Data Science
& Backend
O poder do Python com hardware dedicado. Ideal para processamento de dados, IA (PyTorch/TensorFlow) e APIs robustas com Django/FastAPI.
Realtime
& Async I/O
Performance assíncrona para aplicações modernas. Otimizamos o Event Loop do V8 para máxima concorrência em Express, NestJS e Next.js.
Hardware Sob Medida
Escolha a arquitetura ideal para sua linguagem
Para Python (CPU/GPU)
Aplicações Python (especialmente Data Science) beneficiam-se de paralelismo e aceleração de hardware.
- AVX-512: Instruções vetoriais para NumPy/Pandas acelerado.
- GPU Suport: Opção de NVIDIA Tesla/A100 para ML training.
- RAM Massiva: Até 1TB RAM para carregar datasets inteiros em memória.
Para Node.js (Single Thread)
O Node.js é single-threaded, ou seja, a velocidade de um único núcleo define a performance.
- High Clock Speed: CPUs de 5.0GHz+ para acelerar o Event Loop.
- Low Latency Network: Rede premium para WebSockets e conexões persistentes.
- NVMe I/O: Leitura de `node_modules` instantânea para builds rápidos.
Deploy Pronto para Produção
Process Managers
Gunicorn, Uvicorn (Python) ou PM2 (Node) pré-configurados como serviços systemd.
Container Ready
Docker e Docker Compose instalados. Suporte a Podman se preferir.
Reverse Proxy
NGINX configurado com suporte a HTTP/2, SSL Termination e compressão Brotli.
┌────┬────────────┬────────┬──────┬────────┐
│ id │ name │ status │ cpu │ mem │
├────┼────────────┼────────┼──────┼────────┤
│ 0 │ api-v1 │ online │ 0.2% │ 45MB │
│ 1 │ worker-job │ online │ 1.5% │ 120MB │
└────┴────────────┴────────┴──────┴────────┘
root@server:~$ python3 train_model.py
[INFO] Loading dataset... Done (2.4s)
[INFO] Training on GPU: NVIDIA A100...
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Perguntas Frequentes
Dúvidas sobre o ambiente Python/Node.js?