Jonatã
Hofmann

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Arquitetura distribuída em microsserviços, com domínios independentes para inscrições, participantes, vídeos e votação. BFFs separados para aplicações públicas e administrativas, comunicação assíncrona por eventos, Redis para operações de alta frequência e infraestrutura containerizada em Kubernetes na Azure.

! pontos de atenção

• ▸Escalabilidade para mais de 300 mil votos
• ▸Controle de concorrência e consistência na votação
• ▸Proteção contra bots, automações e abuso
• ▸Validação dos dados de participantes e votantes
• ▸Rate limiting e controle de frequência
• ▸Processamento assíncrono de vídeos e integrações
• ▸Armazenamento de grandes volumes de conteúdo no Azure Blob Storage

$ arquitetura

Backend .NET com Clean Architecture separada por domínios e frontend Angular. Emissões processadas de forma assíncrona por filas, isolamento multi-tenant e publicação em Azure com pipelines de CI/CD.

! pontos de atenção

• ▸Alto volume de emissões concorrentes exigindo idempotência e reprocessamento seguro
• ▸Integrações com órgãos fiscais instáveis — retries, filas e circuit breakers
• ▸Isolamento de dados entre tenants sem comprometer a performance
• ▸Auditoria e rastreabilidade de cada documento emitido

$ arquitetura

Arquitetura distribuída em microserviços, com Next.js + BFF NestJS, serviços de domínio independentes e processamento especializado em Python. Azure Blob Storage para vídeos e artefatos, PostgreSQL + pgvector para conhecimento semântico, processamento assíncrono e escalabilidade independente dos workloads de IA. Camada de IA multi-provider com RAG, AI Agents, MCP e streaming via SSE.

! pontos de atenção

• ▸Processamento assíncrono e escalável de vídeo e IA
• ▸Agentes com RAG e ferramentas via MCP
• ▸Microserviços e separação por domínios
• ▸Serviço Python especializado em processamento multimodal
• ▸Multi-provider para reduzir vendor lock-in
• ▸Banco vetorial para busca semântica
• ▸Containerização e Kubernetes
• ▸Escalabilidade horizontal e observabilidade

$ arquitetura

Arquitetura distribuída em microsserviços, com Next.js, BFF em NestJS e serviços especializados para orquestração de agentes, gerenciamento de conversas, configurações e recuperação de conhecimento. Camada de abstração multi-provider para integração com OpenAI, Azure OpenAI e Anthropic Claude, permitindo flexibilidade na escolha de modelos e evolução independente dos fornecedores. Sistema RAG com PostgreSQL e pgvector para armazenamento de embeddings, recuperação semântica e enriquecimento contextual das respostas, incluindo estratégias de fallback para indisponibilidade ou ausência de conhecimento relevante. Orquestração de agentes com instruções especializadas, contexto conversacional persistente, integração com ferramentas externas e suporte a MCP (Model Context Protocol). Comunicação em tempo real via Server-Sent Events (SSE), processamento assíncrono e armazenamento de histórico de conversas.

! pontos de atenção

• ▸Arquitetura multiagente com comportamentos e instruções especializadas
• ▸Orquestração de LLMs com suporte a múltiplos provedores
• ▸RAG com busca semântica, recuperação contextual e estratégias de fallback
• ▸Integração de agentes com ferramentas externas via MCP e tool calling
• ▸Memória conversacional e persistência de threads e mensagens
• ▸Streaming de respostas em tempo real via SSE
• ▸Integração com fontes externas de conhecimento e documentos
• ▸Separação de responsabilidades entre BFF, agentes, configurações e serviços de conhecimento
• ▸Gestão de créditos e controle de consumo de recursos de IA
• ▸Arquitetura preparada para extensibilidade, escalabilidade e observabilidade

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Ambiente baseado em Kubernetes e Docker, com pipelines de CI/CD automatizados, separação de ambientes e padronização de deploys. Organização dos serviços em clusters e namespaces, integração com Azure e definição de padrões para configuração, secrets, observabilidade e comunicação entre microsserviços.

! pontos de atenção

• ▸Padronização do fluxo de desenvolvimento até produção
• ▸Automação de build, testes e deploy
• ▸Estratégia de ambientes para desenvolvimento, homologação e produção
• ▸Configuração e gerenciamento de secrets e variáveis por ambiente
• ▸Escalabilidade e disponibilidade dos serviços no Kubernetes
• ▸Observabilidade centralizada com logs, métricas e monitoramento
• ▸Padronização da infraestrutura para múltiplos microsserviços