Decisões de arquitetura reais

Modernização do ecossistema de atendimento ao cliente

Liderança na modernização de uma aplicação crítica de larga escala, integrando um frontend robusto em .NET WPF a uma nova arquitetura de microserviços em .NET, com otimização da camada de persistência em Oracle para latência reduzida e zero downtime na migração.

Desafio

Transformar uma aplicação monolítica de atendimento ao cliente de grande porte em uma arquitetura moderna de microserviços, garantindo latência < 200ms, integridade dos dados e zero interrupção no serviço durante a migração.

Solução

Integramos um frontend .NET WPF a uma nova arquitetura de microserviços .NET, otimizando a camada de persistência em Oracle com índices estratégicos e connection pooling, reduzindo a latência de queries de 500ms para <50ms.

Resultados

• Latência reduzida 60% (de 500ms para 200ms em média)
• Migração sem interrupções, sem parar a operação
• Throughput aumentou 3x com arquitetura orientada a eventos
• MTTR reduzido 70% com observabilidade implementada
• 99.9% de disponibilidade em produção

Orquestrador de alta performance com Hazelcast

Decisão arquitetural: adotar Golang + Hazelcast para orquestração de scripts distribuídos, escalando 9.000+ scripts de coleta para redes de shoppings em menos de 1 segundo com 99.9% de disponibilidade.

Contexto e Decisão

As redes precisavam escalar a coleta e processamento de dados, gerenciando mais de 9 mil scripts simultaneamente com alta disponibilidade, baixa latência (<1s) e eficiência de recursos otimizada. A decisão foi entre (1) múltiplas máquinas com scripts síncronos, (2) orquestrador centralizado em Python, ou (3) orquestrador distribuído em Golang + Hazelcast.

Trade-offs Analisados

• Máquinas separadas: simples de implementar, mas sem paralelismo eficiente, latência >10s
• Orquestrador Python: rápido de desenvolver, mas GIL limita concorrência e alto uso de memória
• Golang + Hazelcast: alta concorrência via goroutines, baixo uso de recursos, paralelismo distribuído

Decisão Registrada (ADR-003)

• Orquestrador em Golang: compilação estática, baixo uso de CPU/memória, goroutines para paralelismo
• Hazelcast como cluster: distribuição de carga e coordenação de scripts entre nós
• CQRS Pattern: separação de escrita (trigger de scripts) e leitura (resultados)
• Coordenação de squads: escala organizacional gerenciada via squads multidisciplinares

Resultados

• 9.000+ scripts em <1s de execução (anteriormente 10s+)
• CPU e memória otimizadas em 40% com Go + Hazelcast vs. Python
• 99.9% de disponibilidade em produção
• Liderança de equipes: coordenação de squads multidisciplinares
• Pilar arquitetural para escalabilidade de dados em outros projetos

Modernização da engenharia de dados para varejo

Liderança no projeto de modernização da engenharia de dados para soluções de força de vendas atendendo grandes players do setor de bens de consumo, com foco na criação de ecossistemas de dados resilientes e otimizados em ambientes AWS e mobile.

Desafio

Criar ecossistemas de dados resilientes e de alta disponibilidade para suportar operações de campo de grandes multinacionais do setor, garantindo performance (latência < 500ms) e eficiência de custos na nuvem AWS.

Solução

Lideramos a estratégia de transição tecnológica e arquitetura de dados em ambientes AWS, utilizando .NET para construir ecossistemas resilientes com serverless e otimização de queries, reduzindo custos em 45% e latência de processamento em 80%.

Resultados

• Latência reduzida 80% (de 2s para 400ms em média)
• Custo de infra reduzido 45% com otimização AWS
• Alta disponibilidade e performance em AWS
• Ecossistema resiliente para operações móveis (99.95% uptime)

Sistema de geração de contas de energia solar

Construção, para uma fintech de energia solar, de um sistema de geração de contas que espelha precisamente a economia real obtida através do sistema solar, integrando serviços financeiros a uma infraestrutura de IoT com processamento de dados em tempo real (latência < 100ms).

Desafio

A fintech precisava de um sistema capaz de gerar contas de energia precisas que refletissem o retorno real do investimento solar dos clientes, processando dados de geração em tempo real (< 100ms) da infraestrutura IoT com 99.8% de precisão.

Solução

Integramos serviços financeiros com infraestrutura de IoT, utilizando Elixir e Phoenix para construir sistemas de alta concorrência e uma arquitetura orientada a eventos com Apache Kafka. A telemetria dos dispositivos foi convertida em indicadores financeiros confiáveis para as faturas dos clientes.

Resultados

• Precisão 99.8% nas contas de energia solar
• Processamento < 100ms de dados de geração em tempo real
• Alta concorrência com Elixir/Phoenix (10k+ eventos/s)
• Transparência sobre o retorno do investimento
• 90% de redução no tempo de faturamento (de horas para minutos)

Base de conhecimento com chat de IA

Decisão arquitetural: adotar arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation) com gateway de LLMs via AWS Bedrock, separando indexação de conhecimento de geração de respostas para garantir 95% de precisão e <200ms de latência.

Contexto e Decisão

O conhecimento corporativo estava disperso em documentos, sistemas e pessoas. A decisão foi entre (1) fine-tuning de LLMs proprietários, (2) RAG com Elasticsearch + Bedrock, ou (3) vector DB dedicada. Optamos por RAG por equilibrar custos de operação, latência de resposta e rastreabilidade de fontes.

Trade-offs Analisados

• Fine-tuning: custo elevado por atualização, latência baixa, mas sem rastreabilidade de fontes
• RAG com Elasticsearch: custo moderado, latência controlável (<200ms), rastreabilidade completa
• Vector DB: latência otimizada, mas dependência de fornecedor adicional e maior complexidade

Decisão Registrada (ADR-007)

• Ingestão e indexação: Elasticsearch com embeddings otimizados para busca semântica
• Orquestração LLMs: AWS Bedrock para gerenciamento de prompts e custo por requisição
• Citação de fontes: cada resposta inclui referências documentais para auditoria
• OWASP Top 10 para LLMs: proteção contra prompt injection e data leakage

Resultados

• 95% de precisão nas respostas com fontes citadas
• Tempo de resposta < 200ms (anteriormente 5-10s manualmente)
• 90% de redução no tempo de resolução de consultas
• LTV aumentado 35% (Lifetime Value) com respostas precisas
• CAC reduzido 25% (Customer Acquisition Cost)

Modernização da força de vendas farmacêutica

Decisão arquitetural: migrar de monolito legado para microserviços em Golang no GCP, com PostgreSQL para consistência transacional e BigQuery para análise, implementando sync offline robusto para latência <300ms em ambientes sem conectividade.

Contexto e Decisão

O cliente precisava modernizar sua plataforma de força de vendas, migrando de arquitetura legada para cloud-native. A decisão foi entre (1) evoluir o monolito existente, (2) microserviços com Go + GCP, ou (3) solução serverless. Optamos por microserviços por equilibrar performance mobile, sync offline e análise em tempo real.

Trade-offs Analisados

• Monolito evoluído: rápido para implementar, mas limita independência de deploy e escala seletiva
• Microserviços Go + GCP: deploy independente, escala por domínio, mas complexidade operacional inicial
• Serverless: baixo overhead operacional, mas cold starts impactam latência mobile crítica

Decisão Registrada (ADR-012)

• Microserviços em Golang: latência <300ms mesmo offline, compilação estática e baixo uso de recursos
• PostgreSQL: consistência transacional para dados de inventário e preços regulatórios
• BigQuery: análise de dados de campo em tempo real para decisões comerciais
• Sync offline: CRDTs para resolução automática de conflitos em áreas sem conectividade

Resultados

• Latência 70% menor (de 1s para 300ms)
• 90% de redução no tempo de geração de relatórios analíticos
• Sync offline robusto para ambientes sem conectividade
• 99.9% de uptime em produção mobile
• Modernização completa da arquitetura de força de vendas