Desafio
Um importante banco enfrentava um problema crítico que impactava diretamente a experiência de milhares de usuários: a lentidão no processamento de mensagens estava comprometendo o desempenho do aplicativo mobile banking. Em um setor onde cada segundo de espera pode significar a diferença entre uma transação bem-sucedida e a frustração do cliente, essa latência se tornava cada vez mais inaceitável. Os usuários experimentavam delays no acesso a funcionalidades essenciais, como consulta de saldo, transferências e pagamentos, gerando insatisfação e potencialmente levando clientes a buscar alternativas no competitivo mercado de serviços bancários digitais.
O problema tinha raízes profundas na infraestrutura tecnológica existente. O sistema de mensageria atual, que era responsável por fazer a comunicação entre os diversos componentes da plataforma bancária, não conseguia mais atender às demandas crescentes de volume e velocidade. Além da questão de desempenho, o banco enfrentava dois desafios estruturais significativos: os custos para escalar o ambiente eram proibitivamente altos, tornando economicamente inviável simplesmente adicionar mais recursos computacionais para resolver o problema de forma temporária. Cada tentativa de expansão da capacidade representava um investimento substancial sem garantia de que resolveria a questão de forma definitiva.
Adicionalmente, a integração de dados entre os sistemas legados do banco era extremamente complexa. Ao longo dos anos, a instituição havia acumulado uma arquitetura heterogênea composta por múltiplos sistemas que foram desenvolvidos em épocas diferentes e utilizando tecnologias distintas. Essa complexidade tornava qualquer mudança tecnológica um desafio delicado, pois era necessário garantir que todas as integrações continuassem funcionando perfeitamente enquanto se implementava uma solução moderna e escalável. O banco precisava de uma solução que não apenas resolvesse o problema de latência, mas que também fosse economicamente viável, escalável e capaz de se integrar harmoniosamente com o ecossistema tecnológico existente.
Solução
Para resolver esse desafio complexo, o banco decidiu adotar Apache Kafka, uma tecnologia líder em processamento de stream de dados em tempo real, e contratou a Techrom para conduzir todo o projeto de implantação. A escolha do Kafka não foi aleatória: trata-se de uma plataforma de streaming distribuído especialmente projetada para lidar com grandes volumes de dados em movimento, permitindo que mensagens sejam processadas de forma extremamente rápida e confiável. O Kafka funciona como um sistema de mensageria de alta performance baseado no conceito de tópicos, onde os dados fluem continuamente entre diferentes sistemas, substituindo a abordagem tradicional de filas de mensagens que estava gerando os problemas de latência.
A equipe de engenharia de dados da Techrom iniciou o trabalho com uma análise detalhada da arquitetura existente e do fluxo de mensagens entre os sistemas. Foi então desenvolvido um projeto completo de arquitetura de stream processing, desenhando como o Kafka seria integrado à plataforma de Meios Eletrônicos de Pagamento do banco, conhecida como MMT.
Esta plataforma é o coração das operações digitais, responsável por processar todas as transações realizadas pelos usuários através dos canais eletrônicos, incluindo o aplicativo mobile. O desenho arquitetural considerou não apenas a substituição do sistema de mensageria atual, mas toda a cadeia de processamento de dados em tempo real, garantindo que cada componente estivesse otimizado para máxima performance.
A implementação envolveu a construção de pipelines de dados em tempo real que conectavam os diversos sistemas legados ao Kafka, permitindo que as mensagens fluíssem continuamente entre as aplicações sem os gargalos anteriores. Um dos aspectos mais significativos da solução foi a migração da gestão de filas, que anteriormente era tratada diretamente no banco de dados, para a gestão de tópicos no Kafka. Essa mudança representou uma modernização fundamental na forma como o banco processava suas mensagens: ao invés de o banco de dados precisar gerenciar filas de mensagens, consumindo recursos preciosos de processamento e armazenamento, o Kafka assumiu essa responsabilidade de forma muito mais eficiente.
A configuração foi cuidadosamente otimizada para garantir não apenas o desempenho ideal, mas também a escalabilidade futura e uma relação custo-benefício favorável, permitindo que o banco pudesse expandir sua capacidade de processamento conforme necessário sem investimentos desproporcionais.
Resultado
Os resultados da implantação do Kafka foram transformadores para a operação do banco. O impacto mais imediato e visível foi o aumento significativo da capacidade de processamento de mensagens, que se traduziu diretamente em melhor tempo de resposta para os usuários do aplicativo mobile. As operações que antes levavam vários segundos para serem concluídas, gerando frustração e abandono de transações, passaram a ser executadas de forma praticamente instantânea. Essa melhoria na experiência do usuário é crítica em um mercado onde a satisfação do cliente e a percepção de modernidade do banco são diferenciais competitivos essenciais.
Do ponto de vista técnico e operacional, os ganhos foram igualmente impressionantes. A redução no consumo de recursos do banco de dados foi substancial, uma vez que a carga relacionada ao gerenciamento de filas foi completamente transferida para o Kafka. Isso não apenas liberou capacidade valiosa do banco de dados para outras operações críticas, mas também aumentou significativamente a performance geral do sistema. O banco passou a ter uma arquitetura muito mais moderna e preparada para o futuro, baseada em processamento de stream de dados em tempo real, uma das abordagens mais avançadas em engenharia de dados atualmente disponíveis.
Outro resultado extremamente positivo foi a flexibilidade para escalar o ambiente com investimento muito mais baixo do que a solução anterior permitia. Com o Kafka, adicionar capacidade de processamento tornou-se um processo relativamente simples e econômico, permitindo que o banco pudesse acompanhar o crescimento natural do número de usuários e do volume de transações sem os custos proibitivos que enfrentava anteriormente. Além disso, a integração bem-sucedida com os sistemas legados demonstrou que é possível modernizar infraestruturas complexas sem a necessidade de substituir tudo de uma vez, uma lição valiosa para instituições que possuem arquiteturas tecnológicas construídas ao longo de décadas.
Conclusão
Este caso demonstra como a aplicação adequada de tecnologias modernas de processamento de stream de dados pode resolver problemas críticos de performance e escalabilidade em ambientes complexos e de alta demanda, como instituições financeiras. A implementação bem-sucedida do Kafka não foi apenas uma substituição tecnológica, mas uma transformação arquitetural que envolveu redesenho de fluxos de dados, construção de pipelines em tempo real e integração cuidadosa com sistemas legados. Esse tipo de projeto exige não apenas conhecimento técnico profundo em engenharia de dados e tecnologias de streaming, mas também a capacidade de entender o contexto de negócio e os impactos operacionais de cada decisão arquitetural.
Para organizações que enfrentam desafios similares de latência, escalabilidade e custos crescentes em suas infraestruturas de dados, o alerta é : investir em arquiteturas modernas baseadas em processamento de stream de dados e pipelines em tempo real não é apenas uma questão de adotar tecnologias da moda, mas uma necessidade estratégica para manter competitividade e oferecer experiências digitais de alta qualidade.