Especialista em Resiliência Transacional

Se sua operação depende de dados confiáveis, você não tem um problema de backend. Você tem um risco de negócio.

Eu ajudo fintechs e SaaS B2B no Rio de Janeiro a identificar onde transações podem se perder, onde dados ficam inconsistentes e onde a operação deixa de confiar no sistema.

Elias Feijó é engenheiro de software com mais de 10 anos de experiência. Liderou o backend da fintech NG.CASH (1M+ usuários) e atuou como consultor em sistemas críticos do Banco do Brasil.

saldo divergente entre sistemas depois de um pico operacional
evento crítico que falha e ninguém percebe a tempo
job que roda em duplicidade e corrói confiança interna
reconciliação manual virando rotina do financeiro ou operações
crescimento que quebra o banco de dados antes de bater o recorde de usuários
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Meta de validação: 20 conversas qualificadas em 14 dias.

O que acontece na call

A conversa serve para transformar suspeita em leitura objetiva de risco.

O site e o diagnóstico ajudam a abrir contexto. O valor real está na call: revisar o fluxo atual, entender onde o sistema pode falhar silenciosamente e sair com uma direção prática para priorizar.

Após a conversa, você pode receber um relatório com

  • riscos priorizados por impacto
  • plano de ação objetivo
  • entregue em até 48h após a conversa
  • Revisão dos fluxos críticos que mexem com receita, reconciliação e operação
  • Identificação dos pontos onde perda de transações, duplicidade ou inconsistência podem aparecer
  • Explicação clara do impacto para produto, financeiro, suporte e liderança
  • Direcionamento prático sobre o que precisa ser mitigado primeiro

Prova social inicial

O padrão que mais aparece não é falta de código. É falta de confiança no fluxo.

“A conversa deixou claro onde o problema podia virar perda financeira. O ganho não foi descobrir mais um bug. Foi entender onde o fluxo já não era confiável.”

CTO de startup B2B, relato anonimizado

Caso ilustrativo

Fintech com operação estável na superfície, mas frágil na reconciliação.

O incidente não aparecia como queda total. Aparecia como desvio entre sistemas, suporte sem contexto e financeiro corrigindo exceção na mão. A call serviu para localizar onde o fluxo podia perder transações e o que precisava de contenção imediata.

  • webhook crítico sem retry confiável
  • divergência entre status interno e provedor externo
  • correção manual recorrente para fechar operação

Por que o Rio de Janeiro?

Porque validação séria precisa de proximidade, contexto e densidade.

O recorte no Rio não é regionalismo. É estratégia para testar uma tese com mais precisão. Depois de trabalhar em sistemas que lidam com escala, integração crítica e pressão operacional reais, faz sentido concentrar essa leitura no ecossistema onde contexto, acesso e confiança encurtam o ciclo de validação.

01

acesso mais rápido a founders, heads e operadores no mesmo ecossistema

02

leitura mais próxima do contexto regulatório, comercial e operacional local

03

densidade suficiente para validar mensagem sem dispersar esforço nacionalmente

04

maior chance de conversas de confiança, intros quentes e ciclos curtos de feedback

A Prova Técnica (Labs)

Eu não vendo opinião abstrata. Eu construo ambientes que deixam a falha aparecer.

Os Labs existem para transformar confiabilidade em evidência: fila congestionada, job duplicado, sync parcial, estado divergente, observabilidade insuficiente e recuperação ruim. Eles provam leitura técnica em cima do tipo de problema que corrói operação real.

Go Reliability Lab

Onde a falha assíncrona deixa de ser teoria.

Backend
  • concorrência, filas, workers e falhas assíncronas sob pressão
  • observabilidade útil para provar causa, impacto e recuperação
  • cenários de retry storm, backlog, idempotência e dependência instável
Ver ambiente de reprodução no GitHub ->

Isso sustenta conteúdo sobre perda de eventos, reprocessamento, idempotência e rastreabilidade em sistemas críticos.

SaaS Reliability Lab

Onde a inconsistência aparece na cara do usuário.

Produto
  • drift entre estado local, remoto e sessão autenticada
  • sync parcial, conflito e recuperação imperfeita em fluxos reais
  • evidência operacional visível em produto, não escondida em log
Ver ambiente de reprodução no GitHub ->

Isso reforça a tese de que confiabilidade não é só uptime. É consistência observável, estado recuperável e confiança operacional.

Quem é Elias Feijó?

Engenheiro de software focado em sistemas distribuídos, confiabilidade e integridade transacional. O trabalho aqui não parte de benchmark teórico; parte de produção real, incidentes plausíveis e arquitetura sob pressão.

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Próximo passo

Se existe alguma chance de o seu sistema perder transações ou produzir dados inconsistentes, descubra isso antes do próximo incidente.

O diagnóstico inicial ajuda a abrir contexto. A conversa é onde esse risco vira prioridade, decisão e próximo passo concreto.

Metodologia baseada em mais de 10 anos de produção real e arquiteturas sob escala.

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