Observabilidade ponta a ponta
Golden Signals e telemetria padronizada com Dynatrace, OpenTelemetry e Elastic. Você vê o problema antes do cliente.
Gerente de SRE na Accenture e pioneiro em SRE alavancado por IA. Uso massivo de inteligência artificial na operação, construindo fluxos semiautônomos e autônomos em ambientes de missão crítica.

Lidero o time de SRE de plataformas críticas no setor financeiro. Coloquei IA generativa para rodar na operação — troubleshooting, GMUDs e IaC — entregando −83% de MTTR e 100% de SLA.

Desenhei a arquitetura de telemetria da vertical financeira. Cortei 90% do custo de logs e 37% dos incidentes graves, em ambiente de altíssima frequência.

Migrei data centers legados para microsserviços em telecom, com mais escalabilidade e governança multicloud.
Não é IA de slide. É uso massivo de inteligência artificial na operação real: levei o time de SRE a construir itens semiautônomos e autônomos — do troubleshooting às mudanças (GMUD, IaC, PRR).
Observabilidade e arquitetura entram com trilho, desde o primeiro commit. A IA opera com governança, não no improviso.
Agentes que diagnosticam e agem no incidente, baixando o tempo de resposta e o alert fatigue do time.
Mudanças, infraestrutura como código e Production Readiness Review com apoio de IA. Menos risco, mais velocidade.
Meu time parou de só executar tarefa. Hoje constrói skills, agentes e automações no dia a dia.
Golden Signals e telemetria padronizada com Dynatrace, OpenTelemetry e Elastic. Você vê o problema antes do cliente.
Blue-green, canary e break-glass. Sistema que aguenta o pico e se recupera sozinho, sem acordar o plantão.
Agentes e automações que tiram o trabalho repetitivo do time e encurtam o tempo de entrega.
Business case para a diretoria e corte real de desperdício em nuvem. Confiabilidade que cabe no orçamento.
Conteúdo técnico de quem opera missão crítica todo dia — Kubernetes, FinOps, observabilidade e, principalmente, SRE alavancado por IA.

Troubleshooting deixou de ser uma caça ao tesouro entre 8 ou mais abas. Durante anos, o trabalho do SRE em um incidente foi abrir tudo ao mesmo tempo: observabilidade, logs, métricas, traces, kubectl, histórico de deploys, monitoramento externo e documentação. Depois vinha a parte mais difícil: correlacionar tudo mentalmente, sob pressão, enquanto o relógio do SLA seguia correndo. Mas esse modelo está mudando. Aqui na Accenture, tenho liderado a evolução do nosso time de SRE para um modelo onde os profissionais atuam como operadores de IA. Em vez de navegar entre dezenas de ferramentas, o SRE faz uma pergunta. O modelo correlaciona automaticamente observabilidade, topologia, deploys, incidentes anteriores, dependências técnicas e impacto funcional — e retorna o que realmente importa para a decisão: qual é o blast radius real do incidente.
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Você paga por nó, não por pod. E é aí que o FinOps em Kubernetes fica complicado. Durante o warmup ou período de carga, o HPA aumenta as réplicas. O Cluster Autoscaler provisiona nós para acomodar. A carga passa, o HPA diminui os pods. Mas os nós? Muitas vezes não diminuem junto. Basta 1 pod alocado em um nó para o Autoscaler não conseguir removê-lo. Um pod consumindo 5% da capacidade segura o nó inteiro — e você paga pelo nó cheio. E não adianta esperar o scheduler resolver sozinho: ele só age quando um pod está Pendente. O que já está em Execução, ele não toca. A fragmentação acontece em silêncio e só aparece na fatura. Bin-packing resolve: consolida os pods espalhados e libera nós que o Autoscaler finalmente consegue desligar. Fiz uma animação mostrando esse ciclo do começo ao fim.
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Você rodou kubectl apply agora há pouco. Mas sabe o que aconteceu nos próximos milissegundos? Não é mágica. São 11 etapas muito bem definidas, e qualquer uma delas pode ser o motivo do seu Pod não subir: 1️⃣ kubectl apply → envia o YAML ao cluster 2️⃣ API Server → única porta de entrada, valida a requisição 3️⃣ Auth → verifica quem você é 4️⃣ RBAC → verifica o que você pode fazer 5️⃣ Admission Controller → valida e muta o manifesto 6️⃣ etcd → persiste o estado desejado 7️⃣ Controller Manager → detecta que falta um Pod 8️⃣ Scheduler → escolhe o melhor Node 9️⃣ kubelet → recebe o spec e prepara o ambiente 🔟 Container Runtime → pull da imagem e start 1️⃣1️⃣ Pod RUNNING ✅ No meu dia a dia liderando SRE na Accenture, esse fluxo aparece toda semana — seja num troubleshooting de Pod preso em Pending, seja numa falha de RBAC às 3h da manhã.
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Kubernetes parece complicado? Eu entendo. Quando ouvi pela primeira vez, pareceu um bicho de 7 cabeças. 🐉 Mas deixa eu te contar um segredo: no fundo, o Kubernetes faz uma coisa só — garante que suas aplicações estejam sempre rodando, do jeito certo, na escala certa, no lugar certo. Todo o resto (Deployments, Services, ConfigMaps, Ingress, RBAC...) são peças que servem a esse único propósito. E é exatamente esse mapa de peças que eu e meu time trabalhamos todos os dias na Accenture — gerenciando clusters AKS, EKS e GKE para alguns dos maiores bancos do Brasil. 🇧🇷 Nossa rotina envolve: 📌 Garantir que os Pods sobrevivam a falhas e evições 📌 Otimizar custos com FinOps e autoscaling inteligente 📌 Manter o SLA acordado, mês após mês 📌 Construir observabilidade real, não só dashboards bonitos E sabe o que aprendi? Kubernetes não é difícil. É diferente.
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No último dia 27 de maio, tive o privilégio de mais uma vez levar um case da OneFinancial Accenture Brasil. Junto com meu amigo de trincheiras Ramon Maia, subimos ao palco do KubeAuto Day — o evento desembarcou no Brasil pela primeira vez, para um público de mais de 300 pessoas, e foi um sucesso. Foi um momento marcante: ver todo o meu time ali, vivenciando os aplausos daquilo que ELES fizeram. Ver o time Accenture OneFinancial, clientes participando, amigos prestigiando, reencontros e mentores. E ainda ver a Keith Fortes, minha esposa, subindo ao palco pela primeira vez, mostrando suas capacidades e entregas — para mim, não tem preço. Negócios, tecnologia e pessoas no mesmo palco.
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Meu primeiro ano de Accenture! E esse reconhecimento só foi possível graças ao apoio de muitas pessoas. Para não ser injusto, não vou mencionar nomes — seria impossível listar todos sem correr o risco de esquecer alguém. Aqui aprendi, mais do que nunca, que todo grande resultado é coletivo e nunca acontece sozinho. Minha missão sempre foi clara: agregar, pensar diferente, remover barreiras e dar liberdade para que as pessoas entreguem o seu melhor. Foram 12 meses de emoção, entrega e muito resultado. Obrigado, Accenture Brasil, e obrigado ao time de Financial Services, em especial ao One Financial. Vamos juntos — isso é só o começo. 🚀
ler na íntegra no LinkedInAdemar é muito pró-ativo e dedicado. Está sempre disponível e disposto a ajudar. Entende, ouve, propõe, soluciona na tempestividade necessária!
Profissional de TI fora de série, com bagagem impressionante em ambientes críticos do setor financeiro. Domina a parte técnica, tem liderança inspiradora e usa IA de forma estratégica.
O tipo de profissional obcecado pela estabilidade. Na observabilidade, avalia, critica e constrói soluções que permitem atuação rápida e assertiva — e ainda forma novos profissionais.
Trabalhamos juntos no Santander por 6 anos. Combinação rara de habilidades técnicas e interpessoais: domina sistemas complexos e os comunica de forma clara.
Conhecimento robusto em ITOPS, monitoração, observabilidade, gestão de incidentes, KPIs e Tech Lead. Hoje dedicado à transformação digital e à IA.
Liderança perseverante que o levará a uma carreira meteórica. Capacidade intrínseca de liderar, adaptar-se e desatar nós com eficiência.
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