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Um trace só continua fazendo sentido depois que atravessa a rede se o contexto de rastreamento for propagado no header de cada chamada HTTP entre serviços, algo que o .NET já faz automaticamente na ma …
Chamar um LLM dentro do ciclo síncrono de uma requisição web trava a interface por segundos: filas e o padrão Asynchronous Request-Reply resolvem isso sem esconder o problema, só adiam a resposta.
Quando o provedor principal de IA responde 429 ou 503, um pipeline de fallback com Polly permite alternar para um provedor secundário sem propagar o erro para quem fez a chamada original.
Strategy Pattern combinado com Keyed Services do .NET permite escolher, em tempo de execução, qual provedor de IA atende cada chamada, sem condicionais espalhadas pelo código.
Adicionar chamadas a um provedor de IA a um projeto em Clean Architecture não exige camada nova, só decidir onde a interface do cliente de IA mora e o que fica de fora do domínio.
ActivitySource gera os traces, Meter gera as métricas, e o exportador OTLP manda tudo isso para o backend de observabilidade escolhido, sem acoplar o código da aplicação a um fornecedor específico.
Testcontainers sobe um Postgres, Redis ou LocalStack de verdade em container Docker durante a execução dos testes, e derruba tudo no final, sem deixar rastro no ambiente local.
Uma suíte inteira de testes unitários com repositório, banco e API externa mockados pode passar 100% verde e ainda assim não provar que o sistema funciona quando essas peças de verdade entram em cena.
Um embedding transforma texto num vetor de números que representa significado, e comparar dois vetores com similaridade de cosseno é como um sistema decide se duas frases 'falam da mesma coisa'.
Amazon Bedrock dá acesso gerenciado a modelos de diferentes provedores, incluindo Claude, pela mesma API Converse, sem precisar gerenciar infraestrutura de inferência.
Um pipeline RAG em .NET é uma sequência concreta de etapas: ingerir texto, gerar embedding, guardar num vector store, buscar por similaridade e injetar o resultado no prompt antes de gerar a resposta.
Retry sem critério pode sobrecarregar um serviço já instável. Polly v8 no .NET oferece Circuit Breaker, Timeout e Fallback como parte da mesma pipeline de resiliência.
BackgroundService e IHostedService movem processamento de longa duração para fora do ciclo de request HTTP, desde que CancellationToken e escopo de injeção de dependência sejam tratados com cuidado.
O DbContext do Entity Framework Core já implementa boa parte do que Repository e Unit of Work prometem, o que muda o cálculo de quando vale a pena adicionar essa camada extra.
Minimal APIs e Controllers no ASP.NET Core resolvem o mesmo problema de formas diferentes, e a escolha entre eles depende mais do tamanho do projeto do que de qual é 'melhor'.
EF Core e Dapper resolvem problemas de acesso a dado diferentes, e nada impede as duas abordagens de conviver na mesma aplicação .NET.
BenchmarkDotNet mede performance real em C#, cuidando de aquecimento de JIT e variância estatística que um cronômetro manual não consegue controlar.
Por trás de um método async em C# existe uma state machine gerada pelo compilador, não uma nova thread, e essa diferença explica boa parte da confusão.
A mesma sintaxe de LINQ roda em memória ou vira uma tradução para SQL dependendo do provider, e essa diferença explica boa parte das queries lentas.
Um mapa das mudanças que realmente importam em C# para quem parou de acompanhar a linguagem de perto, sem virar lista de novidades de versão.
Fui direto nas release notes do .NET 11 Preview 1 para separar novidade real de barulho em volta do anúncio, e o destaque claro foi o runtime async.