Case Study
Refatoração para serverless na AWS: custos 60% menores, escala automática
EdTech, monólito em EC2. Migramos para API Gateway + Lambda + DynamoDB + EventBridge + Step Functions. Cold start otimizado, observabilidade nativa.
AWSServerlessLambdaStartup
O Desafio
Startup EdTech com plataforma de cursos online, monólito Node.js/Express em EC2 Auto Scaling Group. Picos de acesso (lançamentos, provas) causavam scale-out lento, cold starts de instância, custos elevados 24/7. Time pequeno, sem expertise DevOps profunda.
Dores
- Scale-out lento: EC2 launch 3-5 min, usuários viam erro 5xx no pico
- Custo ocioso: ASG min=3 para buffer, 70% CPU idle fora de pico
- Deploy arriscado: Rolling update, health check frágil, rollback manual
- Observabilidade limitada: CloudWatch básico, sem tracing distribuído
- Time enxuto: 3 devs, nenhum DevOps dedicado
A Solução: Serverless Native AWS
Refatoração incremental (Strangler Fig) para arquitetura event-driven, fully managed, pay-per-use.
API Gateway + Lambda (Strangler Fig)
- API Gateway REST: custom domain, WAF, throttling, caching, usage plans Lambda (Node.js 20): funções por domínio (auth, courses, payments, users) Lambda Power Tuning: right-sizing memory/CPU automático (step function) Provisioned Concurrency: 10 instâncias quentes para endpoints críticos (login, checkout)
DynamoDB (Single Table Design)
- Tabela única: PK/SK compostos, GSIs para acessos por usuário, curso, categoria On-demand billing: escala automática, zero admin, PITR 35 dias TTL para sessões, cache, tokens expirados Streams → Lambda → ElasticSearch (OpenSearch) para search full-text
EventBridge + Step Functions (Orquestração)
- Event Bridge: bus custom, rules por evento (user.enrolled, payment.confirmed, course.completed) Step Functions: workflows matrícula, emissão certificado, notificações, retry/backoff nativo Express Workflows: alta throughput, baixa latência (síncronos) Dead Letter Queues (SQS) + reprocessamento automático
Observabilidade & CI/CD
- X-Ray: tracing end-to-end (API Gateway → Lambda → DynamoDB → Step Functions) CloudWatch Insights: logs estruturados JSON, queries ad-hoc, métricas custom SAM/Serverless Framework: IaC, deploy canary (10% → 50% → 100%), rollback automático GitHub Actions: test, lint, build, deploy, smoke test, notify Slack
Segurança & Compliance
- Cognito: user pools, MFA, social login, custom auth challenge (magic link) WAF: rate limiting, IP reputation, SQLi/XSS managed rules, bot control Secrets Manager: DB creds, JWT keys, 3rd party API keys — rotation automática LGPD: consentimento, DSR automation, data retention policies
Otimização de Custo Contínua
- Compute Savings Plans: 1 ano, commit baseado em uso histórico Lambda DynamoDB: on-demand → provisioned com autoscaling quando padrão previsível API Gateway: caching 300s para catálogo cursos, reduce Lambda invocations 40% CloudWatch: log retention 30d, metric filters só o necessário, dashboards compartilhados
Resultados Mensuráveis
60%menos custo mensal
10xescala pico (Black Friday)
<50msp95 latency (warm)
0ops infra (managed)
Depoimento do CTO: "Serverless nos libertou de gerenciar servidor. No lançamento do curso do ano, tivemos 50k usuários simultâneos — zero incidente, custo previsível. O time foca 100% no produto."
Tecnologias & Ferramentas
API Gateway
Lambda
DynamoDB
EventBridge
Step Functions
Cognito
X-Ray
SAM
Resumo do Case
- Cliente
- EdTech (Startup Série A)
- Setor
- Educação / Tecnologia
- Provider
- AWS
- Arquitetura anterior
- Monólito Node.js em EC2 ASG
- Arquitetura final
- Serverless (API GW + Lambda + DynamoDB)
- Pico simultâneo
- 50.000 usuários
- Duração
- 4 meses
- Equipe IT Cloud
- 2 cloud engineers + 1 dev
Próximos Passos
- AppSync (GraphQL) para real-time (chat, colaboração) Lambda SnapStart (Java) para microserviços legados EventBridge Pipes para integração SaaS sem código
Seu próximo case começa com uma conversa.
Tem desafio parecido? Vamos entender seu contexto e mostrar o caminho mais curto para o resultado.
Falar com a IT Cloud