DEV Community: Alexandre Almeida

Performance Tuning MySQL 8.4 – Guia Completo 2026

Alexandre Almeida — Mon, 29 Jun 2026 20:43:11 +0000

Performance Tuning no MySQL 8.4 em 2026: Guia Completo para Ambientes de Produção

Como transformar um MySQL lento em um banco de dados de alta performance utilizando as melhores práticas adotadas por DBAs em ambientes críticos.

Introdução

O MySQL continua sendo um dos bancos de dados mais utilizados do mundo. Ele está presente em aplicações SaaS, ERPs, CRMs, e-commerces e milhares de sistemas que precisam responder rapidamente mesmo sob alta carga.

Com o lançamento do MySQL 8.4 LTS, a Oracle trouxe melhorias importantes no otimizador de consultas, gerenciamento de estatísticas, suporte a JSON e recursos para alta disponibilidade.

Mesmo assim, existe uma realidade que continua praticamente igual.

A maioria dos problemas de performance não está na versão do MySQL.

Está na configuração do servidor, no modelo de dados, nas consultas SQL e na ausência de monitoramento.

Depois de analisar centenas de ambientes de produção ao longo dos últimos anos, percebemos que os mesmos problemas aparecem repetidamente.

A boa notícia é que grande parte deles pode ser resolvida sem trocar de hardware.

Neste artigo vamos mostrar as principais técnicas utilizadas para extrair o máximo desempenho do MySQL 8.4.

Quando o MySQL precisa de Performance Tuning?

Nem toda lentidão significa falta de CPU ou memória.

Na verdade, é muito comum encontrar servidores extremamente robustos desperdiçando recursos por causa de consultas ineficientes ou configurações inadequadas.

Alguns sintomas indicam claramente que existe espaço para otimização.

CPU acima de 70% durante boa parte do dia
Consultas levando mais de 500 milissegundos
Alto consumo de disco
Replication Lag
Lock waits frequentes
Deadlocks
Aplicações lentas mesmo com hardware moderno
Crescimento exagerado das tabelas
Buffer Pool Hit Ratio abaixo de 98%

Se você identificou vários desses sintomas, provavelmente existe um ganho significativo de performance esperando para ser explorado.

O primeiro passo é entender o workload

Um erro bastante comum é começar alterando parâmetros do my.cnf sem entender como a aplicação utiliza o banco de dados.

Antes de qualquer ajuste, procure responder algumas perguntas.

O ambiente faz mais leitura ou escrita?
Existem consultas executadas milhares de vezes por minuto?
O banco cresce rapidamente?
Existem muitas transações simultâneas?
Há processamento em lote durante determinados horários?

Cada ambiente possui um perfil completamente diferente.
Não existe configuração universal.

O parâmetro mais importante do MySQL: Buffer Pool

Se existisse apenas um parâmetro para configurar corretamente, seria o innodb_buffer_pool_size.

O Buffer Pool é responsável por manter em memória as páginas de dados e índices mais utilizadas.

Quanto maior a quantidade de dados em memória, menor será a necessidade de acessar o disco.

Em servidores dedicados, normalmente recomenda-se utilizar entre 70% e 80% da memória RAM disponível.

Exemplo:

innodb_buffer_pool_size = 80G

Em ambientes compartilhados ou virtualizados esse valor pode precisar ser reduzido.

O objetivo é simples.

Quanto menos leitura em disco, maior será a velocidade das consultas.

Outras configurações importantes do InnoDB

Além do Buffer Pool, alguns parâmetros merecem atenção especial.

innodb_buffer_pool_instances = 8
innodb_log_file_size = 2G
innodb_log_buffer_size = 64M
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
innodb_io_capacity = 2000
innodb_io_capacity_max = 4000
innodb_flush_method = O_DIRECT

Esses valores devem sempre ser ajustados conforme:

quantidade de memória;
velocidade do armazenamento;
volume de escrita;
perfil da aplicação.

Copiar configurações da internet raramente produz bons resultados.

Ative o Slow Query Log

Se você não sabe quais consultas são lentas, está trabalhando no escuro.

O Slow Query Log continua sendo uma das ferramentas mais importantes para qualquer DBA.

Ative-o:

SET GLOBAL slow_query_log = ON;

Depois defina um limite adequado.

SET GLOBAL long_query_time = 0.5;

Em sistemas extremamente críticos é comum utilizar valores ainda menores.

O objetivo não é encontrar apenas consultas extremamente lentas.

Também queremos descobrir consultas rápidas que são executadas milhões de vezes ao longo do dia.

Utilize o Performance Schema

O Performance Schema evoluiu muito nas versões recentes do MySQL.

Hoje ele oferece uma visão detalhada do comportamento do banco.

Uma consulta bastante útil é:

SELECT *
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
ORDER BY avg_timer_wait DESC
LIMIT 20;

Ela normalmente revela:

consultas mais caras;
consultas repetitivas;
uso excessivo de CPU;
ordenações desnecessárias;
operações que merecem otimização.

Antes de alterar qualquer configuração, descubra onde o tempo realmente está sendo gasto.

O EXPLAIN deve fazer parte do desenvolvimento

Uma consulta aparentemente simples pode consumir milhões de leituras.

Por isso, utilize sempre o comando EXPLAIN.

Observe principalmente:

type
key
rows
filtered
Extra

Dois sinais de alerta aparecem frequentemente.

type = ALL

key = NULL

Na maioria das vezes isso significa que o MySQL está fazendo um Full Table Scan.

Em tabelas pequenas talvez isso não seja um problema.

Em tabelas com centenas de milhões de registros, pode ser desastroso.

Índices compostos fazem enorme diferença

Criar vários índices individuais nem sempre é a melhor estratégia.

Imagine esta consulta.

SELECT *
FROM pedidos
WHERE cliente_id = ?
AND status = ?
ORDER BY data;

Em vez de criar índices separados para cada coluna, normalmente é melhor criar um índice composto.

(cliente_id, status, data)

Essa abordagem reduz leituras e melhora significativamente o desempenho das consultas.

Sempre analise o plano de execução antes de decidir.

Evite funções em colunas indexadas

Este é um dos erros mais comuns encontrados em aplicações.

Em vez de escrever:

WHERE DATE(data_pedido) = CURDATE()

prefira:

WHERE data_pedido >= CURDATE()
AND data_pedido < CURDATE() + INTERVAL 1 DAY

A primeira opção normalmente impede o uso do índice.

A segunda permite que o otimizador utilize a estrutura existente.

A diferença de desempenho pode ser enorme.

Utilize Covering Indexes quando possível

Um Covering Index contém todas as colunas necessárias para responder a uma consulta.

Assim o MySQL não precisa acessar a tabela.

Por exemplo:

(cliente_id, status, valor)

Quando todas as informações já estão presentes no índice, a consulta torna-se muito mais rápida.

Essa técnica costuma gerar excelentes resultados em consultas executadas frequentemente.

Atualize as estatísticas regularmente

O otimizador depende das estatísticas para decidir qual plano de execução utilizar.

Se essas estatísticas estiverem desatualizadas, decisões ruins serão tomadas.

Execute periodicamente:

ANALYZE TABLE pedidos;

Outra funcionalidade interessante do MySQL 8 é o uso de histogramas.

ANALYZE TABLE clientes
UPDATE HISTOGRAM ON cidade;

Eles ajudam bastante quando a distribuição dos dados não é uniforme.

Monitore o Buffer Pool Hit Ratio

Poucas métricas dizem tanto sobre um ambiente quanto o Buffer Pool Hit Ratio.

Como regra geral:

acima de 99% é excelente;
entre 98% e 99% merece acompanhamento;
abaixo de 98% normalmente indica necessidade de investigação.

Quanto menor esse percentual, maior será a quantidade de acessos ao disco.

Ajuste corretamente o I/O do InnoDB

Os parâmetros abaixo determinam como o InnoDB trabalha com o armazenamento.

innodb_io_capacity
innodb_io_capacity_max

Para SSDs modernos, valores próximos de 2000 costumam funcionar bem.

Para NVMe, valores maiores podem ser adequados.

O importante é alinhar esses parâmetros com a capacidade real do hardware.

Pense em alta disponibilidade

Performance também significa disponibilidade.

Hoje é comum utilizar arquiteturas baseadas em:

InnoDB Cluster
Group Replication
MySQL Router
ProxySQL

Além do balanceamento de carga, essas soluções oferecem failover automático e maior resiliência para ambientes críticos.

Ferramentas recomendadas

Algumas ferramentas facilitam bastante o trabalho de monitoramento.

Percona Monitoring and Management (PMM)

Excelente solução gratuita para monitoramento completo do MySQL.

MySQL Enterprise Monitor

Recomendado para ambientes que utilizam a edição Enterprise.

dbsnOOp

Ferramenta desenvolvida pela HTI Tecnologia para monitoramento comportamental, análise automática de workload e identificação preventiva de gargalos de desempenho. Conheça mais em https://dbsnOOp.com.br.

Os erros que encontramos em praticamente toda consultoria

Durante avaliações técnicas, alguns problemas aparecem repetidamente.

Buffer Pool subdimensionado
Índices redundantes
Falta de índices
Uso excessivo de SELECT *
Consultas sem LIMIT
Estatísticas desatualizadas
JOINs sem índices adequados
Consultas executadas milhares de vezes sem necessidade
Configuração padrão do MySQL mantida em produção

Na maioria dos casos, o problema não está no hardware.

Está na forma como o banco foi configurado e utilizado.

Conclusão (ufa, até que enfim)

Performance Tuning no MySQL não significa apenas alterar alguns parâmetros do arquivo my.cnf.

É um processo que envolve compreender o comportamento da aplicação, analisar consultas, revisar índices, atualizar estatísticas e monitorar continuamente o ambiente.

Quando executado corretamente, é comum obter ganhos expressivos de desempenho sem necessidade de aumentar a infraestrutura.

Mais importante do que possuir servidores poderosos é garantir que o banco de dados esteja utilizando esses recursos da forma mais eficiente possível.

Não tenho braço, preciso de ajuda

Pode ser mais inteligente economizar suas horas de trabalho para atividades mais importantes, e, escolher um parceiro para realizar estas configurações. A HTI Tecnologia atua há mais de três décadas em bancos de dados de missão crítica. Com especialização em várias frentes, como:

Performance Tuning
Health Check
Database Assessment
DBA Remoto
Migração de versões
Alta Disponibilidade
Auditoria de Segurança
Consultoria especializada em MySQL

Se o seu ambiente apresenta lentidão, alto consumo de CPU, replication lag ou consultas ineficientes, uma avaliação especializada pode identificar rapidamente os principais gargalos e propor melhorias com alto impacto.

Saiba mais

Microsoft apresenta Scout: o agente de IA autônomo baseado no framework OpenClaw

Alexandre Almeida — Tue, 23 Jun 2026 17:32:31 +0000

Tava demorando hein? Pois bem...

A Microsoft revelou no evento Build 2026 o Scout, um agente de inteligência artificial autônomo desenvolvido para operar continuamente e realizar tarefas de forma independente dentro do ecossistema Microsoft 365. Construído sobre o framework OpenClaw, esse novo agente "autopilot" promete agir em nome do usuário com sua própria identidade governada pelo Entra, atuando em segundo plano para entender e executar processos de trabalho integrados às aplicações e sistemas.

Tecnicamente, o Scout conecta-se a aplicações essenciais do Microsoft 365, como Teams, Outlook, OneDrive e SharePoint, acessando dados de chat, e-mail, calendário e contatos. Além disso, pode interagir com o navegador do usuário e aplicativos externos via protocolo de contexto de modelo (MCP), operando em nuvem, desktop e web. Essa integração profunda permite que o Scout realize tarefas consideradas rotineiras para colaboradores de escritório, como agendar reuniões, bloquear horários no calendário conforme demandas futuras e identificar riscos como decisões travadas antes que se tornem bloqueios.

Apesar do potencial, a abordagem autônoma traz desafios notáveis, especialmente em segurança e governança de dados. Embora a Microsoft assegure que o Scout é construído com controles e segurança de nível empresarial, especialistas alertam que a capacidade do agente agir diretamente nos dados amplifica riscos já existentes, incluindo exposição indesejada, manipulação via injeção de comandos e ações inesperadas que fogem ao controle do usuário. Portanto, é crucial que equipes de segurança adaptem suas políticas para garantir proteção sem inviabilizar o uso da tecnologia.

Além da questão técnica de segurança, a adoção do Scout deve passar primeiramente pelos "power users" que explorarão casos de uso, impulsionando gradativamente sua implementação mais ampla. Uma limitação técnica destacada é a precisão ainda imperfeita dos agentes baseados em grandes modelos de linguagem (LLM), que podem apresentar desalinhamento de objetivos e dificuldades em seguir raciocínios de múltiplas etapas, o que exige atenção na definição das expectativas para seu desempenho.

Na prática, o Scout representa um avanço significativo na automação de fluxos de trabalho e pode aliviar a carga de tarefas administrativas que consomem tempo nas organizações. A possibilidade de operação contínua e autônoma coloca este agente como um passo natural na evolução da inteligência artificial assistiva empresarial. Todavia, seu uso exige equilíbrio entre eficiência e controle, com ênfase na governança para proteger informações sensíveis.

O Microsoft Scout inaugura uma nova era de agentes autônomos integrados a ambientes produtivos, alavancando o OpenClaw para transformar operações repetitivas em processos inteligentes. O desafio para CTOs e líderes será garantir que essa automação traga ganhos reais sem comprometer a segurança e a conformidade das organizações.

Fonte: alealmeida369.com

Por que a Inteligência Artificial não consegue superar a criatividade humana?

Alexandre Almeida — Tue, 23 Jun 2026 17:28:59 +0000

Por que a Inteligência Artificial não consegue superar a criatividade humana

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) avançou significativamente, especialmente na criação de conteúdo e publicidade. No entanto, estudos recentes científicos apontam que, apesar do desempenho técnico impressionante das máquinas, as pessoas ainda preferem e respondem melhor a conteúdos criados por humanos. Por quê? Este artigo explora essas descobertas e suas implicações para líderes de tecnologia e times de criação.

Um estudo conduzido pela Ipsos em parceria com a Syracuse University analisou 20 campanhas publicitárias reais de grandes marcas. Essas campanhas, originalmente criadas por humanos, foram replicadas por ferramentas de IA como Google Gemini e OpenAI Sora, sem qualquer intervenção humana nos conteúdos gerados. Quando apresentados a 3.000 consumidores, apenas 25% desconfiaram que os anúncios eram feitos por IA. Ainda assim, os anúncios humanos foram consistentemente avaliados como mais atraentes e imaginativos. Os resultados indicam que, apesar da dificuldade de identificar se um anúncio é produzido por IA ou por humanos, a reação emocional e de engajamento favorece o trabalho humano, resultando em impacto de vendas 14% maior a curto prazo e 17% superior na saúde da marca a longo prazo.

A razão técnica para essa preferência está na natureza da criatividade. IA baseia suas produções em dados e padrões existentes, replicando convenções e formas já conhecidas. Já a criatividade humana permite romper essas convenções, dar saltos emocionais e inventar algo verdadeiramente novo, capaz de gerar conexão e emoção genuína – fatores essenciais em comunicação e publicidade.

Além da publicidade, outro estudo da Semrush analisou 42.000 artigos na web, cruzando dados com detectores de conteúdo gerado por IA e rankings do Google. Embora 72% dos profissionais de SEO que usam IA acreditem que conteúdos automatizados têm igual ou melhor desempenho nas buscas, a realidade mostra o contrário: conteúdos humanos dominam as primeiras posições nos resultados, aparecendo oito vezes mais no topo do que textos exclusivos de IA. Postagens humanas também geram mais engajamento, especialmente em canais como LinkedIn, apesar de uma exceção curiosa em temas de liderança, onde conteúdo IA teve melhor desempenho.

Esses achados expõem uma desconexão entre a percepção dos profissionais e os dados reais de performance. Eles mostram que a alta quantidade de conteúdos gerados por IA não se traduz em qualidade e influência. Conteúdos humanos, com ou sem auxílio da IA, ainda são os que melhor performam em alcance, engajamento e resultados práticos.

Para CTOs, líderes de engenharia, arquitetos, DBAs e equipes de dados, a lição é clara: a IA é uma ferramenta poderosa, especialmente para aumentar a produtividade e gerar volume, mas não substitui a criatividade e o julgamento humanos. Sua melhor aplicação está em potencializar o talento humano, não em substituí-lo. Agências, times de marketing e desenvolvedores de conteúdo devem manter pessoas no centro do processo criativo e usar IA como suporte para liberar tempo e aprimorar insights, sem abrir mão do fator humano que gera conexão real.

Em suma, a força transformadora da IA deve ser combinada com a originalidade e empatia humana para construir experiências e conteúdos que ressoem verdadeiramente com as audiências. Ao entender as limitações e forças de cada lado, as organizações podem criar estratégias mais eficazes, inovadoras e engajadoras.

Fonte: alealmeida369.com

Assistente de vendas com IA vale a pena?

Alexandre Almeida — Tue, 23 Jun 2026 17:23:51 +0000

Se a sua operação comercial depende da memória do vendedor, da planilha certa e de um monte de lembretes no WhatsApp, você já sabe o preço disso: lead esfriando, proposta sem retorno e oportunidade perdida por falta de follow-up. É exatamente nesse ponto que um assistente de vendas com IA deixa de ser uma ideia bonita e passa a ser uma ferramenta prática para vender melhor com menos esforço manual.

Para uma pequena ou média empresa, o problema raramente é falta de lead. Na maioria dos casos, o gargalo está na execução. O time até atende, conversa, envia proposta, mas não consegue manter ritmo, prioridade e consistência. Quando tudo fica na cabeça de alguém, a operação cresce torta. E quando cresce torta, o faturamento fica imprevisível.

O que é um assistente de vendas com IA na prática

Esqueça aquela imagem de tecnologia complicada, cheia de configuração e promessa exagerada. Na rotina comercial, um assistente de vendas com IA é um sistema que ajuda o time a decidir o que fazer agora, com base no que está acontecendo no funil.

Ele pode organizar contatos, centralizar conversas, lembrar follow-ups, sugerir prioridades e apontar quais oportunidades merecem atenção imediata. Em vez de servir só para registrar informação, ele atua como apoio operacional. A diferença é grande. Um CRM tradicional muitas vezes vira arquivo. Um assistente com IA precisa virar ação.

Na prática, isso significa receber orientação sobre qual lead responder primeiro, qual negociação está parada há tempo demais e qual próximo passo faz mais sentido para avançar a venda. Para uma PME, isso reduz desperdício de tempo e aumenta a chance de o vendedor agir no momento certo.

Por que PMEs sentem mais o impacto

Empresa grande consegue conviver por mais tempo com processo ruim porque tem mais gente, mais camada de gestão e mais gordura operacional. PME não tem esse luxo. Quando um vendedor esquece de retornar, o impacto bate direto na receita.

Além disso, em muitos negócios menores, o dono ainda participa da venda, acompanha atendimento, aprova proposta e tenta controlar pipeline ao mesmo tempo. O resultado costuma ser o mesmo: excesso de contexto na cabeça, pouca visibilidade na operação e decisão tomada no improviso.

Um assistente de vendas com IA ajuda justamente onde a PME mais sofre. Ele tira a dependência da memória, reduz a bagunça do processo e transforma o comercial em uma rotina mais previsível. Você não precisa montar uma estrutura gigante para começar. Precisa de clareza sobre o que priorizar e de constância na execução.

Onde a IA realmente ajuda no dia a dia comercial

O melhor uso de IA em vendas não é o mais chamativo. É o mais útil. Para uma equipe comercial enxuta, o valor está em ganhar velocidade sem perder controle.

O primeiro ponto é priorização. Nem todo lead tem o mesmo peso e nem toda oportunidade pede a mesma ação. A IA pode analisar estágio do funil, histórico de contato, tempo sem resposta e comportamento do lead para sugerir onde o vendedor deve atuar primeiro. Isso evita aquele padrão comum de responder só quem grita mais alto.

O segundo é follow-up. Muita venda não se perde por rejeição, mas por abandono. O cliente demonstrou interesse, pediu proposta, fez reunião, mas ninguém retomou na hora certa. Um assistente bem aplicado reduz esse buraco ao lembrar prazos, sinalizar negociações paradas e orientar a próxima abordagem.

O terceiro é consistência. Quando cada vendedor trabalha de um jeito, o gestor perde leitura do funil e o treinamento fica mais difícil. A IA ajuda a padronizar o básico sem engessar o time. Ela orienta, sugere e alerta. Não substitui o vendedor, mas reduz o improviso que custa caro.

O que muda entre ter CRM e ter assistência comercial

Essa diferença importa mais do que parece. Muita empresa já tentou usar CRM e desistiu porque virou tarefa extra. O vendedor precisava preencher campo, atualizar etapa e alimentar sistema sem sentir retorno claro.

Quando existe assistência comercial de verdade, o sistema devolve valor para o usuário. Ele não só pede informação. Ele ajuda a usar essa informação para vender. Mostra prioridades, destaca riscos, lembra ações e dá contexto para a próxima conversa.

É por isso que algumas PMEs acham que “CRM não funciona”, quando na verdade o problema era outro: ferramenta pesada, difícil de manter e distante da realidade da operação. Ninguém quer mais um sistema para cuidar. O que a empresa quer é uma forma simples de não perder venda por desorganização.

Nem toda IA de vendas resolve o seu problema

Aqui vale um cuidado. Tem muita solução vendida como inteligência artificial que, na prática, só automatiza tarefa básica ou gera texto bonito. Isso pode ajudar em uma parte da rotina, mas não necessariamente resolve o caos comercial.

Para uma PME, o ponto principal não é ter a IA mais sofisticada do mercado. É ter uma IA aplicável à rotina. Ela precisa funcionar rápido, ser fácil de usar e atacar dores concretas: lead sem resposta, pipeline confuso, oportunidades esquecidas e falta de visão sobre o que fazer depois.

Também existe um limite saudável. Se a operação ainda não registra contatos, não atualiza etapas e não tem processo mínimo, a IA não faz milagre. Ela melhora decisão em cima de dados reais. Sem base operacional, a recomendação perde força. Então o melhor cenário não é escolher entre processo e IA. É usar a IA para tornar o processo simples e executável.

Como saber se sua empresa precisa de um assistente de vendas com IA

O sinal mais claro é quando o time vive ocupado, mas o resultado não acompanha. A agenda está cheia, mensagens são respondidas, propostas são enviadas, mas o fechamento parece depender de esforço excessivo. Isso costuma indicar falta de priorização.

Outro sinal é quando o gestor precisa cobrar o básico o tempo todo. “Você respondeu aquele lead?”, “Essa proposta ficou parada por quê?”, “Quem vai fazer follow-up dessa reunião?”. Se o comercial depende de cobrança manual para não travar, existe espaço claro para assistência.

Também vale observar o tempo de rampagem de novos vendedores. Quando alguém entra e demora demais para entender o que fazer, geralmente faltam processo claro e orientação prática. Um sistema que sugere próximos passos encurta essa curva e reduz erro operacional.

O que avaliar antes de contratar

A primeira pergunta não é sobre tecnologia. É sobre adoção. Seu time vai usar? Se a ferramenta exigir implantação longa, linguagem técnica demais ou configuração complicada, a chance de abandono sobe rápido.

Depois, olhe para o tipo de ajuda que ela oferece. Ela só registra atividade ou realmente orienta a ação seguinte? Ela mostra quais oportunidades estão esfriando? Ajuda a organizar follow-up? Centraliza o histórico de contato? Se a resposta for não, talvez você esteja comprando armazenamento, não assistência.

Outro ponto é suporte. Para PME brasileira, isso pesa muito. Quando aparece dúvida, ninguém quer abrir chamado em inglês e esperar dias por resposta. Ter atendimento humano em português encurta a curva de uso e acelera o retorno.

Preço também importa, mas sozinho não decide. O barato sai caro quando o sistema não é usado. E o caro também sai caro quando entrega complexidade em vez de resultado. O ideal é encontrar uma solução que entre rápido na operação e comece a organizar a rotina nas primeiras semanas.

O ganho real não é só produtividade

Falar apenas em produtividade reduz o impacto do problema. O valor de um assistente de vendas com IA está em recuperar oportunidades que hoje morrem no meio do caminho. Isso significa mais previsibilidade comercial, menos dependência de vendedor herói e melhor aproveitamento dos leads que a empresa já gera.

Quando a operação ganha clareza, o gestor para de administrar no escuro. Fica mais fácil entender onde os negócios travam, quais etapas pedem ajuste e quais vendedores precisam de apoio. E quando o vendedor sabe o que priorizar, ele trabalha com menos atrito.

É por isso que a adoção dessa tecnologia faz sentido para empresas menores. Não porque elas queiram parecer modernas, mas porque precisam vender com mais método sem criar burocracia. Uma solução como a ZekkoCRM entra justamente nesse espaço: organizar o comercial, orientar ações práticas e reduzir a bagunça que faz a PME perder dinheiro todos os dias.

No fim, a melhor tecnologia comercial não é a que impressiona em apresentação. É a que faz o seu time agir na hora certa, com menos dúvida e mais consistência. Se hoje a sua operação ainda depende da memória para vender, esse já é um bom motivo para mudar.

matança de empregos em TI pela IA: hype ou realidade? Os dados dizem outra coisa

Alexandre Almeida — Wed, 03 Jun 2026 10:58:15 +0000

TL;DR: 37k demissões em tech nos EUA em 2025, quase metade atribuída à IA. Mas 88% dos projetos de IA falham antes do prod. Alguém precisa falar sobre isso.

Se você trabalha com tecnologia, provavelmente já sentiu o clima mudando nos últimos 18 meses.
Não é paranoia. É dado.

O que está acontecendo de verdade

Grandes empresas estão demitindo entre 10% e 40% de suas equipes técnicas com uma justificativa de duas partes:

"A IA faz o mesmo trabalho"
"Precisamos realocar verba para infraestrutura de IA"

O problema? Os números não sustentam essa narrativa.

IDC: 88% dos projetos de IA corporativos não passam do POC
MIT: 95% nunca geram impacto financeiro mensurável
Realidade: o ROI de IA demora anos, não quarters

O paradoxo mais cruel

Você já imaginou ser o engenheiro responsável por documentar e treinar o modelo que vai te substituir?

Isso está acontecendo em IBM, Google e Meta. E tem um nome: é uma das formas mais eficientes de destruir a moral de um time que já existe.

O resultado prático:

Baixa produtividade dos que ficaram
Sabotagem passiva de processos
Perda de conhecimento institucional que não tem preço

Para quem toma decisões técnicas

Se você é CTO, tech lead ou arquiteto, os dados sugerem cautela:

Cortes motivados por IA → perda de conhecimento institucional
                        → desmotivação dos remanescentes  
                        → projetos de IA sem contexto de negócio
                        → ROI ainda mais distante

A adoção responsável de IA passa por capacitar pessoas, não substituí-las.

Linus Torvalds fala em 10x de produtividade para devs com IA — mas isso pressupõe que o dev ainda está lá.

Conclusão honesta

A IA vai mudar o mercado de trabalho. Isso é fato e não tem volta.

Mas a pressa corporativa em cortar headcount baseada em expectativas que os próprios dados desmentem revela um problema de liderança, não de tecnologia.

O futuro é de quem souber combinar os dois.

Análise completa com fontes: https://alealmeida369.com/blog

Discussão aberta: você tem visto esse movimento na sua empresa ou stack? Drop nos comentários.

Novo CNPJ: O "Bug do Milênio" versão Tupiniquim?

Alexandre Almeida — Mon, 01 Jun 2026 13:43:40 +0000

Se você é dev no Brasil, o número 14 está no seu DNA. Mas o alicerce mudou. O estoque de combinações numéricas do CNPJ esgotou (abrimos 4,2 milhões de empresas só em 2024!) e a Receita Federal deu o veredito: o CNPJ agora é alfanumérico.

*Parece simples? "Só mudar pra String"?
*
Senta aqui, vamos escovar uns bits:

Por que não aumentaram um dígito? Economia de guerra. Adicionar o 15º dígito quebraria layouts de EDI, notas fiscais e arquivos de remessa no país todo. Manter 14 caracteres é a tentativa de mitigar o caos, mas a mudança de tipo é uma bomba silenciosa.

O Pesadelo do Legado Quem ainda roda COBOL ou sistemas de 2005 (onde o fornecedor já faliu) está em pânico. Sair de uma PIC 9(14) para PIC X(14) não é só recompilar; é reescrever lógicas de validação matemática que assumiam que "CNPJ é só número". Se o sistema não tem suporte, ele simplesmente vai parar de aceitar novos clientes. Ponto.

*Banco de Dados: O custo da "String" DBAs, preparem o storage.
*
Antigo: Um BIGINT (8 bytes) resolvia. Comparação em nível de CPU, rápida e barata.
Novo: CHAR(14) ou VARCHAR. Dependendo do charset (UTF8), saltamos para até 42 bytes.

Impacto: Índices mais gordos, consumo de RAM maior nos buffers e IOPS subindo. Se você usa CNPJ como chave em tabelas gigantes, a conta vai chegar.

Real na Lata: Não vai cair avião, mas a teia de integrações do Brasil é sensível. Se um validador no meio do caminho barrar uma letra, a cadeia inteira trava. 2025/2026 será o ano de limpar código de quem achou que "imutável" era para sempre.

E seu legado, está pronto para o "A1B2C3…" ou vai esperar o sistema abendar em produção? Gostou desse tema? Leia mais no meu blog.

Desenvolvimento #Software #CNPJ #Legado #EngenhariaDeDados #COBOL #SQL

SQL Server Max Server Memory: Como Configurar a Memória Corretamente e Evitar Lentidão

Alexandre Almeida — Mon, 01 Jun 2026 13:23:32 +0000

O que você vai aprender neste artigo

O que é o Max Server Memory e por que ele existe
Por que o SQL Server "come" toda a memória do servidor
Como calcular o valor ideal de memória para seu ambiente
Como aplicar a configuração com T-SQL
Como monitorar a pressão de memória
Erros comuns que podem travar seu servido

*Por que o SQL Server consome tanta memória?
*
Se você já abriu o Gerenciador de Tarefas de um servidor com SQL Server e se assustou com o consumo de RAM, saiba que isso é um comportamento esperado, mas que precisa ser gerenciado. O SQL Server foi projetado para usar o máximo de memória disponível para armazenar dados em cache (o chamado Buffer Pool). A lógica é simples: quanto mais dados ficam na memória, menos o servidor precisa acessar o disco, e o disco é muito mais lento que a RAM. O problema surge quando não existe um limite definido: o SQL Server vai consumindo memória até que o sistema operacional (SO) comece a reclamar. Quando isso acontece, o Windows passa a usar o arquivo de paginação (swap) como substituto da RAM, e, aí o desempenho desaba.

Resumindo: sem limite de memória configurado, o SQL Server pode "engolir" tanta RAM que o próprio Windows fica sem recursos para funcionar corretamente.

*O que é o Max Server Memory?
*

O Max Server Memory (máximo de memória do servidor) é uma configuração nativa do SQL Server que define o teto máximo de RAM que o mecanismo de banco de dados pode alocar para o Buffer Pool. Parâmetro Descrição max server memory (MB) Limite máximo de memória para o SQL Server min server memory (MB) Mínimo garantido de memória para o SQL Server. Por padrão, o valor de max server memory vem configurado como 2.147.483.647 MB,ou seja, praticamente sem limite. Isso significa que, em um servidor sem esse ajuste, o SQL Server vai tentar usar tudo o que o hardware oferecer.

*Qual o valor ideal? A fórmula prática
*
Não existe um número mágico, mas existe uma fórmula amplamente utilizada por DBAs para calcular um ponto de partida seguro:

Max Server Memory = RAM Total do Servidor  
                    - Memória para o Sistema Operacional  
                    - Memória para outros processos  
                    - Memória para o SSAS/SSIS/SSRS (se instalados no mesmo servidor)

*Quanto reservar para o Sistema Operacional?
*
Use esta tabela como referência:

Servidor com 32 GB de RAM, sem outros serviços instalados:

Max Server Memory = 32 GB - 4 GB (SO) = 28 GB = 28.672 MB

Como aplicar a configuração via T-SQL
Você pode configurar o Max Server Memory diretamente pelo SQL Server Management Studio (SSMS) ou via T-SQL. A forma mais rápida e rastreável é usando script:

-- Habilita opções avançadas de configuração
EXEC sp_configure 'show advanced options', 1;
RECONFIGURE;

-- Define o limite máximo de memória (em MB)
-- Exemplo: 28 GB = 28.672 MB
EXEC sp_configure 'max server memory (MB)', 28672;
RECONFIGURE;

Atenção: a configuração entra em vigor imediatamente, sem necessidade de reiniciar o SQL Server. Porém, a memória já alocada só será liberada gradualmente conforme a demanda diminui.

Verificando a configuração atual

-- Verifica os valores configurados
EXEC sp_configure 'max server memory (MB)';

-- Ou de forma mais detalhada:
SELECT 
    name,
    value,
    value_in_use,
    description
FROM sys.configurations
WHERE name = 'max server memory (MB)';

*Como fazer pelo SQL Server Management Studio (SSMS)
*
Se preferir a interface gráfica:

Clique com o botão direito no nome do servidor > Properties
Vá até a aba Memory
No campo Maximum server memory (in MB), insira o valor calculado
Clique em OK

*Como identificar se há pressão de memória no seu servidor
*
Antes de sair alterando configurações, vale verificar se o servidor realmente está sofrendo com falta de memória. Algumas consultas úteis:

Verificar o uso atual do Buffer Pool

SELECT 
    physical_memory_in_use_kb / 1024 AS memoria_usada_MB,
    page_fault_count,
    memory_utilization_percentage
FROM sys.dm_os_process_memory;

Verificar sinais de pressão de memória

SELECT 
    [notification_type], 
    [creation_time], 
    [request_status]
FROM sys.dm_os_ring_buffers
WHERE ring_buffer_type = N'RING_BUFFER_RESOURCE_MONITOR'
ORDER BY creation_time DESC;

*Verificar Page Life Expectancy (PLE)
*
O PLE indica quantos segundos, em média, uma página de dados fica na memória antes de ser removida. Um PLE baixo pode indicar pressão de memória.

SELECT 
    object_name,
    counter_name,
    cntr_value AS PLE_segundos
FROM sys.dm_os_performance_counters
WHERE counter_name = 'Page life expectancy'
  AND object_name LIKE '%Buffer Manager%';

Referência: Para servidores com até 4 GB de Buffer Pool, um PLE abaixo de 300 segundos é sinal de alerta. Para servidores maiores, use a fórmula: (GB de Buffer Pool / 4) × 300.

Cenários especiais: múltiplas instâncias ou serviços no mesmo servidor
Se o mesmo servidor hospeda mais de uma instância do SQL Server ou outros serviços como SSAS, SSRS ou SSIS, o cálculo precisa ser ajustado para dividir a memória disponível entre todos. Servidor com 64 GB e duas instâncias SQL Server:

Reserva para o SO: 8 GB
Memória disponível: 56 GB
Instância 1 (principal): 36 GB → max server memory = 36.864 MB
Instância 2 (secundária):20 GB → max server memory = 20.480 MB

Erros comuns ao configurar a memória

Não configurar limite algum
Deixar o valor padrão de 2 TB em um servidor de produção é uma das principais causas de lentidão sistêmica e travamentos do Windows.
Configurar um valor muito baixo
Limitar demais a memória do SQL Server força leituras constantes no disco, tornando as consultas lentas. Encontrar o equilíbrio é essencial.
Não considerar outros processos
Antivírus, agentes de backup, monitoramento e outros serviços também consomem RAM. Desconsiderá-los na conta pode resultar em problemas.
Confundir Max Server Memory com toda a memória do processo
O max server memory controla principalmente o Buffer Pool. Outros componentes do SQL Server (como compilação de queries, CLR, linked servers) alocam memória fora desse limite.

Checklist rápido de boas práticas
Sempre configure o max server memory em qualquer instância de produção

Use a fórmula de reserva de memória como ponto de partida

Monitore o PLE regularmente

Ajuste o valor conforme a carga de trabalho crescer

Documente qualquer alteração feita na configuração

Em ambientes com múltiplas instâncias, distribua a memória entre todas

Configurar corretamente o Max Server Memory é uma das tarefas mais simples e com maior impacto positivo que um DBA pode fazer. É uma configuração de cinco minutos que pode evitar horas de dor de cabeça com lentidão e instabilidade. A regra de ouro é: o SQL Server precisa de memória para ser rápido, mas o Sistema Operacional também precisa de memória para manter tudo funcionando. Encontrar esse equilíbrio é o trabalho do DBA.

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O Problema da IA que Lê Emoções: Por Que a Tecnologia Ainda É um Risco para Empresas

Alexandre Almeida — Thu, 28 May 2026 14:28:15 +0000

Os Problemas Científicos e Práticos

Apesar dos avanços tecnológicos, a ciência por trás da leitura emocional automática enfrenta críticas contundentes. A base teórica frequentemente usada — a ideia de que emoções básicas produzem expressões faciais universais, proposta por Paul Ekman nos anos 60 — foi refutada em análises recentes que apontam que expressões faciais não são indicadores confiáveis do estado emocional real. Além disso, a premissa de que todos os seres humanos expressam emoções da mesma forma ignora diferenças culturais, fisiológicas e individuais.

Um estudo finlandês de 2024 evidenciou que as tecnologias de monitoramento emocional tendem a prejudicar mais o bem-estar dos funcionários do que a ajudar. Entre os falhas apontadas estão:

Alta taxa de erro ao tentar identificar estados internos como “estresse” ou “engajamento”;
Viés racial, com maior incidência de falsos positivos para emoções negativas em pessoas negras, mesmo com expressões similares a pessoas brancas;
Violação da privacidade, já que “anonimização” de dados é ineficaz em grupos pequenos, permitindo a identificação inadvertida de indivíduos;
Pressão para a chamada “laboral emocional”, obrigando colaboradores a fingir emoções que a IA e a organização esperam;
Expansão do uso para vigilância excessiva, além dos propósitos originais, configurando “missão creep”.

Implicações para Líderes e Organizações

A adoção da IA para leitura de emoções pode parecer uma forma de ganhar controle sobre o ambiente interno sem a complexidade de incentivar confiança, motivação e cultura organizacional saudável. Entretanto, a tecnologia não substitui a liderança empática e o diálogo genuíno. Os impactos negativos na saúde mental dos colaboradores, além de riscos legais — como proibições na União Europeia e estados americanos — indicam que o uso indiscriminado dessa tecnologia pode gerar mais problemas do que soluções.

Organizações que buscam usar essa IA para melhorar segurança específica em atividades de risco podem se beneficiar, desde que haja transparência, respeito à privacidade e critérios éticos rigorosos. Contudo, sua aplicação para avaliação de desempenho, entrevistas de emprego ou monitoramento contínuo deve ser repensada com cautela.

Embora o avanço tecnológico possibilite detectar emoções com IA, a ciência por trás dessas interpretações ainda é frágil, cheia de vieses e sujeita a erros. O apelo imediato desse tipo de solução precisa ser equilibrado com consciência sobre suas limitações e os impactos sobre as equipes. O futuro da gestão emocional no trabalho passa mais pela liderança humana do que por algoritmos que tentam substituir o contato e a compreensão reais.

Leia também sobre o descontrole dos orçamentos de IA nas empresas.

World ID: A revolução da “prova de humanidade” na era da inteligência artificial

Alexandre Almeida — Sat, 23 May 2026 21:31:01 +0000

Com o avanço explosivo de IAs e deepfakes, a distinção entre humanos e bots está cada vez mais difícil. A World ID, iniciativa de Sam Altman (OpenAI), propõe uma solução ambiciosa: Proof of Humanity (PoH) via escaneamento de íris com o dispositivo Orb e blockchain.

Na versão 4.0, o protocolo traz melhorias importantes: rotação de chaves, Selfie Check, delegação para agentes de IA e integração com Zoom e Okta. Mas também levanta questionamentos sérios sobre privacidade biométrica, centralização de poder e os riscos de uma identidade digital imutável.
Será que estamos caminhando para um futuro mais seguro ou para uma vigilância sem precedentes?
Leia o artigo completo e entenda os impactos dessa tecnologia disruptiva para CTOs, arquitetos e líderes de tecnologia.

Leia o artigo completo

Google e a nova era da IA offline: o futuro está no processamento local

Alexandre Almeida — Thu, 21 May 2026 21:52:10 +0000

A próxima revolução da inteligência artificial não está na nuvem. Ela está acontecendo OFFLINE — dentro do seu celular, notebook e dispositivos locais.

Enquanto o mercado ainda depende totalmente de ChatGPT, Gemini e APIs na nuvem, gigantes como Google já estão silenciosamente mudando a arquitetura da IA moderna com modelos que funcionam sem internet, processando tudo localmente na “edge”.

Neste artigo, mostro:

por que a IA offline pode redefinir segurança e privacidade corporativa,
como o Google está levando reconhecimento de voz avançado para dentro do dispositivo,
o impacto disso para arquitetos, CTOs e DBAs,
os riscos ocultos da dependência total da nuvem,
e por que o futuro provavelmente será híbrido: cloud + edge AI.

Também analiso os bastidores técnicos e estratégicos dessa mudança — incluindo aplicações militares, ambientes críticos e o novo papel do hardware na corrida da IA.

A verdadeira disputa da próxima década talvez não seja “qual IA é mais inteligente”, mas:
quem consegue continuar funcionando quando a nuvem desaparece.

Leia o artigo completo

Por que os Modelos de IA "Open" Estão Ganhando Espaço em Relação aos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

Alexandre Almeida — Thu, 21 May 2026 21:48:46 +0000

Todo mundo está falando sobre ChatGPT, Claude e Gemini. Mas enquanto o mercado corre atrás dos modelos fechados, CTOs e líderes de tecnologia estão silenciosamente migrando para uma estratégia muito mais poderosa: IA open-weight.

Neste artigo, mostro o que quase ninguém fala sobre os bastidores da IA corporativa:

o custo real de rodar modelos como Llama em produção,
por que muitas empresas estão abandonando o discurso “100% open source”,
os riscos ocultos de dependência de fornecedores,
soberania digital,
segurança de dados,
e a verdadeira guerra entre autonomia e conveniência na nova economia da inteligência artificial.

Depois de colocar os números na ponta do lápis em ambientes Nvidia Cloud e GCP, a conclusão foi muito diferente do hype vendido no LinkedIn.

Se você é CTO, arquiteto, engenheiro, fundador ou trabalha com IA corporativa, este conteúdo provavelmente vai mudar sua visão sobre modelos abertos, custos de inferência e estratégia de longo prazo.

Leia o artigo completo