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[PTBR] Merge dev-pt in the main branch

content/pt-br/chaos-engineering.md

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+title: Engenharia do Caos
+status: Completed
+category: conceito
+tags: ["metodologia"]
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+A Engenharia do Caos, ou CE, é a disciplina de experimentar em um [sistema distribuído](/pt-br/distributed-systems/) em produção para construir confiança na capacidade do sistema de resistir a condições turbulentas e inesperadas.
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+## Problema relacionado
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+As práticas de [SRE](/pt-br/site-reliability-engineering/) e [DevOps](/pt-br/devops/)focam em técnicas para aumentar a resiliência e [confiabilidade](/pt-br/reliability/) do produto. A capacidade de um sistema de tolerar falhas enquanto garante qualidade de serviço adequada é tipicamente um requisito de desenvolvimento de software. Existem vários aspectos envolvidos que podem levar a falhas de um aplicativo, como infraestrutura, plataforma ou outras partes móveis de um aplicativo baseado em [microserviços](/pt-br/microservices/). A implantação frequente de novos recursos no ambiente de produção pode aumentar a probabilidade de tempo de inatividade e um incidente crítico — com consequências consideráveis para o negócio.
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+## Como ajuda
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+A engenharia do caos é uma técnica para atender aos requisitos de resiliência. É usada para alcançar resiliência contra falhas de infraestrutura, plataforma e aplicativo. Engenheiros de caos usam experimentos de caos para injetar proativamente falhas aleatórias e verificar se um aplicativo, infraestrutura ou plataforma pode se recuperar automaticamente e se a falha não pode afetar perceptivelmente os clientes. Os experimentos de caos visam descobrir pontos cegos (por exemplo, técnicas de monitoramento ou de escalonamento automático) e melhorar a comunicação entre equipes durante incidentes críticos. Essa abordagem ajuda a aumentar a resiliência e a confiança da equipe em sistemas complexos, especialmente em produção.

content/pt-br/edge-computing.md

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+title: Edge Computing
+status: Completed
+category: Tecnologia
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+A computação de borda é um modelo de [sistema distribuído](/pt-br/distributed-systems) que transfere parte da capacidade de armazenamento e processamento do [*data center*](/pt-br/data-center) principal para as fontes de dados.
+Os dados coletados são processados localmente (por exemplo, em uma fábrica, em uma loja ou em toda uma cidade) em vez de serem enviados para um *data center* centralizado para processamento e análise.
+Essas unidades ou dispositivos de processamento locais representam a borda do sistema, enquanto o *data center* é o seu centro.
+A saída processada na borda é então enviada de volta para o *data center* principal para processamento adicional.
+Exemplos de computação de borda incluem dispositivos vestíveis ou computadores que analisam o fluxo de tráfego.
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+## Problema relacionado
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+Na última década, vimos um aumento significativo nos dispositivos de borda (por exemplo, telefones celulares, relógios inteligentes ou sensores). Em alguns casos, o processamento de dados em tempo real não é apenas um recurso agradável de se ter, mas vital. Pense nos carros autônomos. Agora imagine se os dados dos sensores do carro tivessem que ser transferidos para um *data center* para processamento antes de serem enviados de volta para o veículo para que ele possa reagir adequadamente. A latência de rede inerente poderia ser fatal. Embora este seja um exemplo extremo, a maioria dos usuários não gostaria de usar um dispositivo inteligente que não pode fornecer feedback instantâneo.
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+## Como ajuda
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+Como descrito acima, para que os dispositivos de borda sejam úteis, eles devem fazer pelo menos parte do processamento e análise localmente para fornecer feedback quase em tempo real aos usuários. Isso é alcançado transferindo alguns recursos de armazenamento e processamento do *data center* para onde os dados são gerados: o dispositivo de borda. Os dados processados e não processados são posteriormente enviados para o *data center* para processamento e armazenamento adicionais. Em resumo, eficiência e velocidade são os principais impulsionadores da computação de borda.