
Black Friday 2025 foi o maior evento que já tratamos. Mais de 100 lojas rodando em deco, incluindo marcas enterprise passando por sua primeira Black Friday na nossa infraestrutura. Meses de preparação e um ano inteiro de aprendizados conquistados na prática entregaram 99.92% de disponibilidade em 3.26 bilhões de requisições.
Aqui está o que construímos, o que aprendemos, e para onde estamos indo.
A escala
O pico de conexões simultâneas atingiu 87.907 na quinta à noite, não na sexta. O tráfego de BF agora se espalha ao longo da semana inteira conforme consumidores navegam, comparam e montam carrinhos dias antes de comprar. Se seu plano de infraestrutura foi construído em torno de um pico de sexta, foi construído com base no dia errado.
O que é preciso para se preparar
Preparar-se para Black Friday não é um problema de novembro. Ao longo do ano, campanhas sazonais, flash sales e eventos de live shopping criam picos menores que revelam onde a infraestrutura vai quebrar sob pressão real. Esses eventos são a preparação real. Eles trazem à tona problemas antes que as apostas sejam as maiores.
Multi-cloud como seguro
Rodar em AWS e GCP com failover pré-escalado significa que um problema do provider não vira problema da marca. Durante BF, 42 Spot Instance interruptions foram auto-recuperadas em ~106ms cada. Zero chegou à vitrine.
Multi-CDN para resiliência
Um incidente de CDN semanas antes de Black Friday expôs falhas na nossa estratégia de failover. Essa pressão nos forçou a construir ferramentas melhores. Por BF, alternar entre CDN providers era um único comando. Taxa de cache hit de 98.25% em assets estáticos.
Load testing com padrões reais
Benchmarks sintéticos não capturam comportamento real de usuário. Usamos K6 no Kubernetes com dados de teste auto-gerados baseados em fluxos de navegação gravados de lojas reais. A diferença entre testes sintéticos e do mundo real é onde as surpresas se escondem.
Kubernetes gerencia nosso scaling horizontal em dois níveis: adicionar máquinas ao cluster para mais capacidade de aplicação, e adicionar replicas de cada aplicação de loja para maior throughput. Pré-escalamos a base e afinavamos a sensibilidade do auto-scaling para resposta mais rápida durante picos. Em 2024, over-provisionamos significativamente e queimamos dinheiro. Em 2025, encontramos o balanço certo entre custo e margem de segurança.
Alguns de nossos clientes têm datas sazonais tão intensas quanto Black Friday em si. Flash sales mensais que geram picos de 10x a 50x de tráfego. Campanhas vinculadas a aparições em TV onde o tráfego vai de normal a uma parede em segundos. Esses eventos nos deram validação em escala de produção real ao longo do ano. Por novembro, nossa estratégia de infraestrutura havia sido testada e refinada dezenas de vezes com tráfego real.
Em nossos top 10 clientes, taxas de cache hit variaram de 14% a 98%. A diferença entre uma setup de cache bem-configurada e mal-configurada pode significar 20x o custo do servidor de origem para o mesmo volume de tráfego. Esse é frequentemente o maior alavancador de performance para BF.
O que erramos

Gastamos boa parte de 2025 construindo ferramentas que poderiam ter tornado essa Black Friday mais fácil. Agentes de IA para monitoramento, diagnósticos de performance automatizados, sistemas que poderiam responder mais rápido que qualquer engenheiro on-call. Sabíamos o que era possível. Não shiparmos em tempo.
Então Black Friday foi manual. O time monitorou dashboards ao vivo, ajustou configurações em tempo real, e ficou acordado a noite toda. A infraestrutura aguentou. A automação não existia ainda. Essa diferença entre o que sabíamos que era possível e o que realmente tínhamos é a história honesta dessa Black Friday, e o roadmap para a próxima.
No dia a dia
Em novembro, fomos hands-on com cada cliente. Gravamos um guia de otimização de uma hora para lojas, ajudamos marcas a navegar trade-offs de cache e deployment durante code freezes, e atendemos chamadas de agências ao longo do relógio. Na semana da própria BF, engenheiros observavam dashboards ao vivo durante cada hora de pico porque ferramentas de monitoring têm delay inerente. Quando algo precisava ser ajustado, era feito à mão, em tempo real.
O que os dados nos mostraram depois
Aprendemos com os números depois do evento. As taxas de cache hit vieram menores que o esperado para alguns clientes. Assets estáticos poderiam ser servidos mais eficientemente. Edge cases em integrações de terceiros só surgiram com volumes reais de BF. Cada um desses achados foi direto para nosso backlog de Q1 2026.
A infraestrutura performou. Mas lutamos por cada hora dela.
O que vem a seguir
BF 2025 nos deu algo mais valioso que bons números. Deu-nos um mapa preciso de onde investir. Quando você opera nessa escala, cada ineficiência fica visível e o caminho para frente fica concreto.
A plataforma de IA que gastamos 2025 construindo não foi esforço desperdiçado. É a fundação para tudo nessa lista. Os agentes, a automação, o monitoramento mais inteligente, tudo isso roda no que já construímos. Simplesmente não tivemos tempo para fechar o loop antes de novembro. Agora temos.
Cada ferramenta que construimos para BF 2026 também torna cada terça normal melhor para cada cliente rodando em deco. O investimento se compõe.
3.26 bilhões de requisições. 99.92% de disponibilidade. Isso é como Black Friday 2025 se pareceu para nossos clientes em deco.






