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A Google expandiu as capacidades do AI Studio, permitindo o deployment de aplicações full-stack com suporte a bancos relacionais e não-relacionais, simplificando a jornada do protótipo à produção sem fricção inicial.
A transição de protótipos de Gen AI para soluções de produção exige uma estratégia sólida de dados. Analisamos como o ecossistema de bancos de dados do Google Cloud viabiliza o RAG e a integração inteligente de dados.
Análise da modernização da plataforma Manhattan Active: saindo de legados on-premises para uma arquitetura baseada em microsserviços, GKE e bancos de dados gerenciados.
Analise como o uso de Read Pools com autoscaling no Cloud SQL pode transformar a eficiência operacional e reduzir custos de infraestrutura em cargas de trabalho intensivas e variáveis.
Entenda por que a convergência entre banco de dados e inteligência artificial é o pilar para escalar aplicações enterprise com segurança e baixa latência em 2026.
