Sobre o serviço
TraduzidoSou um desenvolvedor Erlang e OTP e construo sistemas de backend que continuam funcionando quando tudo ao seu redor desmorona. No cerne da minha abordagem está o modelo de ator: milhões de processos leves que não compartilham memória, comunicam-se apenas por mensagens e falham de forma isolada sem derrubar todo o nó. Se você precisa de um serviço que sobrevive a picos de tráfego, se recupera de falhas e mantém dezenas de milhares de conexões simultâneas em uma única máquina, este é exatamente o tempo de execução que eu utilizo. Por anos, pensei em termos de deixar-quebrar, hierarquias de supervisores e atualizações de código quente, em vez de intermináveis blocos de try-catch defensivos.
O coração do que eu faço é o OTP aplicado corretamente. Eu construo aplicações em torno de gen_server, gen_statem, supervisores e uma estrutura de lançamento limpa, para que estratégias de reinício, pressão de retorno e propriedade de processos se tornem explícitas, não acidentais. Eu me preocupo com o comportamento de tempo real suave: latência previsível, filas de mensagens limitadas e degradação graciosa em vez de falhas em cascata. Eu perfilo através do observer, traço através do recon e dbg, ajusto escalonadores e o BEAM em si para corresponder à forma real da sua carga. Seja um barramento de mensagens, roteador de sessão, pipeline de cobrança ou um componente de sinalização de telecomunicações — eu torno a confiabilidade concreta e mensurável.
Estou igualmente confortável no ecossistema mais amplo: agrupando nós distribuídos, conectando Mnesia ou armazenamento externo, camada HTTP e WebSocket no Cowboy, integração com seus serviços via protocolos claramente definidos. Para ser claro: isso é especificamente Erlang e OTP, não Elixir, Go ou Scala; se você tem um problema real em torno de concorrência e tempo de atividade, eu trago ferramentas que foram construídas para isso desde o início.
— Projetando aplicações e bibliotecas em Erlang/OTP (gen_server, gen_statem, supervisores)
— Tolerância a falhas: árvores de supervisores, deixar-quebrar, atualizações de código quente
— Concurrência massiva e sistemas de passagem de mensagens em tempo real suave
— Agrupamento distribuído, Mnesia e construção de lançamentos
— Backends HTTP/WebSocket no Cowboy e integração de protocolos
— Profiling, rastreamento e ajuste do BEAM (observer, recon, dbg)
O coração do que eu faço é o OTP aplicado corretamente. Eu construo aplicações em torno de gen_server, gen_statem, supervisores e uma estrutura de lançamento limpa, para que estratégias de reinício, pressão de retorno e propriedade de processos se tornem explícitas, não acidentais. Eu me preocupo com o comportamento de tempo real suave: latência previsível, filas de mensagens limitadas e degradação graciosa em vez de falhas em cascata. Eu perfilo através do observer, traço através do recon e dbg, ajusto escalonadores e o BEAM em si para corresponder à forma real da sua carga. Seja um barramento de mensagens, roteador de sessão, pipeline de cobrança ou um componente de sinalização de telecomunicações — eu torno a confiabilidade concreta e mensurável.
Estou igualmente confortável no ecossistema mais amplo: agrupando nós distribuídos, conectando Mnesia ou armazenamento externo, camada HTTP e WebSocket no Cowboy, integração com seus serviços via protocolos claramente definidos. Para ser claro: isso é especificamente Erlang e OTP, não Elixir, Go ou Scala; se você tem um problema real em torno de concorrência e tempo de atividade, eu trago ferramentas que foram construídas para isso desde o início.
— Projetando aplicações e bibliotecas em Erlang/OTP (gen_server, gen_statem, supervisores)
— Tolerância a falhas: árvores de supervisores, deixar-quebrar, atualizações de código quente
— Concurrência massiva e sistemas de passagem de mensagens em tempo real suave
— Agrupamento distribuído, Mnesia e construção de lançamentos
— Backends HTTP/WebSocket no Cowboy e integração de protocolos
— Profiling, rastreamento e ajuste do BEAM (observer, recon, dbg)
