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A preparar a experiência

Back-end, front-end einfraestruturano mesmo time.

A Review Tech desenvolve aplicações que rodam em produção — com deploy, monitoramento e evolução contínua. Na próxima tela, conheça os serviços que mantemos no ar.

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Serviços no ar

Produtos que rodam em produção, com o nosso time.

001finance
Produto · finanças Operação financeira e fluxos em produção.
001travel
Produto · viagens Reservas, integrações e stack sob nosso cuidado.
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Pilar 01

APIs e regras de negócio

Gateway Na borda tratamos autenticação, roteamento e limites de taxa com o mesmo rigor do serviço: RPM por rota, latência (p95) e código HTTP — inclusive 429 quando o cliente bate o teto, até a fila voltar ao normal. É o tipo de leitura que usamos em plantão e ao dimensionar capacidade.

Contratos estáveis, autenticação e integrações tratadas como produto — o back-end deixa de ser “o que fica atrás” e vira base confiável para o restante do sistema.

  • REST / GraphQL e versionamento consciente.
  • Domínio modelado em camadas testáveis.
  • Webhooks, jobs e consistência sob carga.
OpenAPI · gateway 200 · estável
Browser / appClienteHTTPS · JWT
→
BordaGatewayrate · roteamento
→
RegrasDomínioserviços · filas
GET/v1/recursos
POST/v1/eventos
JWTescopos · rate-limit
GET/v1/health
PATCH/v1/webhooks/conexões
p95 42msRPM 12.4kfila ok
Pilar 02

Interfaces e experiência

Produto web rápido, legível e acessível — do primeiro clique ao fluxo completo, com performance medida em produção (Core Web Vitals, CI e observabilidade).

  • React / Next e componentes reutilizáveis.
  • Responsivo, contraste e estados de carregamento.
  • Integração direta com as APIs que desenhamos.
app.reviewtech.dev
https://app.reviewtech.dev
● AO VIVO production
Operação em foco

LCP, CLS e acessibilidade acompanhados a cada release.

12 rotas 4 ambientes SSR + edge
Build #2841 publicado
Lighthouse CI verde
Preview feat/checkout
Runtime
next dev — pronto
LCP 1.8s CLS 0.02 a11y AA
Pilar 03

Dados e persistência

Pipeline de dados Fluxo fonte → transformação → armazém: dados entram na origem (SRC), passam por ETL (limpeza, joins, regras) e consolidam na base. Com sync incremental, priorizamos o que mudou desde a última corrida — menos carga e dados mais atuais.

Modelagem alinhada ao negócio, consultas eficientes e caminho claro para relatórios — com analistas no loop quando a decisão depende de evidência.

  • Esquemas, migrações e integridade referencial.
  • ETL leve e exports para BI.
  • Métricas e painéis com time de dados.
Dados · produção ● sync incremental

Abaixo: volume nas últimas 24h, tabelas materializadas, export para BI e sinais de armazém (replicação, checkpoints) — o pacote que acompanhamos com o time de dados.

Volume (24h)
public.orders2.1M linhas
mv_kpi_dailyatualizado 2m
export → BIOK
Lag réplica~218ms
Último checkpoint02:14 UTC
RetençãoPITR 7d
Pilar 04

Deploy, hospedagem e operação

Visão operacional À esquerda, um HUD de regiões e latência, três cartões (SLO, réplicas, release) e um stream de linhas de telemetria. À direita, faixa viva de métricas, o painel de saúde e, abaixo, o feed de eventos ilustrativo.

Do pipeline ao domínio em produção: SSL, ambientes separados, monitoramento e rotina de publicação que o time consegue repetir sem surpresa.

Toque nos itens para marcar como implantados no ambiente.

  • Homologação e produção com trilha clara.
  • Backups e recuperação documentados.
  • Observabilidade alinhada aos painéis de métricas e alertas.
Janela móvel
99,94%
Disponibilidade rolling 30 dias · alvo interno
Runbooks
12 rotas
Procedimentos versionados: deploy, rollback e incidente
Postura
TLS 1.3
Renovação automatizada, HSTS e revisão trimestral
SAUDÁVEL
edge · gru · prod
Prodv2.4.1
rolling ok
Edge14 PoPs
cache quente
Jobsqueue 0
6 workers
> deploy api-prod — concluído
> health: postgres · redis · OK
> ssl auto-renew · 47d
Trilha recente
  • rollback dry-run · 09:42 — sem drift
  • backup off-site · snapshot 04:00 — OK
  • alerta p95 edge · equipe acionada · falso positivo
  • janela de manutenção · agendada · sáb 02:00 UTC
Métricas — Tráfego & saúde

Monitoramento como em produção.

Métricas, latência e disponibilidade em foco — o mesmo rigor que aplicamos aos sistemas que hospedamos e evoluímos para clientes e produtos próprios.

0
Eventos/s
agregado · últimas 24h
0ms
P99 latência
camada de aplicação
0%
Uptime
últimos 90 dias · circuito principal
Comparativo
Volume processado — 12 meses · produção
Mix de camadas — produção
Entrega — Capacidades

Do repositório ao deploy
sem perder o fio.

Integração contínua, revisão de código e entregas fatiadas — para você ver software cedo e ajustar com o time.
0
Commits · sprint atual
0
PRs mergeados
0%
Cobertura de testes
0
Bugs críticos abertos
Ritmo por sprint — story points
Stack técnica

Interfaces no limite do que medimos.
SSR, edge e componentes.

Next.js e React onde faz sentido: páginas rápidas, cache no CDN e UI reutilizável entre produtos — código em produção, não só apresentação.

Visão · front e edge
Pipeline & operação

Commit, build, deploy — com rastreabilidade.

Build, análise de segurança, staging e produção — o pipeline que mantemos com times que precisam de previsibilidade e rollback seguro.

1
Build & testes
Na fila
—
2
Análise de segurança
Na fila
—
3
Staging
Na fila
—
4
Produção
Na fila
—
Métricas de entrega
···
Deploys/dia
···
MTTR médio
···
Taxa de sucesso
review-tech — zsh
Monitoramento · cluster
Ambienteprd · api-prod · gru
Revisão / imagem—
Réplicas ready—
Saúdeaguardando pipeline
Último deploy—
Automação · Python & IA

Um mundo de Python, bots e agentes que não dormem.

Desenhamos automações em Python ligadas a modelos de IA — filas, agendamentos, integrações e fluxos que rodam sozinhos, com observabilidade e revisão humana quando o risco exige. O mesmo rigor de engenharia que aplicamos a APIs, dados e deploy, estendido a workers e agentes.

  • Workers, asyncio e orquestração com filas (Redis, Celery e afins).
  • Agentes com RAG, prompts versionados e políticas de segurança.
  • Webhooks, APIs internas e integração com o pipeline de CI/CD.
Estado do worker Repouso · «Executar worker» acorda o bot e liga o terminal
● ● ● bot_worker — python 3.12 · uv DORMINDO
# workers/automation.py
async def process_inbox(ctx: JobContext) -> None:
await ctx.log.info("polling APIs…")
rows = await fetch_pending()
for row in rows:
plan = await llm.plan(row.payload)
await dispatch_webhook(plan)
await metrics.gauge("jobs_ok", 0)
# workers/automation.py
async def process_inbox(ctx: JobContext) -> None:
await ctx.log.info("polling APIs…")
rows = await fetch_pending()
for row in rows:
plan = await llm.plan(row.payload)
await dispatch_webhook(plan)
await metrics.gauge("jobs_ok", 0)
Desenvolvimento

Front e back no mesmo ritmo.

Interfaces alinhadas às APIs que desenhamos: contratos estáveis, tipagem onde faz sentido, revisão e CI nos dois lados. Um fluxo contínuo da ideia ao deploy — sem silos entre quem codifica a tela e quem sustenta a lógica e os dados.

  • Componentes reutilizáveis, acessibilidade e performance medidas em build.
  • APIs REST ou internas, validação, observabilidade e evolução sem quebrar clientes.
  • Testes, feature flags e entregas pequenas — o mesmo cuidado em front e em back.
Front-end
export async function submitOrder(p) {   const r = await fetch('/api/orders', {     method: 'POST', body: JSON.stringify(p)   });   if (!r.ok) throw new ApiError(r);   return r.json();
ReactNext.jsTypeScripta11y
Back-end
@router.post("/orders") async def create_order(body: OrderIn):   order = await svc.create(body)   await bus.publish("order.created", order)   return OrderOut.model_validate(order) # idempotência · métricas · tracing
FastAPIPostgresRedisOpenAPI

Pessoas · Review Tech

Quem entrega o que você viu neste site.

Um time enxuto, técnico e próximo — de estratégia a dados, com a mesma obsessão por produção.

Hiury Vilanova

CEO

Iran Ribeiro

Gerente de tecnologia & cloud

Yosef Coelho

Analista de dados

Lucas

Analista de dados

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