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    <title>Observabilidade on Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</title>
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    <description>Recent content in Observabilidade on Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</description>
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      <title>Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</title>
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    <lastBuildDate>Fri, 11 Sep 2026 08:30:00 -0300</lastBuildDate>
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      <title>Trace antigo do MLflow agora sai sozinho do banco caro e vai pra object storage barato</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/mlflow-trace-retention-auto-archival/</link>
      <pubDate>Fri, 11 Sep 2026 08:30:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/mlflow-trace-retention-auto-archival/</guid>
      <description>O Databricks MVP Juan Diaz destacou o Trace Retention &amp;amp; Auto Archival do MLflow 3.13: uma rotina em segundo plano move trace mais antigo que a janela de retenção do backend SQL pra object storage, sem perder leitura via UI nem API.</description>
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      <title>Rastreamento automático de chamada MCP achou bug que custava quase 500 mil dólares por ano</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/unity-gateway-tracing-mcp-economiza-1-milhao/</link>
      <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/unity-gateway-tracing-mcp-economiza-1-milhao/</guid>
      <description>A Databricks publicou um caso interno onde o rastreamento OpenTelemetry nativo do Unity AI Gateway, cruzado com pergunta em linguagem natural no Genie One, achou sete bugs de ferramenta MCP responsáveis por quase 1,2 milhão de dólares por ano em token e hora de engenharia desperdiçados.</description>
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      <title>Uma system table só pra saber o que aconteceu dentro do seu pipeline Lakeflow</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/pipeline-events-system-table-beta/</link>
      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/pipeline-events-system-table-beta/</guid>
      <description>A pipeline_events system table (Beta) centraliza log de evento de todo pipeline Lakeflow da conta numa única tabela consultável, transição de estado, progresso de flow, métrica de qualidade e erro incluídos.</description>
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      <title>Genie ZeroOps: um agente que conserta seu pipeline antes de alguém reclamar</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/databricks-genie-zeroops-agente-autonomo/</link>
      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:30:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/databricks-genie-zeroops-agente-autonomo/</guid>
      <description>Genie ZeroOps promete monitorar, investigar e propor correção pra pipelines, jobs e tabelas sozinho. O Databricks MVP Hubert Dudek testou em preview com três cenários reais de falha.</description>
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      <title>Antes de abrir o Grafana: como a Databricks usa agente de IA pra investigar o próprio incidente</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/articles/databricks-ai-sre-investigacao-incidentes-agente/</link>
      <pubDate>Tue, 25 Aug 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/articles/databricks-ai-sre-investigacao-incidentes-agente/</guid>
      <description>A Databricks documentou o AI SRE, agente interno que roda checagem de plataforma, análise de log e runbook de time em paralelo assim que um incidente dispara, entregando causa raiz com evidência rastreável antes de um engenheiro terminar de montar o contexto manualmente.</description>
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