O episódio de hoje apresenta as novas ferramentas de mapeamento de origem de eventos (ESM) no AWS Serverless Model Context Protocol (MCP) Server, projetadas para simplificar o desenvolvimento de aplicações Serverless orientadas a eventos que utilizam o AWS Lambda. Essas ferramentas, lançadas em maio de 2025, integram assistência de inteligência artificial (IA) para orientar os desenvolvedores na configuração ideal de ESMs, que conectam o Lambda a fontes como Amazon Kinesis, DynamoDB Streams e Apache Kafka. As capacidades principais incluem configuração e setup inicial, otimização de desempenho através da tradução da intenção do desenvolvedor em parâmetros técnicos específicos e solução de problemas com diagnóstico contextual para questões de rede e permissões. O artigo detalha como as ferramentas esm_guidance, esm_optimize e esm_kafka_troubleshoot funcionam para gerar templates AWS SAM completos e garantir a validação proativa das configurações. O objetivo geral é reduzir a sobrecarga operacional e acelerar o fluxo de trabalho de desenvolvimento ao construir aplicações Serverless robustas.

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O episódio é sobre a disponibilidade geral (GA) do suporte ao Rust no AWS Lambda, permitindo que os desenvolvedores criem aplicações serverless de alto desempenho e segurança de memória. A publicação serve como um guia passo a passo para construir e implantar funções Lambda baseadas em Rust, utilizando a ferramenta de código aberto de terceiros chamada Cargo Lambda. O artigo detalha a criação de uma função Lambda HTTP básica, a compilação, teste e implantação local e remota. Por fim, o tutorial demonstra como construir uma API Serverless completa usando o AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) em conjunto com o construto Cargo Lambda CDK, fornecendo exemplos de código e comandos de terminal para toda a solução.

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O episódio de hoje é sobre "Modularizar fluxos de trabalho do AWS Step Functions," escrito por Sahithi Ginjupalli e Harold Sun. O blog discute os desafios apresentados por máquinas de estado monolíticas do AWS Step Functions, como a explosão de estados, dificuldades de gerenciamento de versões e limitações de recursos. Os autores propõem estratégias de decomposição para construir fluxos de trabalho mais modulares e manuteníveis, detalhando padrões como pai-filho, separação de domínio, utilitários compartilhados e fluxos de trabalho de erro especializados. Uma comparação de resultados mostra que a abordagem modular, apesar de ter um tempo de execução ligeiramente maior, resulta em custos mensais significativamente menores e em um esforço de depuração reduzido. Em última análise, o artigo argumenta que a decomposição é essencial para construir aplicações Step Functions mais escaláveis e econômicas.

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O episódio de hoje discute a estratégia de implantação blue/green para aplicações modernas, focando em como ela minimiza o tempo de inatividade e reduz riscos ao usar dois ambientes idênticos para produção. Ele explica o processo passo a passo, começando com o ambiente blue atendendo ao tráfego ativo e a nova versão sendo implantada e testada no ambiente green. O foco principal é a implementação dessa estratégia utilizando o Amazon API Gateway e outros serviços da AWS, como Route 53 e AWS Lambda, para gerenciar o roteamento de tráfego de forma contínua. A publicação detalha os pré-requisitos, a configuração da solução de exemplo e os comandos específicos do AWS Serverless Application Model (AWS SAM) necessários para implantar, testar e alternar o tráfego entre os ambientes blue e green. Além disso, o texto fornece instruções claras sobre como realizar o rollback imediato, se necessário, e a limpeza dos recursos após o término.

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O episódio de hoje foca na criação de aplicativos Serverless multirregionais resilientes, destacando a necessidade de alta disponibilidade em aplicações de missão crítica, como jogos online. Escrito por Vamsi Vikash Ankam, o texto explica que a infraestrutura Serverless da AWS oferece inerentemente alta disponibilidade e escalabilidade, minimizando custos através de um modelo de pagamento por valor. O artigo detalha as melhores práticas de arquitetura para implementar a resiliência em múltiplas regiões, apresentando dois padrões principais: Ativo-Passivo e Ativo-Ativo, e seus respectivos prós e contras em termos de custos e complexidade. Para ilustrar o conceito, o autor usa um exemplo prático de um autorizador Serverless que demonstra o failover entre regiões usando serviços como Amazon Route 53 e AWS Lambda, e conclui enfatizando que a observabilidade entre regiões é essencial para o sucesso dessas arquiteturas.

Link para o blog post: https://aws.amazon.com/pt/blogs/aws-brasil/criacao-de-aplicativos-multi-regionais-serverless-resilientes-na-aws/

O episódio de hoje foca em padrões de arquitetura Serverless para fluxos de trabalho de Inteligência Artificial (IA) generativa que não exigem respostas em tempo real. A discussão apresenta três padrões principais: o processamento assíncrono em buffer (Padrão 4), ideal para solicitações individuais demoradas, como a criação de vídeo; a distribuição paralela multimodal (Padrão 5), que gerencia a comunicação com múltiplos modelos de LLM em paralelo; e o processamento em lote não interativo (Padrão 6), voltado para a manipulação eficiente de grandes volumes de dados em cronogramas definidos. O texto detalha a implementação de cada padrão, frequentemente utilizando serviços da AWS, como Amazon SQS e AWS Step Functions, para aumentar a escalabilidade e a confiabilidade dos aplicativos de IA generativa. O objetivo é fornecer aos leitores arquiteturas operacionais leves para cargas de trabalho assíncronas e orientadas por lote.

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O episódio de hoje demonstra uma arquitetura segura para acessar um Amazon API Gateway REST privado usando uma distribuição personalizada do Amazon CloudFront com VPC Origins. Escrito por arquitetos e gerentes da AWS, o tutorial explica como configurar o CloudFront para atuar como o ponto de entrada, roteando o tráfego por meio de um Application Load Balancer (ALB) interno e um endpoint de VPC execute-api. Essa abordagem mantém todo o tráfego dentro da rede privada da AWS, minimizando a superfície de ataque e aprimorando a segurança com recursos do CloudFront, como AWS WAF e criptografia TLSv1.3. O texto detalha a implantação da solução, incluindo a criação dos recursos necessários usando um modelo AWS Serverless Application Model (AWS SAM) e a configuração de políticas de recursos para garantir que apenas o endpoint de VPC autorizado possa invocar a API.

Link para o blog post: https://aws.amazon.com/pt/blogs/aws-brasil/acessando-endpoint-serverless-privados-do-amazon-api-gateway-por-meio-de-distribuicao-personalizada-do-amazon-cloudfront-usando-vpc-origins/

O episódio de hoje aborda a criação de aplicativos Serverless multirregionais resilientes, essenciais para serviços de missão crítica, como jogos online, que exigem alta disponibilidade e tolerância a falhas. Ele contrasta as abordagens tradicionais, que exigem excesso de provisionamento, com a infraestrutura Serverless da AWS, que oferece alta disponibilidade e custos mais baixos por meio de um modelo de pagamento por uso. A publicação descreve detalhadamente dois padrões arquitetônicos para implantações multirregionais: o ativo-passivo (mais econômico, demonstrado por meio de um autorizador Serverless) e o ativo-ativo (projetado para máxima disponibilidade, mas mais complexo). Finalmente, o texto enfatiza a importância da observabilidade e da realização de testes rigorosos, como a engenharia do caos, para validar a resiliência em diferentes cenários de falha.

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O episódio de hoje fornece um guia abrangente sobre padrões de arquitetura serverless para IA generativa em tempo real, focando em como as organizações podem construir aplicativos de IA generativa escaláveis e de fácil manutenção utilizando os serviços da AWS. Os autores, Michael Hume e Parnab Basa, explicam o conceito de separação de responsabilidades nas camadas de frontend, middleware e backend. A publicação descreve detalhadamente três padrões arquitetônicos principais: resposta de solicitação síncrona, resposta de solicitação assíncrona e resposta de streaming assíncrona, ilustrando suas implementações com serviços AWS como API Gateway, AWS AppSync, Amazon Lex e AWS Step Functions. O artigo também aborda a integração de Large Language Models (LLMs) e fontes de dados privadas para aprimorar as capacidades da IA generativa. Este é o primeiro de uma série, com a Parte 2 prometendo explorar padrões para implementações de IA generativa orientadas por lotes.

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O episódio de hoje fala sobre a "Criação eficaz de agentes de IA no AWS Serverless" explora como construir agentes de IA autônomos e orientados a objetivos utilizando serviços serverless da AWS, como Lambda e Amazon ECS. O artigo destaca a mudança de assistentes reativos para sistemas de IA baseados em agentes que podem raciocinar, planejar e interagir com dados em tempo real, impulsionados por LLMs e ferramentas externas. Ele introduz o Strands Agents SDK, uma estrutura para simplificar o desenvolvimento de agentes, abordando desafios como gerenciamento de estado, autenticação e observabilidade. Além disso, o artigo discute a integração de ferramentas através do Model Context Protocol (MCP) para maior modularidade e escalabilidade, enfatizando a importância da segurança e das melhores práticas do AWS Well-Architected Framework na implantação de agentes de IA em ambientes de produção.

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