Uma legaltech brasileira que ajuda advogados e times jurídicos a conquistar mais clientes, capturar honorários de forma mais eficiente e ganhar produtividade no dia a dia por meio da tecnologia. A plataforma apoia a pesquisa jurídica na era da Generative AI, combinando jurisprudência com jurimetria para reduzir trabalho manual e permitir decisões mais orientadas por dados na prática jurídica.
Inserida no ecossistema de inovação jurídica no Brasil, a empresa atua na interseção entre dados, inteligência artificial e direito, oferecendo uma base tecnológica que sustenta desde análises jurídicas avançadas até fluxos operacionais do dia a dia de escritórios e departamentos jurídicos.
A plataforma operava no Google Cloud e, à medida que o produto escalava, começaram a surgir limitações claras relacionadas a custo, escalabilidade e consistência operacional.
O primeiro ponto era o custo: elevado e difícil de otimizar sem um esforço estruturado de rightsizing. O segundo era a elasticidade da plataforma, que precisava escalar para cima e para baixo com base em sinais reais de carga, e não apenas em provisionamento estático. O terceiro desafio estava na maturidade de automação de build e deploy em um ambiente com um número muito grande de serviços. Quando cada time ou repositório evolui seus próprios padrões de pipeline ao longo do tempo, a inconsistência se acumula: diferentes formas de deploy, diferentes gates de qualidade e comportamentos operacionais distintos. Nesse estágio de escala, isso se traduz em entregas mais lentas, governança mais complexa e maior sobrecarga operacional.
A migração em si também tinha uma dimensão relevante. O ambiente contava com cerca de 150 buckets, totalizando aproximadamente 20 TB de dados, um grande cluster de Elasticsearch, múltiplos bancos de dados (incluindo MongoDB, PostgreSQL e MySQL), Kafka, componentes de rede e cerca de 200 microservices e repositórios. O desafio não era apenas mover a infraestrutura, mas chegar à AWS com um modelo operacional que tornasse o crescimento mais barato e a execução do dia a dia mais previsível.
A Elevata conduziu um programa de migração e modernização com foco em mover a plataforma para a AWS ao mesmo tempo em que aprimorava os mecanismos de entrega e a eficiência econômica da infraestrutura.
Um passo fundamental foi a definição de um padrão único de build e deploy que pudesse ser aplicado aos aproximadamente 200 repositórios. Na prática, isso significou modernizar a forma como as aplicações eram construídas e implantadas e, em seguida, replicar esse padrão de forma consistente, evitando pipelines isolados e customizações por serviço. O impacto vai além de uma decisão técnica: padrões consistentes afetam diretamente a velocidade de entrega e a confiança nos releases, já que os times passam a operar dentro de fluxos governados e previsíveis, em vez de processos sob medida.
Com os mecanismos de entrega padronizados, a Elevata realizou uma análise detalhada de sizing de bancos de dados e utilização de infraestrutura para identificar oportunidades de custo e performance. Foram revisados tamanhos de bancos e requisitos de compute, com ajustes em compute e storage para reduzir overprovisioning. Sempre que adequado, foram adotadas instâncias Graviton e Spot Instances para workloads stateless — uma estratégia que reduz custo de compute mantendo confiabilidade, desde que os workloads sejam desenhados para tolerar interrupções.
Para melhorar a escalabilidade e evitar pagar por capacidade de pico 24×7, a Elevata implementou autoscaling baseado no comportamento real das cargas, indo além de thresholds básicos. As decisões de escala passaram a considerar métricas customizadas, como profundidade de filas de processamento, além de CPU e memória. Isso permitiu que o ambiente escalasse de forma mais inteligente, ajustando-se melhor aos padrões reais de tráfego.
Por fim, a governança e a consistência foram incorporadas diretamente ao processo de deploy por meio de controles de pipeline. Isso incluiu mecanismos como bloqueio de merge e verificações automatizadas para validar segurança e consistência de código antes que mudanças fossem implantadas. Para o cliente, isso significa disciplina de compliance que escala junto com a empresa: o mesmo conjunto de regras se aplica independentemente do time responsável por um serviço.
A migração para a AWS entregou uma estrutura de custos e um modelo operacional muito mais alinhados ao estágio e à escala da legaltech. O resultado mais tangível foi uma redução de 30% no custo total do ambiente, alcançada por meio de rightsizing e ajustes estratégicos de infraestrutura, incluindo adoção de Graviton quando aplicável e uso de Spot Instances para workloads stateless. Essa redução não representa apenas economia, mas também ganho de fôlego: orçamento antes consumido por capacidade ineficiente pode agora ser direcionado para crescimento, novos workloads ou prioridades de produto.
A plataforma passou a escalar de forma mais previsível. O autoscaling baseado em métricas de fila, CPU e memória permite que o ambiente cresça durante picos de demanda e se contraia quando a carga diminui, reduzindo a pressão operacional de “adivinhar” capacidade e o risco de pagar por recursos ociosos.
No lado de delivery, a padronização de build e deploy em cerca de 200 repositórios trouxe mais consistência na execução e suportou ciclos de iteração mais rápidos. Esse mesmo trabalho fortaleceu a experiência de desenvolvimento e a governança, ao aplicar controles pré-deploy consistentes que elevam a qualidade do código e a disciplina de segurança sem depender exclusivamente de revisões manuais.
Os próximos passos seguem um caminho evolutivo: expandir os padrões estabelecidos à medida que novos serviços são criados, continuar o rightsizing contínuo conforme os padrões de uso evoluem e ampliar mecanismos de escalabilidade usando sinais ainda mais específicos de workload. Com a base estabelecida na AWS, a empresa passa a contar com uma plataforma preparada para crescer sem transformar cada aumento de demanda em uma surpresa de custo ou um desafio operacional.
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