A Teoria do Caos é um ramo da matemática e da ciência que estuda sistemas complexos, como padrões climáticos ou o comportamento do mercado de ações. Esses sistemas parecem ser aleatórios ou imprevisíveis à primeira vista, mas pequenas mudanças podem gerar resultados muito diferentes ao longo do tempo.

Aplicando esse conceito à computação, projetamos e construímos sistemas tolerantes a falhas que não apenas antecipam imprevistos, mas também são projetados para se adaptar e continuar funcionando mesmo sob condições inesperadas. Esses sistemas minimizam o impacto de falhas e garantem a continuidade do serviço em cenários caóticos e imprevisíveis, como picos de tráfego ou falhas de hardware.

Com o aumento das tarefas realizadas digitalmente, como trabalho, transações financeiras, assinatura digital, acesso à sistemas e troca de informações confidenciais, é fundamental ter certeza de que alguém é quem diz ser.

Embora já existam muitas soluções com foco em auditoria, trabalhamos com um conceito de auditoria perfeita, onde cada ação é registrada em uma cadeia blockchain (mesma tecnologia usada para o moedas digitais como o Bitcoin). Como nessa cadeia cada bloco é assinado e ligado ao bloco anterior, qualquer manipulação nos dados é facilmente detectada, garantindo a integridade e autenticidade aos registros.

Por ser matematicamente verificável, esta tecnologia pode ser aplicada em uma série de casos em que a integridade dos dados é fundamental, como identificação, certificação, rastreamento em cadeias de suprimento, compliance e transparência pública, entre outros.

Com milhares, milhões ou bilhões de processamentos por segundo, é vital que a infraestrutura de computação e os sistemas sejam robustos, escaláveis resilientes e altamente disponível. Com aplicações de técnicas de computação distribuída, é possível suprir todos os requisitos, mas é necessário que os softwares estejam bem preparados para lidar com a complexidade e escalabilidade inerentes a esse tipo de arquitetura.

Nesse contexto, escolher as ferramentas e tecnologias corretas para cada tarefa, bem como ter a experiência de saber o que funciona e o que não funciona, pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso de um projeto.