1) Arquitetura e dimensionamento inteligente

Minha abordagem começa pela arquitetura: alinhamento entre o tráfego esperado, multi-AZ e escolhas de serviços que maximizam o throughput sem comprometer a consistência.

• Utilizo Application Load Balancer (ALB) com HTTP/2 e TLS termination para reduzir latência por conexão persistente e multiplexação de requests.
• Escalonamento horizontal com grupos de Auto Scaling: defino limites mínimos e máximos realistas com base na demanda histórica.
• Escolha entre RDS (Aurora) e DynamoDB: para workloads relacionais com leitura intensiva, Aurora com read replicas; para dados altamente escaláveis com baixa latência global, DynamoDB com índices apropriados.
• Armazenamento estático e conteúdo dinâmico: S3 para assets, com CloudFront para distribuição de conteúdo e TTLs bem calibrados.

2) Caching, CDN e distribuição de conteúdo

Reduzir latência é, sobretudo, colocar o cache no caminho crítico. Abaixo estão práticas que eu aplico com frequência.

• CloudFront como CDN com políticas de cache por cabeçalho e conteúdo de origem dinâmico quando necessário.
• ElastiCache (Redis ou Memcached) para cache de dados quentes, sessões e resultados de consultas repetidas.
• S3 com Multipart Upload e configuração de transferência otimizada para objetos grandes; use S3 Transfer Acceleration em casos específicos com endpoints globais.
• Validação de TTLs adequados e invalidações programadas para evitar penalty de cache miss em hot paths.

# Exemplo simples: ASG com Launch Template para aplicação web
provider "aws" {
  region = "us-east-1"
}

resource "aws_launch_template" "web" {
  name_prefix   = "web-app-"
  image_id      = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
  instance_type = "t3.medium"

  user_data = <<-EOF
              #!/bin/bash
              yum update -y
              # Configurações de boot
              EOF
  network_interfaces {
    associate_public_ip_address = true
    security_groups = ["${aws_security_group.web.id}"]
  }
}

resource "aws_autoscaling_group" "asg" {
  min_size         = 2
  max_size         = 6
  desired_capacity = 3

  launch_template {
    id = aws_launch_template.web.id
    version = "$Latest"
  }

  vpc_zone_identifier = ["subnet-12345678","subnet-87654321"]

  tag {
    key                 = "Name"
    value               = "web-app"
    propagate_at_launch  = true
  }
}

3) Rede, DNS e TLS: conectividade estável

Configurar a rede de forma eficiente é fator determinante para a latência percebida pelo usuário final.

• VPC endpoints (PrivateLink) para S3 e DynamoDB reduzem chamadas a endpoints públicos e melhoram a segurança.
• Uso de AWS Global Accelerator para melhorar a latência de endpoints globais, com failover rápido entre regiões.
• Endereçamento adequado com sub-redes públicas/privadas, políticas de security group e NACLs otimizadas.
• Manutenção de keep-alive e pings de saúde para evitar reconexões desnecessárias em cargas elevadas.

4) Observabilidade e tuning de recursos

Sem visibilidade não há desempenho sustentável. Aqui vão minhas práticas para monitorar e ajustar recursos com precisão.

• CloudWatch: dashboards customizados, métricas 95º percentile de latência, errors rate e burst balance para autoscaling efetivo.
• RDS Performance Insights e logs de slower queries para identificar gargalos de banco de dados.
• DynamoDB: dimensionamento adequado de Read/Write Capacity (ou modo on-demand) e uso de índices secundários para consultas frequentes.
• Tracing distribuído (X-Ray) para entender a jornada de requests entre serviços sem sobrecarregar o sistema.