CASO DE ESTUDO · 2025 · SAAS
SATÉLITE
Observabilidade para trabalhos de longa duração, para equipas que fazem deploy de madrugada.
- FUNÇÃO
- Founding Engineer
- ANO
- 2025
- STACK
- Next.js · Prisma · Postgres · GraphQL
PROBLEMA
Quando uma pipeline noturna falha um lote, o engenheiro de turno só descobre pelo ticket de um cliente — três horas depois, normalmente porque um relatório derivado já saiu errado.
As ferramentas de observabilidade existentes foram desenhadas para sistemas de pedido-resposta. Não compreendem um trabalho que demora nove horas, faz retry num passo não-idempotente, e não emite nenhum sinal estruturado entre fronteiras de fase.
ABORDAGEM
Modelei o domínio à volta da execução, não do pedido — uma timeline tipada de fases, retries e efeitos colaterais com notação de anomalia de primeira classe.
Construí o agente fino: dez kilobytes, sem daemon, sem configuração obrigatória — só uma chamada de função que envolve qualquer bloco e envia o envelope para o bus.
Desenhei a superfície de controlo como um único ecrã denso — cada execução numa vertical, cada falha anotada em linha, sem ter de abrir modais para encontrar o porquê.
RESULTADO
Mediana do tempo até deteção em pipelines críticas passou de 2h47 para 6 minutos nas três primeiras equipas piloto.
Duas dessas equipas substituíram completamente o stack interno de bots de Slack que usavam como sentinela.
Em beta privada com onze empresas; primeiros clientes pagos no Q1 de 2026.
CRÉDITOS
- Engenharia
- João M. Mota
- Design
- João M. Mota
- Marca
- Estúdio Linha
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