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    Home»Arquitetura»Fundamentos que nunca mudam: 5 princípios práticos de System Design

    Fundamentos que nunca mudam: 5 princípios práticos de System Design

    Jhonathan SoaresBy Jhonathan Soares5 de setembro de 20256 Mins Read Arquitetura
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    Falar sobre system design é falar sobre a arte de equilibrar escolhas. Não se trata apenas de escolher a linguagem mais popular ou o banco de dados mais performático, mas de tomar decisões conscientes sobre como um sistema deve se comportar diante de pressões reais: aumento de tráfego, falhas de rede, picos de uso inesperados ou mudanças de requisitos do negócio. Cada escolha traz implicações técnicas e organizacionais que se refletem no produto final.

    Um erro comum é acreditar que system design é algo que só importa em grandes empresas ou em sistemas com milhões de usuários. Na prática, ele está presente desde o início: mesmo uma aplicação pequena precisa decidir como armazenar dados, como lidar com falhas e como manter uma experiência consistente. Quanto mais cedo essas preocupações entram no processo de design, maior a chance de o sistema crescer de forma saudável, sem se tornar um emaranhado impossível de evoluir.

    Também é essencial entender que não existe resposta única. Dois times diferentes, com contextos diferentes, podem tomar decisões completamente opostas e ainda assim estarem corretos. O que importa é que as escolhas estejam fundamentadas em princípios claros: como equilibrar consistência e disponibilidade, como minimizar latência, como evitar complexidade desnecessária sem comprometer o futuro. Essas perguntas não têm soluções definitivas, mas guias que ajudam a navegar pela incerteza.

    Por fim, é importante lembrar que system design não é estático. Um sistema projetado hoje precisa sobreviver em um ambiente de mudanças constantes: novas demandas de negócio, crescimento do time, mudanças em ferramentas e infraestrutura. Projetar para evoluir, e não para ser perfeito desde o início, é o verdadeiro objetivo. Este artigo começa nossa jornada explorando esses fundamentos universais, princípios que se repetem em qualquer cenário e que moldam todas as decisões arquiteturais que virão.

    Este é o primeiro artigo da série System Design: da teoria à prática, onde vamos explorar 35 princípios práticos de arquitetura de sistemas em profundidade. A cada capítulo, vamos destrinchar cinco ideias centrais, ilustrar com exemplos reais e conectar com fontes confiáveis do mercado.

    Hoje, começamos pelos princípios fundamentais — conceitos universais que estão presentes em qualquer arquitetura, do menor serviço até sistemas distribuídos globais.

    Este artigo cobre os seguintes pontos:

    • Todo sistema é um trade-off.
    • Latência se acumula.
    • Escalabilidade ≠ performance.
    • Leitura vs escrita: caminhos diferentes.
    • Projete para mudança, não para perfeição.

    1. Todo sistema é um trade-off

    Você nunca obtém simultaneamente velocidade, baixo custo e simplicidade.
    Sempre vai abrir mão de algo.

    Essa ideia ecoa a famosa lei de ferro da arquitetura: não existe almoço grátis. Cada decisão otimiza um eixo, mas compromete outro.

    • Se você prioriza performance máxima, aceita custos mais altos e soluções mais complexas.
    • Se busca simplicidade, abre mão de flexibilidade.
    • Se foca em custo, possivelmente sacrifica latência ou confiabilidade.

    📚 Referências:

    • Designing Data-Intensive Applications (Martin Kleppmann) — capítulo sobre trade-offs entre consistência, disponibilidade e tolerância a partições.
    • The Art of Scalability (Abbot & Fisher) — explora os “trade-offs dimensionais” (custo, tempo e qualidade).
    • CAP theorem (Eric Brewer, 2000) — formaliza a impossibilidade de ter consistência, disponibilidade e tolerância a partições ao mesmo tempo.

    Exemplo real: O Twitter, ao adotar o Manhattan DB, sacrificou simplicidade para ganhar escala global. O trade-off foi assumido: mais escala, mais custo e complexidade de manutenção.


    2. Latência se acumula

    A percepção de velocidade do usuário não vem apenas do tempo de resposta de uma requisição, mas da soma de todos os milissegundos perdidos em cada camada. Esse efeito é conhecido como latency compounding.

    Uma chamada que adiciona 20ms parece inofensiva. Mas em uma jornada que passa por 15 serviços diferentes, já somamos 300ms. Some a isso rede, autenticação, serialização, logs, e temos 1 segundo extra facilmente.

    📚 Referências:

    • Designing Distributed Systems (Brendan Burns) — aborda impacto da latência em pipelines distribuídos.
    • Google SRE Book — capítulo “The Tail at Scale” sobre como a variabilidade de latência em sistemas distribuídos impacta a experiência.

    Exemplo real: A Amazon relatou que cada 100ms adicionais de latência no site representava queda de receita. O Google constatou impacto semelhante na busca.

    Insight: performance não é só throughput; é também reduzir o acúmulo invisível de delays.


    3. Escalabilidade ≠ Performance

    Escalabilidade e performance são conceitos distintos.

    • Performance: quão rápido uma requisição é processada.
    • Escalabilidade: quão bem o sistema lida quando a carga aumenta.

    Um sistema pode responder rápido a uma requisição, mas falhar quando recebe milhares simultâneas. Outro pode escalar horizontalmente para milhões de usuários, mas responder lentamente a cada chamada.

    📚 Referências:

    • Scalability Rules (Abbot & Fisher) — diferencia escalabilidade de throughput.
    • Site Reliability Engineering (Google SRE Book) — discute como disponibilidade e escalabilidade se relacionam, mas não são equivalentes a velocidade.

    Exemplo real: O Facebook Messenger separou o motor de chat realtime (focado em latência ultrabaixa) das APIs REST (focadas em escala massiva). Cada subsistema otimiza um eixo diferente.


    4. Leituras e Escritas pedem estratégias diferentes

    Uma das primeiras lições em bancos distribuídos é: escalar leitura e escalar escrita exigem abordagens diferentes.

    • Leituras: podem ser replicadas (read replicas), cacheadas (Redis, CDN) e distribuídas globalmente.
    • Escritas: exigem coordenação e consistência — ou mecanismos de compensação.

    📚 Referências:

    • Designing Data-Intensive Applications — capítulos sobre Replication e Partitioning.
    • CQRS (Command Query Responsibility Segregation), formalizado por Greg Young, separa explicitamente os fluxos de leitura e escrita.

    Exemplo real: Exchanges financeiras aplicam consistência estrita em operações de escrita (ACID), mas replicam leituras em múltiplos data centers para escala.


    5. Projete para mudança, não para perfeição

    Um erro clássico é buscar “a arquitetura perfeita”. O que realmente precisamos é de arquiteturas que suportem mudanças contínuas.

    O conceito de arquitetura evolutiva (Neal Ford, Rebecca Parsons, ThoughtWorks) enfatiza que os requisitos sempre vão mudar. Em vez de congelar um design perfeito, devemos construir estruturas que aceitem evolução incremental.

    📚 Referências:

    • Building Evolutionary Architectures (Neal Ford, Rebecca Parsons, Patrick Kua).
    • Team Topologies (Matthew Skelton, Manuel Pais) — como as equipes organizam o design de forma adaptativa.

    Exemplo real: O Mercado Livre adota fitness functions para validar continuamente decisões arquiteturais. Quando surgem novas demandas, a arquitetura se adapta, em vez de quebrar.


    Conclusão — primeiro passo da série

    Esses cinco princípios são a base de qualquer system design sólido:

    1. Todo sistema é um trade-off.
    2. Latência se acumula.
    3. Escalabilidade não é performance.
    4. Leituras e escritas pedem estratégias diferentes.
    5. Projete para mudança, não para perfeição.

    Este artigo abre a série System Design: da teoria à prática, que vai explorar os 35 princípios práticos em blocos temáticos. Nos próximos capítulos:

    • Artigo 2 – Bancos de dados e armazenamento: índices, replicação, partições e o dilema eterno da invalidação de cache.
    • Artigo 3 – Confiabilidade e consistência: idempotência, eventual consistency e durability.
    • E assim seguimos até o capítulo final, onde exploramos o papel de pessoas e processos no sucesso da arquitetura.

    Continue acompanhando: no próximo artigo, vamos mostrar onde os gargalos realmente moram — no armazenamento de dados.

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    Jhonathan Soares
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    Criador do blog Código Simples e com mais 15 anos de experiência em TI, com títulos de MVP Microsoft na área de Visual Studio Development, Neo4j Top 50 Certificate, Scrum Master e MongoDB Evangelist.

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