No episódio final da terceira temporada, Tony e Diana encerram a jornada discutindo um dos temas mais decisivos da engenharia moderna: a manutenção e evolução de software. Muito além de corrigir bugs, manter um sistema vivo significa garantir sua relevância, segurança e capacidade de adaptação em um mundo de mudanças aceleradas.

O episódio começa revisitando os quatro tipos clássicos de manutenção — corretiva, adaptativa, evolutiva e preventiva — e mostrando como eles refletem prioridades estratégicas do negócio. A conversa evolui rapidamente para um dos dilemas centrais da atualidade: como equilibrar sistemas legados, que carregam décadas de valor e risco, com a urgência da modernização? Os participantes destacam caminhos incrementais como o Strangler Fig Pattern e o uso de Anti-Corruption Layers para isolar o legado, reduzir acoplamento e permitir evolução segura. Relatórios de mercado reforçam: abordagens “Big Bang” raramente funcionam. Modernizar é escolher onde investir — e só vale a pena no que gera impacto direto para o negócio.

Na segunda parte, o episódio aprofunda o conceito de um sistema evolutivamente saudável: um software fácil de modificar, com baixo risco, previsível e sustentado por três pilares — arquitetura modular, testes automatizados robustos e processos contínuos (CI/CD). Surge a importância das Fitness Functions, métricas automatizadas que monitoram performance, segurança e manutenibilidade, funcionando como um check-up contínuo que evita o acúmulo invisível de dívida técnica. Métricas DORA, como Lead Time e Change Failure Rate, aparecem como termômetros reais da saúde evolutiva das equipes.

O debate também destaca o papel da documentação viva, que precisa acompanhar o código e evitar o desgaste de arquiteturas pouco compreendidas. O episódio reforça que decisões arquiteturais — monólito ou microsserviços, modularidade, governança de integrações — influenciam diretamente o quanto um sistema pode evoluir sem medo.

A mensagem final é clara: evoluir software é evoluir o negócio. Não existe modernização sem cultura, sem pessoas engajadas, sem coragem de refatorar, medir, aprender e adaptar continuamente. Manutenção não é um custo: é investimento em longevidade e competitividade.

☕ O episódio foi gerado com apoio de Inteligência Artificial a partir do debate coletivo entre professor, monitores e alunos, ocorrido na plataforma ⁠strateegia.digital⁠, durante a disciplina IF977 – Engenharia de Software do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação do Centro de Informática da UFPE no semestre 2025.2.

No décimo oitavo episódio, Tony e Diana conduzem um debate profundo sobre o Desenvolvimento de Software Dirigido a Dados (DDSD), um paradigma que está transformando a engenharia de software ao substituir planejamentos estáticos por sistemas capazes de aprender e evoluir a partir de dados reais. O episódio explora como arquiteturas flexíveis, eventos em tempo real, nuvem e aprendizado de máquina convergem para permitir soluções altamente adaptativas, personalizadas e orientadas ao uso contínuo.

O debate começa examinando quando o DDSD é — e não é — vantajoso. Os participantes destacam que, embora o DDSD traga velocidade, experimentação e respostas rápidas a padrões emergentes, a abordagem tradicional continua essencial em sistemas de missão crítica, como dispositivos médicos, aviação e bancos centrais, onde previsibilidade, determinismo e rastreabilidade total são obrigatórios. Surge o trade-off central: controle e estabilidade versus adaptação e inovação. Em contextos regulados, algoritmos de aprendizado de máquina introduzem riscos, incertezas e desafios de certificação.

Na segunda parte, o episódio mergulha no equilíbrio entre automação e julgamento humano. Conceitos como human-in-the-loop, inteligência aumentada e uso de “circuit breakers” ajudam a definir limites para decisões críticas. Embora algoritmos processem dados em escala, contexto, ética e senso crítico permanecem humanos. O debate reforça que sistemas DDSD precisam de observabilidade, auditoria contínua, monitoramento de drift e pontos explícitos de intervenção humana para evitar vieses e falhas inesperadas.

A discussão se encerra com o maior obstáculo para a adoção do DDSD: a barreira cultural. Mesmo com nuvem e infraestrutura moderna, organizações tradicionais lutam contra decisões baseadas na intuição, resistência à mudança e falta de alfabetização de dados. Relatórios de mercado apontam que a maioria das iniciativas fracassa não por limitações técnicas, mas por mentalidade, confiança e maturidade analítica. A mensagem final é clara: não existe DDSD sem cultura orientada a evidências.

☕ O episódio foi gerado com apoio de Inteligência Artificial a partir do debate coletivo entre professor, monitores e alunos, ocorrido na plataforma ⁠strateegia.digital⁠, durante a disciplina IF977 – Engenharia de Software do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação do Centro de Informática da UFPE no semestre 2025.2.

No décimo sétimo episódio da temporada, Tony e Diana exploram um dos temas mais estratégicos da engenharia moderna: a plataformização de produtos. O debate atravessa desde o design de APIs até integrações complexas com sistemas legados e os impactos de migrar para arquiteturas orientadas a eventos.

O episódio começa discutindo por que APIs precisam ser pensadas como produtos. Os participantes destacam princípios como baixo acoplamento, alta coesão, API First e contratos estáveis. O conceito de API-as-a-Product surge como essencial: documentação clara, portais para desenvolvedores, versionamento rigoroso e observabilidade garantem que APIs sejam não apenas interfaces técnicas, mas motores de inovação capazes de sustentar ecossistemas inteiros. A Developer Experience aparece como diferencial estratégico, reduzindo barreiras e acelerando a criação de valor por equipes internas e parceiros externos.

Em seguida, o debate avança para integração entre sistemas legados e aplicações modernas na nuvem. Soluções como o Anti-Corruption Layer, middleware, mensageria e o Strangler Fig Pattern são apresentadas como caminhos seguros para modernização incremental, evitando migrações “big bang”. A integração é vista como disciplina que exige isolamento do legado, mapeamento claro de domínios, testes automatizados e observabilidade ponta a ponta. Surge também o alerta sobre riscos reais, como inconsistências de dados e duplicidade de fontes de verdade durante a transição.

Encerrando o episódio, Tony e Diana entram no universo das arquiteturas baseadas em eventos e os novos desafios que elas trazem para segurança e governança. Com a lógica “disparar e esquecer”, o controle deixa de estar no endpoint e passa para o broker e para o próprio evento. O episódio aborda práticas essenciais: autenticação e autorização em tópicos, criptografia em trânsito e em repouso, catálogo de streams, schema registry, auditoria, versionamento de eventos e rastreamento distribuído. A mensagem central é clara: sem governança e observabilidade, uma EDA rapidamente se torna caótica e insegura.

☕ O episódio foi gerado com apoio de Inteligência Artificial a partir do debate coletivo entre professor, monitores e alunos, ocorrido na plataforma ⁠strateegia.digital⁠, durante a disciplina IF977 – Engenharia de Software do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação do Centro de Informática da UFPE no semestre 2025.2.