William Lino
Sr. Database Specialist SA na AWS
São Paulo, Brazil
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Apaixonado por tecnologia, por aprender e por passar conhecimento. Com mais de 20 anos de experiencia em áreas de infraestrutura e bancos de dados, ja trabalhou em empresas de vários tamanhos, principalmente no mercado financeiro. Hoje ajuda clientes a expandirem seus negócios utilizando Cloud Computing na AWS.
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DBOps Autônomo: IA Baseada em Agentes para Manutenção de Bancos de Dados
Imagine o seguinte: são 2 da manhã de uma terça-feira. Seu cluster de banco de dados — o coração pulsante da sua plataforma de e-commerce — está engasgando de repente. A CPU está em 95%, as queries estão dando timeout, e você é o plantonista que precisa resolver o problema.
E o pior: você tem exatamente 30 minutos para identificar os culpados, ajustar o banco de dados e estabilizar tudo antes que a liderança acorde exigindo respostas.
Parece familiar? Todos nós já passamos por isso — vasculhando métricas do CloudWatch manualmente, ajustando parâmetros em pânico e cruzando os dedos para que um VACUUM ANALYZE não piore as coisas. Mas e se você não precisasse mais fazer isso? E se você tivesse um Agente de Banco de Dados autônomo — um parceiro de raciocínio — capaz de diagnosticar os gargalos, formular hipóteses de correção e até implementá-las de forma autônoma, tudo isso explicando sua lógica como um DBA sênior movido a cafeína?
Hoje, nesta sessão, vamos mergulhar de cabeça nesse mundo. Temos um banco de dados Aurora PostgreSQL em execução que já está apresentando problemas de performance. A missão: restaurar o banco de dados para um desempenho saudável. Vamos demonstrar como desenvolver um banco de dados auto-recuperável com Agentes de IA alimentados pelo framework Strands, capazes de agir de forma independente para atingir objetivos específicos. Você vai acompanhá-los em ação — analisando logs, consultando métricas, gerando otimizações SQL e iterando sobre configurações — tudo em tempo real.
DBOps Autônomo: IA Agêntica para manutenção do Amazon RDS para SQL Server
Se você gerencia instâncias do Amazon RDS para SQL Server, você conhece a rotina—ao longo dos anos, você construiu uma coleção de scripts de diagnóstico incluindo consultas para verificar sessões bloqueadas, identificar procedimentos com execução lenta, monitorar espaço em disco e analisar uso de índices que representam sua expertise desenvolvida após anos solucionando problemas de banco de dados às 2 da manhã. Aqui está o que é interessante: esses scripts agora podem se tornar a base para agentes de IA que trabalham 24 horas por dia, transformando seu conhecimento em T-SQL em frameworks de ferramentas de IA agêntica através de ambientes de hospedagem seguros.
Neste workshop, você aprenderá como converter suas consultas de diagnóstico comprovadas em ferramentas que Modelos de Linguagem de Grande Escala podem selecionar e executar contextualmente com base em condições de banco de dados em tempo real. Você descobrirá como construir agentes de IA que entendem contexto, tomam decisões informadas e executam operações complexas de forma autônoma, enquanto explora proteções críticas que garantem operação responsável em ambientes de produção. O workshop abrange padrões de implementação práticos e exemplos do mundo real de como sua expertise em T-SQL pode trabalhar 24/7 através de automação de IA, mantendo padrões de confiabilidade empresarial.
StorageOS - Armazenamento Nativo Dados para Kubernetes
Neste sessão iremos ser introduzidos ao StorageOS, opção de storage persistente e alto disponível para infraestruturas que utilizam Kubernetes e que possuem aplicações Stateful executando neste eco sistema como bancos de dados, wordpress entre outros. Será uma abordagem mão na massa utilizando bancos de dados em Kubernetes sendo armazenados em volumes com StorageOS.
Qual melhor camada de dados para construir seu Knowledge Database na AWS?
Nesta sessão veremos como avaliar sua arquitetura para escolher a melhor camada de armazenamento para montar seu knowledge database na AWS, pensando em custo e escalabilidade.
Modelando seu banco de dados DynamoDB da forma certa
Participe desta sessão para aprender os principais conceitos da modelagem de dados do Amazon DynamoDB. Explore as melhores práticas para padrões de acesso comuns usados pelos clientes do DynamoDB para aplicativos que precisam de desempenho consistente e rápido em qualquer escala. Desenvolvedores experientes com o DynamoDB podem aprender as melhores práticas e as vantagens e desvantagens a serem feitas ao decidir sobre designs de mesa única e de várias tabelas, estratégias de indexação e muito mais.
Distribuindo Dados Globalmente com Aurora, DynamoDB e ElastiCache
Se desafio de escalar uma empresa em crescimento exponencial já é difícil imagina distribuir dados de forma global para apoiar no crescimento dessas organizações em franco crescimento? Nesta sessão veremos como o Amazon Aurora, DynamoDB e ElastiCache podem ser encaixados em uma arquitetura resiliente, alto disponível e com distribuição em níveis globais.
Gestão de Acessos e Segredos de Bancos de Dados com Hashicorp Vault
Quem ai já não ouviu aquelas histórias de que os SysAdmins, Devs, DBAs anotavam as senhas dos bancos de dados e sistemas em um papel de pão, txt e afins? Isso é um risco gigantesco para organização e eminente para vazamento de dados. O Hashicorp Vault vem como ferramenta para sanar o problema de armazenamento de senhas e acessos a sistemas e bancos de dados. Nesta apresentação iremos ver como implementar Vault para gerenciar segredos e permissões em bancos de dados relacionais e NoSQL.
Construindo sua camada de dados para suportar milhões de usuários
Quando estamos iniciando o desenvolvimento de nossa arquitetura sistêmica, tendemos a nos basear em uma ideia de pico, do máximo de usuários conectados e transacionando dados de forma simultânea em nossos ambientes. Com essa ideia de utilização, construímos nossas arquiteturas utilizando ferramentas de dados que nem sempre irão atender nossas necessidades de forma completa, sejam elas de custo, manutenção ou até mesmo de escalabilidade. Nesta seção, iremos abordar como utilizar a melhor ferramenta para atender sua necessidade, desde o primeiro cliente até uma escala de milhões de usuários simultâneos.
SQLSATURDAY SAO PAULO 2026 Sessionize Event
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