Por dentro da arquitetura da V3
Construindo uma Plataforma moderna, escalável e segura
Quando projetamos a V3, tínhamos um objetivo claro: entregar uma plataforma de visão computacional robusta, segura e escalável — não apenas uma API funcional. Para isso, investimos em uma arquitetura moderna, desenhada para evoluir junto com nossos clientes, com foco em isolamento, performance e conformidade legal.
Neste post, queremos compartilhar com você — desenvolvedor, integrador ou arquiteto de sistemas — como estruturamos os fundamentos da V3 sob uma ótica técnica.
Multi-tenant de verdade
Cada cliente da V3 é provisionado em seu próprio tenant isolado, o que significa:
- Ambientes segregados lógica e computacionalmente.
- Tokens, dados, métricas e até filas de mensagens totalmente independentes.
- Possibilidade de aplicar políticas de segurança, escalabilidade e retenção de forma granular.
Essa abordagem evita o acoplamento excessivo entre contas e nos permite garantir níveis de segurança e privacidade superiores, especialmente em conformidade com a LGPD.
Escalabilidade nativa com Kubernetes
Toda a plataforma roda em uma infraestrutura orquestrada com Kubernetes, que nos permite:
- Autoescalar componentes críticos com base em carga e volume de eventos.
- Distribuir horizontalmente processamentos intensivos como análise de vídeo e eventos de comportamento.
- Facilitar rollouts canary e blue/green com segurança.
- Executar rotinas de manutenção e upgrades com zero downtime.
A combinação de tenants isolados com Kubernetes resulta em uma operação previsível, onde cada cliente pode escalar sem afetar o desempenho do outro.
Go para o núcleo da performance
Grande parte dos nossos microserviços — especialmente aqueles responsáveis por ingestão de eventos e gestão de dispositivos — é escrita em Go. A escolha se deu por:
- Baixa latência e ótimo gerenciamento de concorrência.
- Tempo de execução enxuto, ideal para containers.
- Compilação estática, que facilita distribuições confiáveis em múltiplos clusters.
Go é a espinha dorsal das partes que precisam de eficiência máxima em I/O e rede.
Conformidade com LGPD desde a fundação
Desde o início, a V3 foi projetada com privacy-by-design. Isso inclui:
- Dados anonimizados quando não essenciais.
- Logs de acesso e rastreabilidade por tenant.
- Política de retenção configurável por cliente.
- Auditoria de acessos sensíveis e APIs que expõem metadados de compliance.
Não é apenas uma questão de estar em conformidade — tratamos a LGPD como um princípio de engenharia.
Observabilidade e automação contínua
Nossa arquitetura foi desenhada para oferecer visibilidade de ponta a ponta em cada tenant, serviço e fluxo de dados. Adotamos padrões modernos de observabilidade distribuída, com rastreamento de requisições, coleta de métricas e logs estruturados desde o início — tudo com base em OpenTelemetry.
Cada evento gerado, erro capturado ou requisição processada carrega contexto rico que facilita tanto o diagnóstico em tempo real quanto auditorias retroativas. Esse nível de rastreabilidade é essencial para garantir confiabilidade em ambientes multi-tenant.
Do ponto de vista de engenharia, seguimos práticas modernas como GitOps para automação de infraestrutura e controle de versionamento, além de pipelines de integração e deploy contínuos que garantem entregas seguras e frequentes, com validações automatizadas, testes em múltiplos ambientes e rollback simplificado.
Essa combinação entre observabilidade padronizada e automação robusta nos permite operar com agilidade, mantendo altos padrões de qualidade e segurança.
Conclusão
A API V3 não é apenas uma interface. É o ponto de entrada para uma plataforma pensada com cuidado, desde a escolha da linguagem até o provisionamento automatizado e compliance legal.
Nosso objetivo não é apenas facilitar a integração de visão computacional e telemetria, mas fornecer um ecossistema de dados confiável, elástico e seguro para qualquer escala de operação.
Se você quer conhecer mais detalhes ou está considerando uma integração mais profunda, visite nossa documentação.
Em posts futuros, entraremos a fundo nos desafios que enfrentamos ao construir e operar essa arquitetura — desde o controle fino de recursos por tenant até os aprendizados em observabilidade distribuída em larga escala.
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