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A passagem de monólito a microsserviços representa hoje o desafio arquitetural mais crítico para as empresas do setor fintech e da intermediação de crédito. Em 2026, a modernização das plataformas legacy já não é apenas uma questão de eficiência técnica, mas um imperativo de sobrevivência para competir num mercado dominado pelo Open Finance e por normativas em rápida evolução. Este guia estratégico e técnico explora como decompor uma aplicação monolítica gerindo a complexidade dos dados transacionais, a resiliência das integrações bancárias e a automação infraestrutural.
As plataformas de gestão de crédito nascem frequentemente como arquiteturas monolíticas: um único bloco de código onde a interface de utilizador, a lógica de negócio (scoring, instrução, concessão) e o acesso aos dados estão estritamente acoplados. Embora esta abordagem garanta inicialmente simplicidade de desenvolvimento e transações ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) nativas graças a uma única base de dados relacional, a longo prazo torna-se um gargalo.
Os principais problemas que enfrentamos no crédito são:
A migração de monólito a microsserviços nunca deve ser um “Big Bang” (reescrita total simultânea), mas um processo iterativo baseado no padrão Strangler Fig (Figueira Estranguladora), como teorizado por Martin Fowler. O primeiro passo não é escrever código, mas definir as fronteiras.
Utilizando os princípios do Domain-Driven Design (DDD), devemos mapear os subdomínios funcionais. No crédito, as fronteiras naturais (Bounded Contexts) poderiam ser:
Cada microsserviço deve possuir a sua própria base de dados (padrão Database-per-Service) para garantir o desacoplamento. Isto introduz o maior desafio técnico: a consistência dos dados.
Num monólito bancário, transferir fundos e atualizar o estado do processo ocorre numa única transação de base de dados. Numa arquitetura de microsserviços, estas operações ocorrem em serviços diferentes. Não podemos usar transações distribuídas clássicas (Two-Phase Commit) devido à latência e ao bloqueio de recursos.
Para manter a consistência, adotamos o Saga Pattern. Uma Saga é uma sequência de transações locais. Se uma transação falhar, a Saga executa uma série de transações de compensação para anular as alterações anteriores.
Existem duas abordagens principais:
ScoringCompleted, que é escutado pelo serviço Origination.Uma vez definidos os serviços, a tecnologia facilitadora é a contentorização. O Docker permite empacotar cada microsserviço com as suas dependências (bibliotecas, runtime), garantindo que o ambiente de desenvolvimento seja idêntico ao de produção.
Para gerir dezenas ou centenas de contentores, o Kubernetes (K8s) é o standard de facto. O K8s oferece:
Um intermediário de crédito deve dialogar com múltiplas APIs externas (Bancos, Gateways PSD2, Centrais de Responsabilidades). Estas APIs estão sujeitas a latência, timeouts ou indisponibilidade temporária. Uma arquitetura de microsserviços deve ser projetada para a falha.
É essencial implementar o padrão Circuit Breaker (utilizando bibliotecas como Resilience4j ou as funcionalidades de Service Mesh como Istio). Funciona como um disjuntor elétrico:
Para erros transitórios, implementamos políticas de Retry inteligentes. Não tentar novamente de imediato, mas aguardar tempos crescentes (ex. 1s, 2s, 4s) para não sobrecarregar um sistema já em dificuldade (Exponential Backoff).
A complexidade operacional dos microsserviços requer uma abordagem DevOps madura. Não é pensável gerir manualmente a infraestrutura.
Utilizamos Terraform para definir a infraestrutura como código (IaC). Isto permite versionar a arquitetura cloud (AWS/Azure/GCP) no Git, garantindo auditabilidade e reprodutibilidade, requisitos fundamentais para as inspeções do Banco de Portugal, Banco de Itália ou BCE.
As pipelines de Continuous Integration e Continuous Deployment devem incluir:
Migrar de monólito a microsserviços no setor do crédito não é uma simples atualização tecnológica, mas uma reestruturação profunda dos processos operacionais. Requer uma gestão rigorosa da consistência dos dados através de padrões como Saga, uma resiliência proativa através de Circuit Breaker e uma automação total via DevOps. Só assim a inovação tecnológica se pode traduzir em velocidade de negócio, permitindo lançar novos produtos financeiros em dias em vez de meses, mantendo ao mesmo tempo a robustez e a segurança exigidas pelo regulador.
A migração para microsserviços é necessária para superar os limites de escalabilidade e a lentidão dos lançamentos típicos das arquiteturas monolíticas. Na fintech, esta passagem é crucial para se adaptar rapidamente às normativas, como as alterações no cálculo da TAEG, e para competir no mercado Open Finance, permitindo atualizar módulos individuais sem arriscar bloquear toda a plataforma.
Num ambiente de microsserviços, onde não é possível utilizar as transações ACID clássicas numa única base de dados, adota-se o Saga Pattern. Este método gere a consistência através de uma sequência de transações locais coordenadas via orquestração ou coreografia. Se um passo falhar, o sistema executa automaticamente transações de compensação para anular as alterações anteriores e manter a integridade dos dados financeiros.
A abordagem mais eficaz evita a reescrita total simultânea, conhecida como «Big Bang», favorecendo em vez disso um processo iterativo baseado no padrão Strangler Fig. Utilizando o Domain-Driven Design, identificam-se as fronteiras funcionais ou Bounded Contexts, como o Credit Scoring ou o Onboarding, para extrair e modernizar progressivamente partes individuais do sistema, reduzindo os riscos operacionais.
São mecanismos fundamentais para garantir a resiliência quando se comunica com APIs externas instáveis. O Circuit Breaker interrompe as chamadas para um serviço que devolve erros repetidos, prevenindo o bloqueio dos recursos internos. As políticas de Retry com Exponential Backoff, por outro lado, gerem as novas tentativas de conexão aguardando intervalos de tempo crescentes, evitando sobrecarregar os sistemas externos já em dificuldade.
O Kubernetes é essencial para gerir a complexidade dos contentores em produção, oferecendo funcionalidades críticas como o self-healing, que reinicia automaticamente os serviços em crash, e o autoscaling. Este último permite que a infraestrutura se adapte dinamicamente aos picos de carga, garantindo continuidade operacional durante momentos críticos como campanhas de marketing ou prazos fiscais.