A QCon London 2027, a realizar-se entre 13 e 16 de abril, anunciou seu programa com 15 trilhas temáticas que abordam a integração de inteligência artificial com práticas estabelecidas de arquitetura, sistemas distribuídos, plataformas de dados, observabilidade, performance e liderança técnica.
O programa reúne mais de 75 palestrantes que documentarão sistemas em produção, as compensações envolvidas nas decisões arquiteturais e os aprendizados quando designs encontram restrições operacionais e organizacionais reais.
Avaliação e controle de sistemas com agentes
Dois eixos abrangem este domínio. A trilha "Eval Platforms & Guardrails for Agentic AI Systems" examina sistemas de avaliação, feedback loops e mecanismos de segurança que equipes constroem em torno de software alimentado por IA. "Protecting Systems from Humans and Agents" explora como a segurança muda quando falhas podem originar-se de erro humano ou de agentes autônomos. O objetivo é compreender quais controles mitigam quais riscos e onde lacunas podem permanecer, sem buscar uma arquitetura universal de guardrails.
Mudanças em arquitetura e práticas de entrega
Adicionar IA a um sistema existente introduz novas dependências, saídas probabilísticas, fluxos de dados e características de escalabilidade. A trilha "Architecture in the Age of AI" examina padrões para integrar IA mantendo sistemas escaláveis e confiáveis. "Architectures You've Always Wondered About" vai além de diagramas simplificados para explorar as compensações entre ideias arquiteturais emergentes e restrições de produção.
A IA também altera como software é planejado, escrito, revisado e lançado. "Designing the SDLC for the Next Era of Software Engineering" considera como fluxos de trabalho e responsabilidades evoluem. "Using AI for Engineering" aborda o que é necessário para construir, escalar e manter sistemas IA-driven após o estágio de protótipo.
Compensações em sistemas de produção
Equipes adotando IA continuam precisando diagnosticar falhas distribuídas, manter fluxos de dados confiáveis, compreender comportamento de sistemas e escalar mantendo controle. "Debugging Distributed Systems" cobre técnicas para diagnosticar problemas entre microsserviços e arquiteturas distribuídas. "Connecting Systems: APIs, Protocols, Observability" examina o trabalho para manter sistemas interconectados confiáveis e compreensíveis conforme evoluem.
"Modern Data Architectures and Platforms" enfoca plataformas escaláveis e em tempo real que suportam analytics e IA. "Engineering for High Performance" examina como equipes reduzem latência e escalam sob alta carga.
Liderança técnica em contextos de IA
"Staff+ Engineering Skills" examina influência entre equipes e contribuição para estratégia técnica. "Managing Teams in an AI-Driven World" explora como papéis, competências, fluxos de trabalho e estruturas organizacionais mudam conforme empresas adotam IA.
