Todo mundo que já colocou uma API em produção conhece o filme: o endpoint de leitura é simples, mas a consulta por trás dele é cara, e a mesma linha é pedida centenas de vezes por minuto. Aí alguém sugere "põe um Redis na frente". Funciona, mas o difícil não é gravar no cache, é decidir quando ler, quando invalidar e o que fazer quando dez requisições chegam juntas e o cache está vazio. Neste post eu montei um exemplo pequeno com FastAPI e Redis usando o padrão cache-aside, e dei atenção a esses dois pontos chatos: invalidação e requisições simultâneas. Tudo roda com docker compose e os testes não precisam de um Redis de verdade. A ideia: cache-aside No cache-aside quem manda é a aplicação, não o cache. O fluxo de leitura é sempre o mesmo: pergunta ao Redis; se tem, devolve; se não tem, busca na fonte de verdade, grava no Redis com um TTL e devolve. Na escrita, a gente muda a fonte e apaga a chave do cache, deixando a próxima leitura repovoar. É menos esperto que write-...
Durante anos, assistente de IA foi uma coisa que ficava esperando você digitar. Você pergunta, ele responde, fim. A virada que está acontecendo agora é outra: agentes que ficam ligados o tempo todo, olham sua caixa de entrada, aprendem seus objetivos e saem fazendo coisas sem que ninguém peça. Em tese é ótimo. Na prática, abre uma conversa que a gente que trabalha com tecnologia precisa ter antes de liberar acesso a tudo. O que aconteceu No DevDay de 29 de setembro, a OpenAI apresentou os "Dots", agentes que ela descreve como sempre ligados. Cada um tem o seu próprio computador na nuvem, com navegador, e se conecta a milhares de aplicativos por plugins. Dá para conversar com ele pelo ChatGPT ou pelo Slack e pelo Teams, e ele toca vários projetos em paralelo. O primeiro Dot vem incluído nos planos Pro e Business Premium, e no plano Pro o recurso ainda não chegou ao Espaço Econômico Europeu, à Suíça e ao Reino Unido. Há uma camada de controle: regras para quando agir sozi...