Scaling Python and .NET Teams Quickly to Meet Commodity Trading Deadlines
segunda-feira 6 outubro 2025
Python systems kept fast, secure & cost-efficient — for good.
Nosso framework de migração neutraliza riscos ao orquestrar transformações de schema, replay de eventos e alinhamento de periféricos em um playbook repetível. Os dados são primeiro enviados a um cluster de réplica PostgreSQL, as filas de mensagens restauram o estado, e benchmarks sintéticos provam paridade. Toggles blue-green permitem o corte quando houver confiança, com rollback imediato ativo até os SLIs estabilizarem.
Lift-and-shift superficial ignora a complexidade real: o ecossistema. Nossos workshops mapeiam cada chamada Python para camadas de suporte — PostgreSQL, Redis, a message queue, CDN e pipelines de observabilidade. Avaliamos maturidade, documentamos limites de throughput e cruzamos roadmaps de fornecedores. A matriz resultante orienta estimativas de sprint e revela ganhos rápidos como substituir cron jobs por agendadores gerenciados AWS Lambda.
Migrar petabytes de dados de uma vez só é receita para downtime. Por isso, dividimos o processo. CDC transmite novos dados para um PostgreSQL sombra, enquanto partições históricas são replicadas em paralelo. O código primeiro alterna caminhos de leitura, estabiliza a latência e então muda as escritas. a message queue offsets se mantêm sincronizados e o cache é preparado com agendamento previsível, garantindo dados atualizados.
Grandes migrações exigem atualizações de dependências, mas processos manuais causam erros. Nossos bots abrem pull-requests para atualizar Django, regeneram lock-files, recompilam containers com a build tool e executam toda a suíte PyTest. Pipelines com falhas destacam as linhas com dicas de correção. Uma vez verdes, uma tag assinada promove a imagem para o ambiente canário de staging.
A migração de plataforma é o momento ideal para elevar a segurança. Antes do tráfego real, integramos SCA, SAST e scanners de Secrets-as-Code ao pipeline CI, reforçamos IAM com privilégios mínimos em AWS Lambda e rotacionamos credenciais para PostgreSQL e Redis. Vulnerabilidades antigas viram tarefas obrigatórias. Pen-tests são realizados no staging e só com zero falhas críticas a produção é liberada.
O cut-over usa fluxos automatizados blue-green como nosso pipeline de manutenção. Um switch de tráfego direciona 5% das sessões ao novo stack Python, comparando latências, taxas de erro e KPIs como conversão de checkout. Assinaturas de saúde consideram métricas profundas como filas de consulta em PostgreSQL ou taxas de descarte no Redis. O ambiente legado é desligado apenas após atingir ou superar a baseline.
Indústrias sob GDPR, HIPAA ou PCI não podem tolerar falhas de auditoria. Nosso time de compliance mapeia cada controle para a nova plataforma: criptografia em repouso para PostgreSQL, rotação de chaves com KMS AWS Lambda, segregação de papéis nos dashboards de a message queue e rastreabilidade total dos artefatos a build tool. A coleta de provas é automatizada com logs imutáveis e declarações assinadas.
A ansiedade dos stakeholders atinge o pico durante migrações, então mantemos uma cadência agressiva de comunicação. E-mails diários destacam o status dos periféricos — acertos de cache, atraso de replicação PostgreSQL, profundidade de a message queue e previsões de custo AWS Lambda. Um painel público mostra os SLIs e critérios de rollback. Essa transparência alinha produto, finanças e suporte e evita decisões baseadas no instinto.
Com o novo stack recebendo todo o tráfego, inicia-se uma janela de tuning de 45 dias. Dashboards expõem queries lentas, vizinhos barulhentos e flutuações de memória no Redis. Jobs automáticos ajustam planos de PostgreSQL e curvas de autoscaling no AWS Lambda adaptam-se à carga real, reduzindo custos em 20–30%. Lições aprendidas são documentadas em runbooks e reaproveitadas em migrações futuras.
A modernização não termina no corte. Permanecemos integrados nos três primeiros ciclos de release, orientando equipes, refinando pipelines e capturando regressões antes que os clientes as vejam. Relatórios trimestrais ligam melhorias em PyTest, frequência de deploy e densidade de bugs com receita e churn. Unimos excelência técnica aos resultados do negócio.
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segunda-feira 6 outubro 2025
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