Saiba por que Elixir e a VM BEAM são adequados para aplicações em tempo real: processos leves, supervisão OTP, tolerância a falhas, Phoenix e principais compensações.
“Tempo real” é um termo usado de forma ampla. Em termos de produto, geralmente significa que os usuários veem atualizações conforme acontecem — sem atualizar a página ou esperar por uma sincronização em segundo plano.
Tempo real aparece em lugares familiares:
O que importa é a imediaticidade percebida: as atualizações chegam rápido o suficiente para a interface parecer viva, e o sistema permanece responsivo mesmo quando muitos eventos estão fluindo.
“Alta concorrência” significa que o app precisa lidar com muitas atividades simultâneas — não apenas tráfego alto em rajadas. Exemplos incluem:
Concorrência é sobre quantas tarefas independentes estão em andamento, não apenas requisições por segundo.
Modelos tradicionais de thread-por-conexão ou pools pesados podem atingir limites: threads são relativamente caras, troca de contexto cresce sob carga, e bloqueios de estado compartilhado podem criar lentidões difíceis de prever. Recursos de tempo real também mantêm conexões abertas, então o uso de recursos se acumula em vez de ser liberado após cada requisição.
Elixir na VM BEAM não é mágica. Você ainda precisa de boa arquitetura, limites sensatos e acesso a dados cuidadoso. Mas o estilo de concorrência baseado em modelo-ator, processos leves e convenções OTP reduzem pontos de dor comuns — tornando mais fácil construir sistemas em tempo real que continuam responsivos à medida que a concorrência aumenta.
Elixir é popular para apps em tempo real e de alta concorrência porque roda na VM BEAM (a VM do Erlang). Isso importa mais do que parece: você não está apenas escolhendo sintaxe de linguagem — está escolhendo um runtime construído para manter sistemas responsivos enquanto muitas coisas acontecem ao mesmo tempo.
A BEAM tem longa história em telecom, onde software deve rodar por meses (ou anos) com downtime mínimo. Esses ambientes empurraram Erlang e a BEAM para objetivos práticos: responsividade previsível, concorrência segura e capacidade de recuperar falhas sem derrubar o sistema inteiro.
Essa mentalidade “sempre ligada” se aplica diretamente a necessidades modernas como chat, dashboards ao vivo, multiplayer, ferramentas de colaboração e streaming de atualizações — qualquer lugar com muitos usuários e eventos simultâneos.
Em vez de tratar concorrência como um adicional, a BEAM foi construída para gerenciar grande número de atividades independentes concorrentes. Ela agenda o trabalho de forma a evitar que uma tarefa ocupada congele todo o resto. Como resultado, sistemas continuam a servir requisições e enviar atualizações em tempo real mesmo sob carga.
Quando falam do “ecossistema Elixir”, geralmente querem dizer duas coisas trabalhando juntas:
Essa combinação — Elixir sobre Erlang/OTP, rodando na BEAM — é a base que as seções seguintes constroem, desde supervisão OTP até recursos em tempo real do Phoenix.
Elixir roda na VM BEAM, que tem uma ideia muito diferente de “processo” do que o sistema operacional. Quando a maioria das pessoas ouve processo ou thread, pensa em unidades pesadas gerenciadas pelo SO — algo criado com parcimônia porque cada uma custa memória e tempo de setup.
Processos da BEAM são mais leves: gerenciados pela VM (não pelo SO) e projetados para serem criados aos milhares (ou mais) sem que sua aplicação trave.
Uma thread do SO é como reservar uma mesa num restaurante movimentado: ocupa espaço, precisa de atenção da equipe, e não dá pra reservar uma por cada pessoa que passa. Um processo BEAM é mais como dar um número de senha: barato de distribuir, fácil de rastrear, e você pode gerenciar uma grande multidão sem precisar de uma mesa para cada um.
Na prática, isso significa que os processos BEAM:
Porque processos são baratos, apps Elixir podem modelar concorrência do mundo real diretamente:
Esse design é natural: em vez de construir estado compartilhado complexo com locks, você dá a cada “coisa que acontece” seu próprio worker isolado.
Cada processo BEAM é isolado: se um processo cair por causa de dados ruins ou um caso de borda inesperado, ele não derruba os outros. Uma única conexão com problema pode falhar sem tirar offline todos os outros usuários.
Esse isolamento é uma razão chave pela qual Elixir resiste bem sob alta concorrência: você pode aumentar o número de atividades simultâneas mantendo falhas localizadas e recuperáveis.
Apps Elixir não dependem de muitas threads mexendo no mesmo estrutura de dados compartilhada. Em vez disso, o trabalho é dividido em muitos pequenos processos que se comunicam enviando mensagens. Cada processo possui seu estado, então outros processos não podem mutá-lo diretamente. Essa escolha elimina uma grande classe de problemas de memória compartilhada.
Em concorrência com memória compartilhada você normalmente protege estado com locks, mutexes ou outras ferramentas de coordenação. Isso frequentemente leva a bugs complexos: condições de corrida, deadlocks e comportamentos que só falham sob carga.
Com passagem de mensagens, um processo atualiza seu estado apenas quando recebe uma mensagem, e trata mensagens uma de cada vez. Como não há acesso simultâneo à mesma memória mutável, você gasta muito menos tempo raciocinando sobre ordenação de locks, contenção ou intercalamentos imprevisíveis.
Um padrão comum se parece com isto:
Isso mapeia naturalmente para recursos em tempo real: eventos chegam, processos reagem, e o sistema permanece responsivo porque o trabalho está distribuído.
Passagem de mensagens não previne sobrecarga automaticamente — você ainda precisa de backpressure. Elixir oferece opções práticas: filas limitadas (limitar crescimento da mailbox), controle de fluxo explícito (aceitar apenas N tarefas em andamento) ou ferramentas estilo pipeline que regulam a vazão. O importante é que você adiciona esses controles nas fronteiras de processo, sem introduzir complexidade de estado compartilhado.
Quando as pessoas dizem “Elixir é tolerante a falhas”, geralmente falam de OTP. OTP não é uma biblioteca mágica — é um conjunto de padrões e blocos de construção comprovados (behaviours, princípios de projeto e tooling) que ajudam a estruturar sistemas de longa execução que se recuperam de forma elegante.
OTP encoraja dividir o trabalho em processos pequenos e isolados com responsabilidades claras. Em vez de um serviço monolítico que nunca pode falhar, você constrói um sistema de muitos pequenos workers que podem falhar sem derrubar tudo.
Tipos comuns de workers que você verá:
Supervisores são processos cuja função é iniciar, monitorar e reiniciar outros processos (“workers”). Se um worker cair — talvez por entrada inválida, timeout ou falha de uma dependência transitória — o supervisor pode reiniciá-lo automaticamente conforme uma estratégia escolhida (reiniciar um worker, reiniciar um grupo, aplicar backoff após falhas repetidas, etc.).
Isso cria uma árvore de supervisão, onde falhas são contidas e a recuperação é previsível.
“Let it crash” não significa ignorar erros. Significa evitar código defensivo complexo em cada worker e, em vez disso:
O resultado é um sistema que continua servindo usuários mesmo quando peças individuais se comportam mal — exatamente o que você quer em apps em tempo real e de alta concorrência.
“Tempo real” na maioria dos contextos web e de produto geralmente significa soft real-time: usuários esperam que o sistema responda rápido o suficiente para que pareça imediato — mensagens de chat aparecem imediatamente, dashboards atualizam suavemente, notificações chegam em um ou dois segundos. Respostas lentas ocasionais podem acontecer, mas se atrasos se tornarem comuns sob carga, as pessoas notam e perdem confiança.
Elixir roda na VM BEAM, construída em torno de muitos processos pequenos e isolados. O ponto-chave é o escalonador preemptivo da BEAM: o trabalho é dividido em fatias de tempo pequenas, então nenhum pedaço de código pode monopolizar a CPU por muito tempo. Quando milhares (ou milhões) de atividades concorrentes estão acontecendo — requisições web, pushes via WebSocket, jobs em background — o escalonador continua rotacionando entre elas e dando vez a cada uma.
Isso é uma razão importante pela qual sistemas Elixir frequentemente mantêm sensação “rápida” mesmo quando o tráfego dispara.
Muitos stacks tradicionais dependem fortemente de threads do SO e memória compartilhada. Sob alta concorrência, você pode enfrentar contenção de threads: locks, overhead de troca de contexto e efeitos de enfileiramento onde requisições começam a se acumular. O resultado costuma ser latência de cauda mais alta — pausas aleatórias de vários segundos que frustram usuários mesmo se a média parecer OK.
Como processos BEAM não compartilham memória e se comunicam por mensagens, Elixir pode evitar muitos desses gargalos. Você ainda precisa de boa arquitetura e planejamento de capacidade, mas o runtime ajuda a manter a latência mais previsível conforme a carga aumenta.
Soft real-time é um bom ajuste para Elixir. Hard real-time — onde perder um prazo é inaceitável (dispositivos médicos, controle de voo, certos controladores industriais) — normalmente exige sistemas operacionais especializados, linguagens e abordagens de verificação. Elixir pode participar desses ecossistemas, mas raramente é a ferramenta principal para prazos estritos garantidos.
Phoenix costuma ser a “camada em tempo real” escolhida ao construir sobre Elixir. Foi projetado para manter atualizações ao vivo simples e previsíveis, mesmo quando milhares de clientes estão conectados.
Phoenix Channels oferecem uma forma estruturada de usar WebSockets (ou fallback por long-polling) para comunicação ao vivo. Clientes entram num tópico (por exemplo, room:123), e o servidor pode empurrar eventos para todos naquele tópico ou responder a mensagens individuais.
Ao contrário de servidores WebSocket feitos à mão, Channels incentivam um fluxo de mensagens limpo: join, handle events, broadcast. Isso evita que recursos como chat, notificações ao vivo e edição colaborativa se tornem um emaranhado de callbacks.
Phoenix PubSub é o “ônibus de broadcast” interno que permite publicar eventos e outros trechos do app assinarem — localmente ou entre nós quando você escala. Atualizações em tempo real geralmente não são disparadas pelo processo de socket em si. Um pagamento é confirmado, um pedido muda de status, um comentário é adicionado — PubSub permite broadcast dessa mudança para todos os assinantes interessados (channels, processos LiveView, jobs em background) sem acoplamento rígido.
Presence é o padrão embutido do Phoenix para rastrear quem está conectado e o que está fazendo. É usado para listas de usuários online, indicadores de digitação e editores ativos num documento.
Num chat simples de equipe, cada sala pode ser um tópico como room:42. Quando um usuário envia uma mensagem, o servidor a persiste e depois faz broadcast via PubSub para que todos os clientes conectados a vejam instantaneamente. Presence mostra quem está na sala e se alguém está digitando, enquanto um tópico separado como notifications:user:17 pode enviar alertas de "você foi mencionado" em tempo real.
Phoenix LiveView permite construir interfaces interativas e em tempo real mantendo a maior parte da lógica no servidor. Em vez de empacotar uma grande SPA, LiveView renderiza HTML no servidor e envia pequenas atualizações pela conexão persistente (normalmente WebSockets). O navegador aplica essas atualizações instantaneamente, então as páginas parecem "vivas" sem que você precise lidar manualmente com muito estado no cliente.
Como a fonte da verdade permanece no servidor, você evita muitos dos problemas clássicos de apps clientes complexos:
LiveView também torna recursos em tempo real — atualizar uma tabela quando dados mudam, mostrar progresso ao vivo ou refletir presença — algo simples porque atualizações são apenas parte do fluxo normal renderizado pelo servidor.
LiveView brilha em painéis administrativos, dashboards, ferramentas internas, apps CRUD e fluxos pesados de formulários onde correção e consistência importam. Também é uma boa escolha quando você quer experiência interativa moderna mas prefere menos JavaScript.
Se seu produto precisa de comportamento offline, trabalho extenso em modo desconectado, ou renderização cliente altamente personalizada (canvas/WebGL, animações complexas, interações nativas profundas), uma aplicação cliente mais rica (ou nativa) pode ser mais adequada — possivelmente usando Phoenix como API e backend em tempo real.
Escalar um app Elixir em tempo real normalmente começa com uma pergunta: podemos rodar a mesma aplicação em múltiplos nós e fazê-los se comportar como um único sistema? Com clustering baseado na BEAM, a resposta frequentemente é “sim” — você pode subir vários nós idênticos, conectá-los em cluster e distribuir tráfego via load balancer.
Um cluster é um conjunto de nós Elixir/Erlang que conversam entre si. Uma vez conectados, podem rotear mensagens, coordenar trabalho e compartilhar certos serviços. Em produção, clustering normalmente depende de descoberta de serviço (DNS do Kubernetes, Consul, etc.) para que nós se encontrem automaticamente.
Para recursos em tempo real, PubSub distribuído é importante. No Phoenix, se um usuário conectado ao Nó A precisa de uma atualização disparada no Nó B, PubSub faz a ponte: broadcasts se replicam através do cluster para que cada nó possa empurrar atualizações para seus próprios clientes.
Isso viabiliza escalonamento horizontal real: adicionar nós aumenta conexões concorrentes totais e throughput sem quebrar a entrega em tempo real.
Elixir facilita manter estado dentro de processos — mas quando você escala, precisa ser deliberado:
A maioria das equipes faz deploy com releases (frequentemente em containers). Adicione health checks (liveness/readiness), garanta que nós possam descobrir e conectar uns aos outros, e planeje deploys rolling onde nós entram/saiem do cluster sem derrubar o sistema todo.
Elixir é uma boa escolha quando seu produto tem muitas “pequenas conversas” simultâneas — muitos clientes conectados, atualizações frequentes e necessidade de continuar respondendo mesmo quando partes do sistema falham.
Chat e messaging: milhares a milhões de conexões de longa duração são comuns. Processos leves mapeiam naturalmente para “um processo por usuário/sala”, mantendo fan-out responsivo.
Colaboração (docs, whiteboards, presença): cursores em tempo real, indicadores de digitação e sincronização de estado criam fluxo constante de atualizações. Phoenix PubSub e isolamento de processos ajudam a broadcast eficiente sem transformar código em um emaranhado de locks.
Ingestão IoT e telemetria: dispositivos enviam eventos pequenos continuamente e o tráfego pode ter picos. Elixir lida bem com altas contagens de conexão e pipelines com controle de fluxo, enquanto supervisão OTP torna a recuperação previsível quando dependências downstream falham.
Backends de jogos: matchmaking, lobbies e estado por partida envolvem muitas sessões concorrentes. Elixir suporta máquinas de estado concorrentes rápidas (frequentemente “um processo por partida”) e pode manter latência de cauda sob controle durante picos.
Alertas financeiros e notificações: confiabilidade importa tanto quanto velocidade. O design tolerante a falhas do Elixir e árvores de supervisão suportam sistemas que precisam continuar processando mesmo quando serviços externos time-out.
Pergunte:
Defina metas cedo: throughput (eventos/s), latência (p95/p99) e um orçamento de erro (taxa aceitável de falhas). Elixir costuma se destacar quando essas metas são rígidas e precisam ser cumpridas sob carga — não apenas em um ambiente de staging tranquilo.
Elixir é excelente para lidar com muito trabalho concorrente e ligado a I/O — WebSockets, chat, notificações, orquestração, processamento de eventos. Mas não é a melhor escolha universal. Conhecer as compensações ajuda a evitar forçar Elixir em problemas para os quais não foi otimizado.
A VM BEAM prioriza responsividade e latência previsível, ideal para sistemas em tempo real. Para throughput bruto de CPU — codificação de vídeo, computação numérica pesada, treino de ML em larga escala — outros ecossistemas podem ser mais adequados.
Quando você precisa de trabalho pesado em CPU numa arquitetura Elixir, abordagens comuns são:
Elixir é acessível, mas conceitos OTP — processos, supervisores, GenServers, controle de fluxo — exigem tempo para internalizar. Equipes vindas de stacks request/response podem precisar de um período de adaptação antes de projetar sistemas do “jeito BEAM”.
Contratar também pode ser mais lento em algumas regiões comparado a stacks mainstream. Muitas equipes planejam treinar internamente ou parear engenheiros Elixir com mentores experientes.
As ferramentas centrais são fortes, mas alguns domínios (integrações enterprise específicas, SDKs de nicho) podem ter menos bibliotecas maduras que Java/.NET/Node. Talvez você escreva mais glue code ou mantenha wrappers.
Executar um nó único é simples; clustering adiciona complexidade: descoberta, partições de rede, estado distribuído e estratégias de deploy. Observabilidade é boa, mas pode exigir configuração deliberada para tracing, métricas e correlação de logs. Se sua organização precisa de operações turnkey com mínima customização, um stack mais convencional pode ser mais simples.
Se seu app não é em tempo real, não é concorrente pesado e é majoritariamente CRUD com tráfego moderado, escolher um framework mainstream que sua equipe já conhece pode ser o caminho mais rápido.
A adoção de Elixir não precisa ser um grande rewrite. O caminho mais seguro é começar pequeno, provar valor com um recurso em tempo real e crescer a partir daí.
Um passo prático inicial é uma aplicação Phoenix pequena que demonstre comportamento em tempo real:
Mantenha o escopo enxuto: uma página, uma fonte de dados, uma métrica de sucesso clara (por exemplo, “atualizações aparecem em até 200ms para 1.000 usuários conectados”). Se precisar de visão rápida de setup e conceitos, comece em /docs.
Se você ainda está validando a experiência de produto antes de adotar totalmente a stack BEAM, pode prototipar a UI e fluxos ao redor rapidamente. Por exemplo, equipes costumam usar Koder.ai (uma plataforma vibe-coding) para esboçar e lançar um app web via chat — React no front, Go + PostgreSQL no back — e então integrar ou trocar por um componente Elixir/Phoenix em tempo real quando os requisitos ficarem claros.
Mesmo num protótipo pequeno, estruture sua app para que o trabalho ocorra em processos isolados (por usuário, por sala, por stream). Isso facilita raciocinar sobre o que roda onde e o que acontece quando algo falha.
Adicione supervisão cedo, não depois. Trate como parte básica da infraestrutura: inicie workers chave sob um supervisor, defina comportamento de reinício e prefira pequenos workers em vez de um “mega processo”. É aí que Elixir se diferencia: você assume que falhas ocorrerão e faz com que sejam recuperáveis.
Se você já tem um sistema em outra linguagem, um padrão comum de migração é:
Use feature flags, rode o componente Elixir em paralelo e monitore latência e taxas de erro. Se estiver avaliando planos ou suporte para uso em produção, verifique /pricing.
Se fizer benchmarks, notas de arquitetura ou tutoriais durante a avaliação, Koder.ai também tem um programa de earn-credits para criar conteúdo ou indicar usuários — útil se você estiver experimentando stacks diferentes e quiser compensar custos de tooling enquanto aprende.
"Em tempo real" na maioria dos contextos de produto significa soft real-time: atualizações chegam rápido o suficiente para que a interface pareça ao vivo (frequentemente em centenas de milissegundos até um ou dois segundos), sem precisar atualizar manualmente.
É diferente de hard real-time, onde perder um prazo é inaceitável e normalmente requer sistemas especializados.
Alta concorrência é sobre quantas atividades independentes estão acontecendo ao mesmo tempo, não apenas picos de requisições por segundo.
Exemplos incluem:
Arquiteturas que criam uma thread por conexão podem ter problemas porque threads são relativamente caras e a sobrecarga aumenta conforme a concorrência cresce.
Pontos recorrentes de dor:
Processos BEAM são gerenciados pela VM e leves, projetados para serem criados em grande número.
Na prática, isso torna viável padrões como “um processo por conexão/usuário/tarefa”, o que simplifica modelar sistemas em tempo real sem necessidade intensa de locks e estado compartilhado.
Com passagem de mensagens, cada processo possui seu próprio estado e outros processos se comunicam enviando mensagens.
Isso ajuda a reduzir problemas clássicos de memória compartilhada, tais como:
Você pode implementar controle de fluxo nas fronteiras de processo, fazendo com que o sistema degrade de forma previsível em vez de cair.
Técnicas comuns:
OTP oferece convenções e blocos de construção para sistemas de longa execução que se recuperam de falhas.
Peças chave incluem:
“Let it crash” significa evitar código defensivo excessivo dentro de cada worker e, em vez disso, confiar na supervisão para restaurar um estado limpo.
Na prática:
As funcionalidades em tempo real do Phoenix normalmente se mapeiam em três ferramentas:
LiveView mantém a maior parte do estado e lógica da UI no servidor e envia pequenos diffs pela conexão persistente.
É uma boa escolha para:
Normalmente não é ideal para apps offline-first ou renderizações cliente altamente personalizadas (canvas/WebGL complexos).
