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segunda-feira, 15 de junho de 2026

☕🚀 Os Maiores Bancos Digitais do Brasil Nasceram na Nuvem, Mas o Dinheiro Ainda Passa pelo Mainframe

 

Bellacosa Mainframe e uma visão do sistema bancario brasileiro

☕🚀 Os Maiores Bancos Digitais do Brasil Nasceram na Nuvem, Mas o Dinheiro Ainda Passa pelo Mainframe

Existe uma frase que se tornou quase um mantra no mercado financeiro moderno:

"O futuro está na nuvem."

E é verdade.

Nubank, Inter, Mercado Pago, PicPay, PagBank e dezenas de fintechs brasileiras nasceram em arquiteturas modernas, utilizando APIs, microsserviços, containers, Kubernetes, inteligência artificial e infraestrutura cloud.

Mas existe uma realidade pouco comentada fora dos bastidores da tecnologia bancária.

Uma realidade que surpreende estudantes, jornalistas, executivos recém-chegados ao setor financeiro e até muitos profissionais de TI.

O dinheiro que movimenta bilhões de reais diariamente no Brasil continua passando por sistemas centrais executados em plataformas que nasceram décadas antes da internet comercial.

Sim.

Enquanto o cliente faz um PIX em um smartphone equipado com processadores capazes de executar bilhões de operações por segundo, uma parte significativa da infraestrutura que garante que aquele dinheiro chegue ao destino continua rodando em ambientes IBM Z, CICS, DB2, MQ e COBOL.

E isso não acontece por nostalgia.

Acontece porque funciona.

Muito bem.


O mito do "banco 100% digital"

Quando um banco digital aparece na televisão, geralmente a propaganda mostra:

  • aplicativo moderno;

  • cartão colorido;

  • conta aberta em minutos;

  • chatbot inteligente;

  • investimentos com poucos cliques.

Tudo parece novo.

Tudo parece revolucionário.

Tudo parece distante do mundo dos grandes datacenters.

Mas existe uma diferença importante entre:

interface digital
e
infraestrutura financeira.

O cliente enxerga o aplicativo.

O sistema financeiro enxerga liquidação.

E são coisas completamente diferentes.

Um banco pode ter uma experiência totalmente digital e, ainda assim, depender de sistemas centrais extremamente robustos para realizar:

  • liquidação financeira;

  • compensação;

  • controle contábil;

  • reconciliação;

  • registro de operações;

  • cálculo de tarifas;

  • processamento de empréstimos;

  • integração com o Banco Central.

É nesse momento que entram os sistemas de missão crítica.


O que acontece quando você faz um PIX?

Vamos imaginar uma situação extremamente comum.

Você abre o aplicativo.

Transfere R$ 100 para um amigo.

A operação parece instantânea.

Na tela tudo ocorre em segundos.

Mas por trás dos bastidores existe uma verdadeira cadeia industrial de processamento.

O aplicativo envia a solicitação.

Uma API recebe o pedido.

Serviços de autenticação validam identidade.

Motores antifraude executam verificações.

Regras de compliance são avaliadas.

Sistemas de limites são consultados.

Dados cadastrais são verificados.

Mensagerias distribuem eventos.

Sistemas contábeis registram a operação.

Mecanismos de liquidação realizam o acerto financeiro.

Tudo isso antes que a mensagem "PIX realizado com sucesso" apareça na tela.

O usuário vê um clique.

O datacenter vê centenas de transações.


Onde entra o mainframe?

É aqui que muita gente se surpreende.

O mainframe raramente aparece na camada visual.

Ele normalmente opera na camada mais importante.

A camada onde não pode haver erro.

Imagine o seguinte cenário.

Se uma rede social ficar indisponível por 10 minutos, usuários reclamam.

Se um streaming cair durante uma série, pessoas ficam irritadas.

Mas se um banco perder o controle de saldos durante 10 minutos?

O problema pode atingir milhões de clientes.

Por isso os sistemas responsáveis pelos registros financeiros mais críticos precisam apresentar:

  • disponibilidade extrema;

  • consistência absoluta;

  • segurança rigorosa;

  • rastreabilidade completa;

  • recuperação imediata.

São justamente essas características que fizeram os mainframes permanecerem relevantes.


O paradoxo da fintech

As fintechs surgiram prometendo romper com os bancos tradicionais.

Em muitos aspectos conseguiram.

Mudaram a experiência do cliente.

Reduziram burocracias.

Popularizaram contas digitais.

Criaram novos modelos de negócio.

Mas descobriram rapidamente uma verdade do mercado financeiro.

Movimentar dinheiro é muito mais difícil do que movimentar dados.

Enviar uma foto errada em uma rede social gera um transtorno.

Transferir R$ 10 milhões para a conta errada gera uma crise.

Por isso a arquitetura financeira moderna acabou evoluindo para um modelo híbrido.

Na superfície:

  • cloud;

  • APIs;

  • microsserviços;

  • inteligência artificial.

No núcleo:

  • processamento transacional;

  • bancos de dados críticos;

  • mensageria corporativa;

  • sistemas centrais de liquidação.

É uma combinação extremamente poderosa.


A nuvem descobriu que precisa do mainframe

Durante alguns anos surgiu uma narrativa bastante agressiva.

Muitos especialistas afirmavam que o mainframe desapareceria rapidamente.

A computação em nuvem seria suficiente para tudo.

A realidade mostrou algo diferente.

O que ocorreu foi integração.

Hoje observamos ambientes híbridos onde:

  • Kubernetes conversa com CICS;

  • APIs REST acessam programas COBOL;

  • aplicações cloud consomem serviços do z/OS;

  • eventos trafegam através do IBM MQ;

  • microsserviços utilizam informações armazenadas em DB2.

Não houve substituição.

Houve convergência.

A nuvem não matou o mainframe.

A nuvem passou a conversar com ele.


O caso brasileiro

O Brasil possui um dos sistemas financeiros mais sofisticados do planeta.

Muitas vezes não percebemos isso.

PIX.

TED.

DOC.

Open Finance.

Cartões.

Boletos.

Débito automático.

Tudo isso precisa funcionar para centenas de milhões de contas.

Os números impressionam.

Bilhões de transações são processadas todos os meses.

Milhões de operações acontecem simultaneamente.

O sistema precisa funcionar:

  • de madrugada;

  • em feriados;

  • durante promoções;

  • na Black Friday;

  • durante a Copa do Mundo;

  • durante grandes eventos nacionais.

A infraestrutura necessária para suportar esse volume é gigantesca.

E boa parte dela continua baseada em tecnologias que nasceram décadas atrás, mas evoluíram continuamente.


O COBOL que ninguém vê

Poucas tecnologias sofreram tanto preconceito quanto o COBOL.

Para muitos profissionais jovens, COBOL parece uma relíquia.

Algo pertencente a museus de informática.

Mas existe um detalhe curioso.

Grande parte das pessoas que criticam COBOL utilizou sistemas processados por COBOL antes mesmo do café da manhã.

Salário.

PIX.

Cartão.

Financiamento.

Previdência.

Seguros.

Consórcios.

Tudo isso frequentemente passa por programas COBOL.

O motivo é simples.

Esses sistemas foram construídos ao longo de décadas.

Receberam investimentos bilionários.

Foram testados em condições extremas.

Acumularam conhecimento de negócio impossível de reproduzir rapidamente.

Muitas vezes o código representa mais valor do que a própria infraestrutura.


O banco invisível

Imagine um iceberg.

O cliente vê apenas a ponta.

Aplicativo.

Cartão.

Notificação.

Interface.

Mas abaixo da superfície existe uma massa gigantesca de tecnologia invisível.

Essa parte inclui:

  • motores contábeis;

  • sistemas regulatórios;

  • integração com Banco Central;

  • mecanismos de liquidação;

  • auditoria;

  • compliance;

  • segurança.

É nesse universo invisível que o mainframe continua brilhando.

E justamente por ser invisível, raramente recebe o reconhecimento merecido.


Quando tudo funciona ninguém percebe

Existe uma ironia interessante no mundo da infraestrutura.

Quanto melhor um sistema funciona, menos as pessoas falam sobre ele.

Ninguém elogia um elevador por funcionar.

Ninguém agradece à rede elétrica por fornecer energia.

Ninguém faz uma postagem comemorando que o saldo bancário apareceu corretamente.

Mas quando ocorre uma falha?

Todo mundo percebe.

Por isso os sistemas centrais são projetados para uma missão simples:

não chamar atenção.

O sucesso é a invisibilidade.


O futuro não é cloud versus mainframe

Uma das maiores lições da última década foi perceber que a discussão estava errada.

A pergunta nunca deveria ter sido:

"Cloud ou Mainframe?"

A pergunta correta é:

"Como integrar os dois da melhor forma possível?"

Os líderes do mercado entenderam isso.

Hoje as arquiteturas mais modernas utilizam o melhor dos dois mundos.

Cloud para:

  • inovação rápida;

  • elasticidade;

  • analytics;

  • inteligência artificial.

Mainframe para:

  • processamento massivo;

  • transações críticas;

  • consistência financeira;

  • segurança corporativa.

O resultado é uma arquitetura híbrida extremamente eficiente.


A verdadeira transformação digital

Muitas empresas acreditam que transformação digital significa abandonar tudo que veio antes.

Mas a história mostra outra coisa.

Transformação digital bem-sucedida raramente consiste em destruir.

Consiste em evoluir.

Os sistemas que sustentam o mercado financeiro brasileiro representam décadas de conhecimento acumulado.

Substituí-los completamente seria como demolir uma usina hidrelétrica para construir um gerador portátil.

Não faz sentido.

O caminho inteligente é modernizar.

Expor APIs.

Integrar plataformas.

Automatizar processos.

Conectar o legado ao futuro.


O que os estudantes precisam entender

Quem está começando carreira em tecnologia frequentemente busca apenas as ferramentas mais recentes.

Isso é natural.

Mas existe uma lição valiosa.

As tecnologias que movimentam bilhões nem sempre são as mais populares nas redes sociais.

Muitas vezes são as mais confiáveis.

As mais estáveis.

As mais resilientes.

O profissional que entende:

  • cloud;

  • APIs;

  • Kubernetes;

  • segurança;

  • mainframe;

  • integração corporativa;

torna-se extremamente valioso para o mercado.

Porque consegue enxergar a arquitetura completa.

Não apenas a camada visível.


Conclusão: o coração continua batendo

Os maiores bancos digitais do Brasil nasceram na nuvem.

Foram criados por uma geração que cresceu falando de APIs, microsserviços e aplicações móveis.

Mudaram completamente a forma como os brasileiros se relacionam com o dinheiro.

Mas, ao crescerem, descobriram algo que os bancos tradicionais já sabiam há décadas.

No mercado financeiro, velocidade é importante.

Experiência do usuário é importante.

Inovação é importante.

Mas nada é mais importante do que confiança.

E confiança se constrói com sistemas capazes de operar dia após dia, ano após ano, movimentando bilhões de reais sem perder o controle de um único centavo.

Por isso, enquanto milhões de brasileiros fazem PIX, pagam boletos, investem, financiam imóveis e utilizam aplicativos modernos, existe uma infraestrutura silenciosa trabalhando nos bastidores.

Uma infraestrutura que raramente aparece nas propagandas.

Que quase nunca vira manchete.

Mas que continua sustentando o sistema financeiro nacional.

A nuvem trouxe inovação.

As fintechs trouxeram agilidade.

Os aplicativos trouxeram conveniência.

Mas, no coração de boa parte dessa engrenagem, o velho gigante continua trabalhando.

Discreto.

Confiável.

Resiliente.

Processando bilhões.

Como faz há décadas.

E, ao que tudo indica, continuará fazendo por muitos anos.


domingo, 14 de junho de 2026

O Dia em que um Banco Declarou a Própria Liquidação: Lições de Engenharia, Governança e Confiabilidade a partir do Incidente do Nubank

Bellacosa Mainframe e o incidente informatico do Nubank

O Dia em que um Banco Declarou a Própria Liquidação: Lições de Engenharia, Governança e Confiabilidade a partir do Incidente do Nubank

Introdução

Em junho de 2026, um episódio incomum chamou a atenção do mercado financeiro brasileiro, dos profissionais de tecnologia e dos especialistas em gestão de riscos. Clientes do Nubank receberam comunicações oficiais informando que a instituição teria entrado em processo de liquidação. A mensagem, enviada por canais legítimos da empresa, parecia autêntica, utilizava terminologia regulatória correta e mencionava procedimentos relacionados ao Fundo Garantidor de Créditos (FGC).

O problema era simples e ao mesmo tempo alarmante: a informação era falsa.

Em poucas horas, a notícia se espalhou pelas redes sociais, grupos de investidores, fóruns especializados e veículos de imprensa. O Banco Central precisou esclarecer que não existia qualquer procedimento de liquidação em andamento. O Nubank confirmou que se tratava de um erro operacional decorrente de uma falha em processos internos.

À primeira vista, o incidente parece apenas um erro de comunicação. Entretanto, uma análise mais profunda revela um caso clássico de falha sistêmica envolvendo automação, governança, gestão de mudanças, segregação de ambientes e controles de produção.

Mais importante ainda: o episódio oferece uma oportunidade rara para discutir um tema frequentemente negligenciado em empresas digitais modernas — a diferença entre construir sistemas rápidos e construir sistemas confiáveis.


O que aconteceu

Segundo informações divulgadas publicamente, um fluxo responsável por notificações relacionadas a processos de liquidação institucional teria sido acionado indevidamente.

A comunicação foi distribuída para clientes reais utilizando canais oficiais.

Do ponto de vista do usuário final, todos os elementos indicavam legitimidade:

  • origem oficial;

  • identidade visual correta;

  • linguagem regulatória compatível;

  • referência ao FGC;

  • comunicação direta da instituição.

Em segurança da informação existe um princípio fundamental:

O usuário não possui mecanismos para diferenciar uma mensagem legítima de uma mensagem enviada legitimamente por engano.

Essa frase resume a gravidade do incidente.

Quando uma comunicação falsa vem de um atacante externo, o cliente pode desconfiar.

Quando a mesma comunicação vem do próprio banco, a confiança desaparece como mecanismo de defesa.


O erro informático por trás do incidente

Embora os detalhes técnicos completos não tenham sido divulgados, a descrição pública permite inferir algumas hipóteses plausíveis.

O problema parece ter ocorrido em uma combinação de:

  • automação de mensagens;

  • parametrização inadequada;

  • ausência de validações obrigatórias;

  • insuficiência de mecanismos de aprovação.

Em engenharia de software, isso é conhecido como um erro de "guard rails", ou seja, ausência de barreiras que impeçam uma ação perigosa.

Imagine um sistema com a seguinte lógica:

Evento:
Liquidação Institucional

Instituição:
[NOME_DO_BANCO]

Ação:
Enviar comunicação aos clientes

Se o campo da instituição estiver vazio, o sistema deveria interromper imediatamente o processo.

No entanto, em muitos sistemas corporativos existem valores padrão.

Exemplo:

if banco == null:
    banco = "Nubank"

Ou ainda:

if banco == "":
    utilizar_instituicao_padrao()

Pequenos atalhos criados durante desenvolvimento, testes ou homologação podem se transformar em bombas-relógio quando chegam à produção.


Quando ambientes de teste contaminam a produção

Uma das hipóteses mais discutidas é a existência de um fluxo originalmente criado para testes.

Esse cenário é extremamente comum.

Empresas desenvolvem sistemas utilizando ambientes distintos:

Desenvolvimento

Local onde programadores criam funcionalidades.

Homologação

Ambiente utilizado para validações.

Produção

Sistema real utilizado por clientes.

Na teoria, esses ambientes são completamente isolados.

Na prática, muitas organizações acabam criando atalhos.

Exemplos comuns:

  • cópia de bases produtivas;

  • reutilização de configurações;

  • compartilhamento de APIs;

  • uso de dados reais em homologação.

Quando isso acontece, uma fronteira crítica desaparece.

O resultado é que ações originalmente pensadas para teste passam a ter impacto real.


A armadilha da automação

O setor financeiro moderno depende de automação em larga escala.

Bancos digitais enviam diariamente:

  • notificações;

  • alertas;

  • extratos;

  • avisos regulatórios;

  • comunicações de segurança.

Uma única plataforma pode disparar milhões de mensagens por hora.

O benefício é evidente:

  • redução de custos;

  • velocidade operacional;

  • escalabilidade.

O problema é que a automação amplifica erros.

Um funcionário que envia uma mensagem errada manualmente afeta algumas pessoas.

Um sistema automatizado pode afetar milhões.

Existe uma máxima conhecida em operações de TI:

A automação não elimina erros humanos. Ela multiplica seus efeitos.

O incidente ilustra perfeitamente esse princípio.


O papel dos controles de mudança

Toda alteração em sistemas críticos deveria seguir um processo formal.

Esse processo normalmente inclui:

Revisão técnica

Validação por outros desenvolvedores.

Aprovação operacional

Análise dos impactos.

Aprovação de negócio

Validação da área responsável.

Testes

Verificação funcional.

Plano de rollback

Capacidade de reversão rápida.

Quando qualquer uma dessas etapas falha, o risco aumenta exponencialmente.

A questão não é impedir erros.

Erros são inevitáveis.

A questão é impedir que erros individuais alcancem clientes.


O conceito de “blast radius”

Engenheiros de confiabilidade utilizam o conceito de blast radius.

Traduzindo livremente:

"raio de explosão".

A pergunta é simples:

Se algo der errado, quantas pessoas serão afetadas?

Sistemas modernos devem ser projetados para minimizar esse impacto.

Exemplo:

Em vez de enviar uma comunicação para toda a base de clientes, o sistema deveria:

  1. enviar para um grupo piloto;

  2. validar resultados;

  3. liberar gradualmente;

  4. expandir para toda a população.

Essa técnica é utilizada por empresas como:

  • Google;

  • Amazon;

  • Microsoft;

  • Netflix.

Caso o disparo incorreto tivesse sido submetido a um rollout progressivo, o incidente provavelmente teria sido detectado nos primeiros minutos.


O problema dos dados reais em testes

Outro aprendizado importante envolve o uso de dados produtivos.

Muitas empresas utilizam bases reais para reproduzir cenários complexos.

Isso facilita testes.

Também aumenta riscos.

Dados reais possuem características imprevisíveis:

  • relacionamentos existentes;

  • integrações ativas;

  • gatilhos automáticos;

  • usuários legítimos.

Uma rotina criada para laboratório pode encontrar condições inesperadas quando executada em produção.

É por isso que organizações maduras investem em:

  • anonimização;

  • mascaramento de dados;

  • ambientes sintéticos.

O objetivo é reproduzir a realidade sem colocar clientes reais em risco.


O fator psicológico do incidente

Existe um aspecto pouco discutido.

O dano não foi apenas tecnológico.

Foi psicológico.

O sistema financeiro funciona baseado em confiança.

Quando um banco afirma que está sendo liquidado, o cliente não realiza uma análise técnica.

Ele reage emocionalmente.

As perguntas surgem imediatamente:

  • Meu dinheiro está seguro?

  • Preciso sacar recursos?

  • Minha conta continuará funcionando?

  • Meu cartão será cancelado?

  • Vou perder investimentos?

Em poucos minutos pode surgir um fenômeno conhecido como corrida informacional.

Não necessariamente uma corrida bancária tradicional.

Mas uma corrida por esclarecimentos.

Milhares de pessoas acessam simultaneamente:

  • aplicativo;

  • central de atendimento;

  • redes sociais;

  • imprensa.

O volume gerado pode se tornar um problema operacional por si só.


O impacto no mercado

Embora o incidente tenha sido rapidamente esclarecido, ele produziu repercussões relevantes.

Mercados financeiros são altamente sensíveis à informação.

Especialmente quando envolve:

  • liquidez;

  • solvência;

  • regulação.

Investidores institucionais monitoram continuamente sinais de risco.

Uma notícia sobre liquidação, ainda que falsa, pode provocar:

  • volatilidade;

  • aumento de dúvidas;

  • especulação;

  • pressão reputacional.

Mesmo após o esclarecimento, permanece uma questão:

Como um mecanismo tão crítico conseguiu ser acionado incorretamente?

Essa pergunta interessa mais ao mercado do que o próprio erro.

Porque ela trata da maturidade operacional da organização.


O custo invisível da reputação

Empresas costumam medir:

  • receita;

  • lucro;

  • crescimento;

  • número de clientes.

Poucas conseguem medir confiança.

Entretanto, confiança é um dos ativos mais valiosos do setor financeiro.

Uma instituição pode gastar bilhões em marketing.

Mas basta um único incidente de credibilidade para comprometer anos de construção de marca.

A reputação é semelhante a um sistema distribuído:

Leva muito tempo para convergir.

Pode ser afetada em segundos.


O que empresas podem aprender

O incidente produz diversas lições para organizações digitais.

1. Sistemas críticos precisam de múltiplas aprovações

Nenhuma comunicação regulatória deveria depender de uma única ação.

Princípio dos quatro olhos:

duas pessoas precisam validar.

2. Produção deve ser protegida contra operadores

O objetivo não é desconfiar das pessoas.

É reconhecer que erros acontecem.

Sistemas precisam impedir ações perigosas.

3. Rollouts graduais reduzem impacto

Nenhum disparo massivo deveria ocorrer instantaneamente.

4. Testes precisam ser isolados

Ambientes de homologação devem permanecer separados da produção.

5. Alertas precisam monitorar comportamentos anormais

Se uma mensagem de liquidação for enviada, alarmes automáticos deveriam disparar imediatamente.


O paradoxo dos bancos digitais

O caso revela um paradoxo interessante.

Os bancos digitais são extraordinariamente eficientes.

Conseguem:

  • abrir contas em minutos;

  • aprovar cartões rapidamente;

  • processar milhões de transações.

Mas velocidade e confiabilidade nem sempre evoluem no mesmo ritmo.

À medida que organizações crescem, seus sistemas tornam-se mais complexos.

Mais integrações.

Mais automações.

Mais dependências.

Mais pontos de falha.

O desafio deixa de ser construir funcionalidades.

Passa a ser controlar complexidade.


A maturidade dos sistemas modernos

Os maiores incidentes tecnológicos raramente acontecem por falhas sofisticadas.

Na maioria das vezes eles surgem de:

  • configurações incorretas;

  • permissões inadequadas;

  • processos incompletos;

  • validações ausentes.

A história da tecnologia está repleta de exemplos semelhantes.

Falhas milionárias já foram causadas por:

  • campos vazios;

  • scripts de manutenção;

  • comandos executados no ambiente errado;

  • parâmetros incorretos.

O problema não é a tecnologia.

O problema é a interação entre tecnologia, pessoas e processos.


Conclusão

O episódio envolvendo a falsa comunicação de liquidação do Nubank não deve ser interpretado apenas como um erro operacional isolado.

Ele representa um estudo de caso sobre os desafios da engenharia moderna em sistemas de missão crítica.

O incidente demonstrou como um único evento pode atravessar múltiplas camadas organizacionais:

  • tecnologia;

  • governança;

  • comunicação;

  • segurança;

  • reputação;

  • mercado financeiro.

Mais importante, revelou uma verdade frequentemente esquecida em ambientes digitais:

A confiabilidade não nasce da ausência de erros.

Ela nasce da capacidade de impedir que erros inevitáveis se transformem em crises.

Em um mundo onde bancos são plataformas de software, cada linha de código, cada configuração e cada processo operacional participa diretamente da construção da confiança do cliente.

E confiança, diferentemente do software, não pode ser restaurada simplesmente com um novo deploy.

Ela precisa ser reconquistada.

Para ir mais longe

Bellacosa Mainframe e o incidente do nubank







Vagner Renato Bellacosa, IBM Champion e especialista em IBM Mainframe
IBM Z17 SYSTEM ONLINE
Sobre o autor

Vagner Renato Bellacosa

IBM Champion 2026 • Especialista em IBM Mainframe

Vagner Renato Bellacosa trabalha com IBM Mainframe desde 1988 , é IBM Champion e especialista em COBOL, CICS, Db2, z/OS e IBM Z. Compartilha experiências profissionais, conhecimento técnico, história da computação e práticas do universo mainframe para aproximar novas gerações das tecnologias que sustentam empresas, bancos e governos ao redor do mundo.

IBM Champion IBM Z COBOL CICS Db2 z/OS Mainframe desde 1988