Cloudflare Cache lançamento: Zstandard e Pingora reduzem petabytes

A internet de 2026 é, essencialmente, uma malha de caches. Cada requisição HTTP bem-sucedida depende de algum mecanismo que evita buscar conteúdo na origem — e é nesse campo que a Cloudflare se consolidou como um dos maiores sistemas autônomos do mundo, o AS13335, presente em mais de 300 cidades e 100 países, processando aproximadamente 1 em cada 5 requisições HTTP globais. Em um ecossistema de CDN cada vez mais pressionado por tráfego, latência e custos de egress, o Cloudflare Cache lançamento recente reúne um conjunto de inovações que atacam diretamente o coração da infraestrutura de borda: como armazenar mais dados com o mesmo hardware, servir conteúdo com menos memória e permitir que o cache da edge seja programável por meio de Workers e Images. Para profissionais de infraestrutura, segurança e SRE, entender esses movimentos é entender para onde o mercado de edge computing está indo em 2026.

Os anúncios que sustentam este Cloudflare Cache lançamento vêm de publicações oficiais do Cloudflare Blog e de changelogs internos. A empresa revelou que prototipou compressão Zstandard (RFC 8878) dentro do cache, em conjunto com o proxy Pingora, com potencial de economizar petabytes de armazenamento de cache usando o mesmo hardware. Em paralelo, a equipe responsável pelo 1.1.1.1 — o resolver DNS público da Cloudflare — aplicou cinco otimizações em Rust no layout do cache do serviço apelidado de Big Pineapple, reduzindo o consumo de memória por entrada em 56% e liberando aproximadamente 100 terabytes de RAM em toda a frota. Juntas, essas mudanças representam um salto de eficiência que reduz custo operacional, aumenta hit ratio e melhora a experiência do usuário final.

Para empresas brasileiras, o impacto é concreto. Com pontos de presença no Brasil — incluindo São Paulo, Rio de Janeiro e outras capitais — a Cloudflare entrega conteúdo a poucos milissegundos do usuário, e cada gigabyte servido diretamente do cache evita tráfego caro para a origem. Em um cenário de LGPD, soberania de dados e margens operacionais apertadas, otimizar cache não é cosmético: é redução de latência, de custo de egress e de carga sobre a infraestrutura de origem. O Cloudflare Cache lançamento também amplia o escopo do que pode ser cacheado e manipulado programaticamente, com novos limites de Workers e recursos de Images binding, como rasterização de texto e assinatura de URLs.

Este post técnico desmonta o que mudou, como funciona a compressão Zstandard aplicada ao cache, o papel do Pingora como proxy de alto desempenho em Rust, as otimizações de memória do 1.1.1.1, e o que os novos limites de Workers de 64 MiB significam na prática. Você vai ver comparações com Akamai, Fastly e AWS CloudFront, um passo a passo de configuração no Cloudflare Dashboard e recomendações para aplicar essas melhorias em ambientes corporativos brasileiros. Ao final, vamos mostrar como a JRT Technology Solutions implementa e gerencia Cloudflare para clientes corporativos, combinando CDN, WAF, Zero Trust e Workers.

Cloudflare Cache lançamento: o que há de novo no stack de cache

O Cloudflare Cache lançamento não é um único produto com um botão de ativação, mas um pacote de avanços publicados no decorrer das últimas semanas que altera fundamentalmente a eficiência da camada de cache da Cloudflare. A notícia mais significativa veio do Cloudflare Blog, no artigo “How we could save petabytes of cache storage with Zstandard and Pingora”. Nele, a equipe de infraestrutura explica que prototipou um sistema de compressão de objetos dentro do cache, permitindo que os discos NVMe/SSD de cada ponto de presença armazenem muito mais dados sem qualquer compra adicional de hardware. O resultado estimado é uma economia de petabytes de armazenamento de cache em escala de frota.

Outro pilar do anúncio é a otimização do cache do resolver DNS 1.1.1.1. O artigo “How we saved 100 terabytes of memory by optimizing 1.1.1.1’s DNS cache” detalha cinco otimizações em Rust no layout de memória do cache do Big Pineapple, o servidor DNS autoritativo e recursivo da Cloudflare. A redução de 56% no consumo por entrada liberou cerca de 100 TB de RAM em todos os data centers da Cloudflare. Para um serviço que responde bilhões de consultas DNS diariamente, essa economia reduz latência, aumenta a taxa de acerto do cache e permite que a infraestrutura absorva picos sem degradação.

Completam o pacote dois changelogs relevantes para a camada programável de cache. O Workers passou a permitir deploy de bundles com até 64 MiB de tamanho descompactado, eliminando a checagem anterior baseada no tamanho gzip (3 MB para planos Free e 10 MB para planos pagos). Antes, dependências maiores, frameworks pesados e muito código eram rejeitados no upload. Agora, apenas o tamanho descompactado conta, e o comando wrangler deploy --outdir bundled/ --dry-run mostra o valor exato do Total Upload. Já o Cloudflare Images binding ganhou métodos para rassterizar texto em imagens, listar com filtro de metadados, gerar URLs assinadas, criar uploads diretos e — crucial para cache — definir Cache-Control com Workers Cache, permitindo que imagens otimizadas sejam armazenadas na edge de forma explícita.

Ao juntar essas publicações, fica claro o direcionamento estratégico da Cloudflare: reduzir a pegada física do cache, torná-lo mais rápido e programável, e eliminar limites que atrapalhavam o uso do edge computing. Para quem opera infraestrutura CDN, cada um desses anúncios tem implicações práticas imediatas, que abordaremos nas próximas seções. O Cloudflare Cache lançamento é, portanto, um marco de eficiência que merece análise detalhada, não apenas porque economiza recursos, mas porque muda o custo-benefício de servir conteúdo estático e dinâmico a partir da borda.

Cloudflare Cache lançamento: detalhes técnicos e como funciona

A base técnica do Cloudflare Cache lançamento começa com o Zstandard, amplamente conhecido como Zstd. Trata-se de um algoritmo de compressão sem perdas definido na RFC 8878, desenvolvido originalmente pelo Facebook/Meta e hoje mantido como padrão aberto. O Zstd se destaca por oferecer taxas de compressão superiores ao gzip com desempenho de descompressão muito superior ao Brotli — um equilíbrio essencial para cache de borda, onde o objeto precisa ser descomprimido em frações de milissegundo antes de ser servido ao cliente. A Cloudflare prototipou a compressão dos objetos armazenados em cache usando Zstd, reduzindo a ocupação de disco e aumentando a capacidade útil de armazenamento sem adicionar hardware.

O segundo componente é o Pingora, o proxy HTTP de alto desempenho escrito em Rust que a Cloudflare desenvolveu para substituir o Nginx em sua borda. O Pingora gerencia conexões, TLS, HTTP/2, HTTP/3 e roteamento de requisições com maior eficiência de memória e menor latência de cauda. Ao combinar Pingora com a compressão Zstd no cache, a Cloudflare consegue comprimir objetos sem penalizar o tempo de resposta: a descompressão ocorre no caminho de saída, aproveitando o alto desempenho do Rust para manter overhead mínimo. Na prática, isso significa que um mesmo disco NVMe pode armazenar significativamente mais objetos, aumentando o hit ratio e reduzindo a necessidade de buscar conteúdo na origem.

No caso do 1.1.1.1, a equipe do Big Pineapple aplicou cinco otimizações de layout em Rust no cache DNS, incluindo reordenação de campos para reduzir padding, uso de estruturas mais compactas para armazenar TTLs e pointers, e eliminação de alocações redundantes. O resultado foi uma redução de 56% na memória por entrada. Com bilhões de entradas em cache na frota global, isso liberou 100 TB de RAM, que agora pode ser usada para outros serviços — incluindo o próprio cache HTTP — ou simplesmente reduzir o custo de infraestrutura. Para quem administra DNS público ou privado, a lição é clara: micro-otimizações em estruturas de cache, quando aplicadas em escala, geram economias massivas.

O Workers também passou por mudanças estruturais no limite de deploy. Antes, o Wrangler compactava o bundle e verificava o tamanho gzip: 3 MB para Free e 10 MB para Paid. Isso obrigava desenvolvedores a fazer tree-shaking agressivo, cortar dependências e evitar frameworks mais robustos. Agora, o limite é de 64 MiB descompactados em todos os planos. O valor que importa é o campo Total Upload exibido pelo dry-run do Wrangler. Já o Images binding introduziu o método .text() para rasterizar texto em imagens, o array