Exibindo artigos com tag: #GoogleCloud
A consolidação de modelos de dados no Google Spanner promete reduzir a complexidade operacional. Analisamos como a transição do polyglot persistence para um banco de dados unificado impacta a eficiência e a arquitetura de sistemas de alta escala.
A era da Agentic AI exige que bancos de dados deixem de ser apenas repositórios passivos para se tornarem motores de contexto e raciocínio, eliminando silos operacionais.
Como o ID.me estruturou sua base de dados no Google Cloud para suportar 160 milhões de usuários com alta disponibilidade e latência mínima.
Analise como a infraestrutura de Model Context Protocol (MCP) gerenciada pelo Google eleva a maturidade de agentes de IA, garantindo segurança, escalabilidade e observabilidade para ambientes corporativos.
Analisamos como a Vail Resorts utilizou arquitetura de agentes e modelos generativos para reduzir a carga operacional e personalizar o atendimento em larga escala.
Analisamos como a automação de algoritmos via IA evolucionária permitiu à FM Logistic escalar sua eficiência operacional, indo além dos métodos tradicionais de otimização.
Analisamos como as atualizações do Red Hat OpenShift no Google Cloud, incluindo Cluster Services e Virtualization, impactam a estratégia de infraestrutura e eficiência operacional nas empresas brasileiras.
Análise da modernização da plataforma Manhattan Active: saindo de legados on-premises para uma arquitetura baseada em microsserviços, GKE e bancos de dados gerenciados.
