Erick Wendel
Professional Educator | Google Dev Expert | Microsoft MVP | GitHub Star | Node.js core team member
Educador Profesional | Google Dev Expert | Microsoft MVP | GitHub Star | Node.js core team member
Professional Educator | Google Dev Expert | Microsoft MVP | GitHub Star | Node.js core team member
São Paulo, Brazil
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Erick Wendel is an active Node.js core committer, Keynote Speaker, and professional educator. He has given over 100 tech talks in more than 20 different countries worldwide. He was awarded as a Node.js Specialist with the Google Developer Expert, Microsoft MVP, and GitHub Stars awards. Erick Wendel has trained more than 100K people around the world in his own company https://ew.academy
Erick Wendel es un colaborador activo del núcleo de Node.js, conferencista principal y educador profesional. Ha dado más de 100 charlas tecnológicas en más de 20 países alrededor del mundo. Ha sido reconocido como Especialista en Node.js con los premios Google Developer Expert, Microsoft MVP y GitHub Stars. Erick Wendel ha capacitado a más de 100,000 personas en todo el mundo a través de su propia empresa, https://ew.academy.
Erick Wendel é um colaborador coração do projeto do Node.js, keynote speaker e educador profissional. Ele já realizou mais de 100 palestras técnicas em mais de 20 países ao redor do mundo. Foi reconhecido como Especialista em Node.js com os prêmios Google Developer Expert, Microsoft MVP e GitHub Stars. Erick Wendel já treinou mais de 100.000 pessoas em todo o mundo através de sua própria empresa, https://ew.academy
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FullStack Monitoring with Open Telemetry: End-to-End Observability for Modern Applications en es pt
In this talk, I’ll show how to instrument applications end-to-end with OpenTelemetry, capturing metrics, traces, and logs across the entire request lifecycle. You’ll learn to pinpoint errors, understand why they happen, and fix them faster—guided by real-world examples and a starter template for quick adoption.
You’ll also see how to turn telemetry into automated insights using MCPs (Model Context Protocol) to generate reports from your observability stack—for example, using a Grafana MCP to produce incident summaries, release health reports, and “what changed?” diagnostics with open-source tooling.
Outline
- Why full-stack observability matters: from browser to database
- OpenTelemetry fundamentals: metrics, traces, logs, and context propagation
- JavaScript + Node.js instrumentation: where to add signals (and why)
- Correlation in practice: connecting errors, traces, logs, and user impact
- Detecting anomalies: SLOs, alerting, and actionable dashboards
- Export pipelines: OpenTelemetry Collector and common open-source backends
- AI-assisted ops with MCP: generating reports from Grafana (and other tools)
- A starter template + rollout strategy: incremental adoption without breaking prod
Monitoreo FullStack con OpenTelemetry: Observabilidad de Extremo a Extremo para Aplicaciones Moderna en es pt
En esta charla mostraré cómo instrumentar aplicaciones de punta a punta con OpenTelemetry, capturando métricas, trazas y logs a lo largo de todo el ciclo de vida de una solicitud. Aprenderás a detectar errores, entender por qué ocurren y resolverlos más rápido, con ejemplos del mundo real y una plantilla inicial para adoptarlo sin fricción.
También verás cómo convertir la telemetría en insights automáticos usando MCPs (Model Context Protocol) para generar reportes desde tu stack de observabilidad—por ejemplo, con un MCP de Grafana para crear resúmenes de incidentes, reportes de salud de releases y diagnósticos de “qué cambió” con tooling open source.
Temario
- Por qué la observabilidad fullstack importa: del navegador a la base de datos
- Fundamentos de OpenTelemetry: métricas, trazas, logs y propagación de contexto
- Instrumentación en JavaScript + Node.js: dónde agregar señales (y por qué)
- Correlación en la práctica: errores, trazas, logs e impacto en el usuario
- Detección de anomalías: SLOs, alertas y dashboards accionables
- Pipelines de exportación: OpenTelemetry Collector y backends open source comunes
- Ops asistido con MCP: generar reportes desde Grafana (y otras herramientas)
- Plantilla inicial + estrategia de adopción incremental sin romper producción
The Revolution of Embedded AI in the Browsers en es pt
In this session, I’ll reveal how the web is entering a new era with AI running natively inside browsers. We’ll explore Chrome’s initiative to embed models directly in the runtime, the emerging consensus among browsers to define a common future for Web AI, and how this paves the way for a new “Web 4.0” — the agentic web. You’ll also gain insights into the latest Chrome AI APIs, see what’s already possible today, and discover how these capabilities will transform the way we build intelligent web applications.
Outline
- Embedded AI: Chrome’s initiative to ship models in the browser
- Cross-Browser Consensus: Aligning on the future of Web AI
- Web 4.0 Vision: The rise of the agentic web
- Chrome AI APIs: What developers can build today
- Real-World Use Cases: Practical examples of AI-powered web apps
La Revolución de la IA Integrada en los Navegadores en es pt
En esta sesión, revelaré cómo la web está entrando en una nueva era con la IA ejecutándose de forma nativa en los navegadores. Exploraremos la iniciativa de Chrome de integrar modelos directamente en el runtime, el consenso emergente entre navegadores para definir el futuro de la Web AI y cómo esto abre camino hacia la “Web 4.0” — la web agente. También conocerás las últimas APIs de IA de Chrome, verás lo que ya es posible hoy y descubrirás cómo estas capacidades transformarán la forma en que construimos aplicaciones inteligentes en la web.
Temario
- IA integrada: la iniciativa de Chrome para traer modelos al navegador
- Consenso entre navegadores: definiendo el futuro de la Web AI
- Visión de la Web 4.0: el auge de la web agente
- Chrome AI APIs: lo que los desarrolladores ya pueden construir hoy
- Casos prácticos: ejemplos reales de aplicaciones web con IA
A Revolução da IA Embutida nos Navegadores en es pt
Nesta sessão, vou revelar como a web está entrando em uma nova era com a IA rodando nativamente dentro dos navegadores. Vamos explorar a iniciativa do Chrome de incorporar modelos diretamente no runtime, o consenso emergente entre navegadores para definir o futuro da Web AI e como isso abre caminho para a “Web 4.0” — a web agente. Você também conhecerá as mais recentes APIs de IA do Chrome, verá o que já é possível hoje e descobrirá como essas capacidades vão transformar a forma como construímos aplicações inteligentes na web.
Tópicos
- IA embutida: a iniciativa do Chrome de trazer modelos para o navegador
- Consenso entre navegadores: alinhando o futuro da Web AI
- Visão da Web 4.0: a ascensão da web agente
- Chrome AI APIs: o que os desenvolvedores já podem criar hoje
- Casos reais: exemplos práticos de apps web com IA
Web AI Beyond Chat: Genetic Algorithms, RL, and Transformers.js on the Edge en es pt
Web AI isn’t just “call an LLM API.” In this talk, you’ll explore a practical toolkit for building AI features that run directly in the browser and Node.js—without per-request costs and with privacy-first defaults.
You’ll go beyond chat and cover Genetic Algorithms (optimization), Reinforcement Learning (decision-making agents), and Transformers.js as a runtime for running transformer-based models in JavaScript for vision, embeddings, classification, and more.
You’ll also see how to add a local knowledge layer using SQLite compiled to WebAssembly to enable RAG-style experiences fully on-device.
Outline
- Web AI without vendor lock-in: what’s possible today
- Genetic Algorithms: fast optimization and creative search
- Reinforcement Learning: agents that learn by trial and reward
- Transformers.js: running transformer models in browser/Node (not just chat)
- Local RAG: embeddings + retrieval + SQLite/WASM
- Shipping to mobile/desktop: Workers, performance, and UX patterns
Web AI Más Allá del Chat: Algoritmos Genéticos, RL y Transformers.js en el Edge en es pt
Web AI no es solo “llamar a una API de LLM”. En esta charla, vas a explorar un kit práctico para construir funcionalidades de IA que corren directamente en el navegador y en Node.js—sin coste por request y con privacidad por defecto.
Vas más allá del chat con Algoritmos Genéticos (optimización), Reinforcement Learning (agentes de toma de decisiones) y Transformers.js como runtime para ejecutar modelos basados en transformers en JavaScript para visión, embeddings, clasificación y mucho más.
También verás cómo añadir una capa local de conocimiento usando SQLite compilado a WebAssembly para habilitar experiencias tipo RAG completamente en el dispositivo.
- Web AI sin lock-in: lo que ya se puede hacer hoy
- Algoritmos Genéticos: optimización rápida y búsqueda creativa
- Reinforcement Learning: algoritmos que aprenden por prueba y recompensa
- Transformers.js: ejecutando modelos transformer en browser/Node
- RAG local: embeddings + recuperación + SQLite/WASM
- Envío a móvil/desktop: Workers, rendimiento y patrones de UX
Web AI Além do Chat: Algoritmos Genéticos, RL e Transformers.js en es pt
Web AI não é só “chamar uma API de LLM”. Nesta palestra, você vai explorar um kit prático para criar funcionalidades de IA que rodam diretamente no navegador e no Node.js—sem custo por requisição e com privacidade como padrão. Você vai além do chat com Algoritmos Genéticos (otimização), Reinforcement Learning (agentes que tomam decisões) e Transformers.js como runtime para executar modelos baseados em transformers em JavaScript para visão, embeddings, classificação e muito mais. Você também verá como adicionar uma camada local de conhecimento usando SQLite compilado para WebAssembly para viabilizar experiências de RAG totalmente no dispositivo.
Temário
- Web AI sem lock-in: o que já dá para fazer hoje
- Algoritmos Genéticos: otimização rápida e busca criativa
- Reinforcement Learning: agentes que aprendem por tentativa e recompensa
- Transformers.js: executando modelos transformer no browser/Node (não só chat)
- RAG local: embeddings + recuperação + SQLite/WASM
- Deploy para mobile/desktop: Workers, performance e padrões de UX
Monitoramento FullStack com Open Telemetry: Observabilidade de ponta a ponta en es pt
Nesta palestra, vou mostrar como instrumentar aplicações de ponta a ponta com OpenTelemetry, capturando métricas, traces e logs ao longo de todo o ciclo de uma requisição. Você vai aprender a identificar erros, entender por que eles acontecem e corrigir mais rápido—com exemplos reais e um template inicial para adoção rápida.
Você também vai ver como transformar telemetria em insights automáticos usando MCPs (Model Context Protocol) para gerar relatórios a partir do seu stack de observabilidade—por exemplo, com um MCP do Grafana para produzir resumos de incidentes, relatórios de saúde de releases e diagnósticos de “o que mudou” usando ferramentas open source.
Temário
- Por que observabilidade fullstack importa: do browser ao banco de dados
- Fundamentos do OpenTelemetry: métricas, traces, logs e propagação de contexto
- Instrumentação em JavaScript + Node.js: onde criar sinais (e por quê)
Correlação na prática: conectando erros, traces, logs e impacto no usuário
- Detecção de anomalias: SLOs, alertas e dashboards acionáveis
- Pipelines de exportação: OpenTelemetry Collector e backends open source comuns
- Ops com MCP: gerando relatórios a partir do Grafana (e outras ferramentas)
- Template inicial + estratégia de adoção incremental sem quebrar produção
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