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    <title>Postgres on Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</title>
    <link>https://wiliamrosa.github.io/tags/postgres/</link>
    <description>Recent content in Postgres 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>Thu, 10 Sep 2026 15:00:00 -0300</lastBuildDate>
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      <title>A lacuna entre aplicações e analytics, e como o Lakebase a resolve</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/articles/lakebase-lacuna-aplicacoes-analytics/</link>
      <pubDate>Thu, 10 Sep 2026 15:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/articles/lakebase-lacuna-aplicacoes-analytics/</guid>
      <description>Lakebase é um Postgres totalmente gerenciado e nativo da Databricks Data Intelligence Platform, pensado pra unificar workload transacional e analítico com governança única via Unity Catalog, sincronização bidirecional e recursos como autoscaling, scale-to-zero e database branching.</description>
    </item>
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      <title>Por que o cache padrão do Postgres não funciona dentro de um banco desagregado</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/articles/lakebase-postgres-cache-huge-pages-shared-buffers/</link>
      <pubDate>Thu, 10 Sep 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/articles/lakebase-postgres-cache-huge-pages-shared-buffers/</guid>
      <description>O Lakebase separa compute de storage, e isso quebra a lógica de cache que o Postgres tradicional assume há décadas. A Databricks detalhou como resolveu isso combinando um cache local autoscaling, shared buffers maiores em compute fixo e huge pages na stack inteira, com ganhos de até 5x em leitura de storage.</description>
    </item>
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      <title>Agente que sobrevive à queda de worker: durabilidade real combinando Temporal e Lakebase</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/articles/agentes-duraveis-temporal-lakebase-postgres/</link>
      <pubDate>Wed, 09 Sep 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/articles/agentes-duraveis-temporal-lakebase-postgres/</guid>
      <description>Agente de IA de longa duração falha de um jeito diferente de API request-response: o processo pode cair no meio de uma etapa que já produziu efeito parcial. Um projeto de referência combina Temporal para reexecução determinística de workflow com Lakebase Postgres para estado operacional consultável, mas a idempotência de cada passo continua sendo responsabilidade de quem escreve o código do agente.</description>
    </item>
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      <title>Lakebase Postgres decide sozinho quando trocar de tamanho de máquina, usando HyperLogLog</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/lakebase-postgres-autoscaling-hyperloglog/</link>
      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 10:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/lakebase-postgres-autoscaling-hyperloglog/</guid>
      <description>A Databricks detalhou como o Lakebase Postgres faz autoscaling automático de VM sem derrubar conexão, combinando uso de CPU, uso de memória e uma estimativa de working set feita com uma variante de HyperLogLog sensível a tempo.</description>
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      <title>Por que o Lakebase colocou object storage embaixo de um Postgres transacional</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/linkedin-lakebase-postgres-object-storage/</link>
      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:05:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/linkedin-lakebase-postgres-object-storage/</guid>
      <description>A resposta não é sobre velocidade: é sobre onde fica a fonte da verdade quando quem opera o banco pode ser um agente, não um humano.</description>
    </item>
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      <title>Lakebase Postgres: por que o banco transacional da era dos agentes começa pelo object storage</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/databricks-lakebase-postgres-arquitetura-agentes/</link>
      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/databricks-lakebase-postgres-arquitetura-agentes/</guid>
      <description>A Databricks anunciou os detalhes de arquitetura do Lakebase Postgres. Minha leitura sobre por que separar compute e armazenamento pode ser o passo que faltava para bancos operacionais aguentarem cargas geradas por agentes.</description>
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    <item>
      <title>O DNA do Neon Postgres dentro do Lakebase: o que a separação compute/storage muda para quem provisiona banco</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/databricks-lakebase-neon-postgres-compute-storage/</link>
      <pubDate>Tue, 25 Aug 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/databricks-lakebase-neon-postgres-compute-storage/</guid>
      <description>Na conversa com Nikita Shamgunov, VP de Engenharia da Databricks, fica mais claro de onde vem a arquitetura do Lakebase, e por que &amp;lsquo;agente provisionando banco sozinho&amp;rsquo; deixou de ser ficção científica.</description>
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      <title>Lakebase chega ao Azure com branch de banco pra debugar agente do GitHub Copilot</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/azure-databricks-lakebase-github-copilot-branching/</link>
      <pubDate>Wed, 17 Jun 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/azure-databricks-lakebase-github-copilot-branching/</guid>
      <description>A combinação Lakebase + branching de banco resolve um problema bem específico: como debugar um agente em produção sem tocar nos dados reais.</description>
    </item>
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