modelo executa a tarefa e devolve resultado verificável.
Arquitetura de raciocínioEtapas
Organização do pensamento do modelo em passos verificáveis, em vez de uma resposta só.
Memória de longo prazoPesquisa
Modelo experimental próprio, em desenvolvimento.
Voz e áudio
Execução localSem API
Modelos rodando na própria máquina: sem custo por token e sem dado saindo.
Perfis de vozTimbre próprio
Criação e ajuste de vozes para uma marca ou um personagem.
Narração longa1h+
Histórias inteiras geradas sem a voz derivar ou perder consistência.
Emoção na falaMarcação
Texto anotado para controlar entonação, pausa e intensidade.
Tradução vocalVoz preservada
Fala traduzida mantendo o timbre de quem falou.
Análise de áudioDiarização
Separação de vozes, transcrição e leitura de faixas complexas.
0+Anos de experiência
0+Projetos entregues
0+Tecnologias em produção
0kLinhas de código
IV
O que está no ar
01AtaZapPlataforma que converte conversas de WhatsApp e capturas de páginas web em minutas de atas notariais, com fluxo de custódia, transcrição de áudios e geração de DOCX no modelo do cartório.NestJS · React · Tailwind · Docker
02FaqAIFAQ automatizado que responde na hora, 24 horas por dia, com voz ajustada à marca e integração em poucas linhas.Next.js · NestJS · Docker
03Dívida PúblicaDashboard de calculo da dívida pública atualizada.Clickhouse · Html · CSS · JS · Nestjs · Redis
04EduPillPirulas de conhecimento sobre software em tempo ocioso.
05PiareAnalise de perfil de voz e criação de passo a passo de atividades para melhorar a comunicação para diversas áreas.Whisper · Serviços de geração de Voz · Geração de PDF complexos · Redis · Flutter · Python · Nestjs · Tailwind
06Novos**Estou fazendo parseamento de alguns projetos logo terão mais***
V
Registro do que deu trabalho
Textos sobre problemas que eu resolvi na marra — arquitetura, performance e, cada vez mais, IA aplicada.
Textos sobre problemas que eu resolvi na marra — arquitetura, performance e, cada vez mais, IA aplicada.
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VI
Antes do código, a sala de aula
Licenciatura em Computação, artigos publicados e alguns anos ensinando. É daí que vem o hábito de explicar sistema difícil em linguagem que o time inteiro acompanha.
Publicações
A busca pela interdisciplinaridade em um ensino de matemática correlato à informática
Revista Educação em Foco — 2021
Relato de experiência no programa Residência Pedagógica
Educação em Foco — 2022
IFPLAY: plataforma de conteúdos didáticos para o desenvolvimento web
Jornada Científica do IFSULDEMINAS — 2021
Formação
Pós GraduaçãoArquitetura de SoluçõesAnhanguera · 2025-2026
GraduaçãoLicenciatura em ComputaçãoIFSULDEMINAS Machado · 2018–2022
TécnicoTécnico em InformáticaIFSULDEMINAS Muzambinho · 2016–2017
DocênciaParticipante do programa PIBID e residência pedagógicaUtilização de Metodologias Ativas · 200+ alunos
HackathonCocatrelCafeicultura · 72h · 2019
HackathonIFMUZProgramação e inovação · 24h · 2019
VII
Me conte onde está travando.
Relatório demorando, integração quebrando, pipeline que não aguenta o volume. Descreva o cenário e eu respondo com um caminho.