Resumo Executivo

Daniel Rossi; Lucas José De Souza

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

A evolução tecnológica nas últimas décadas impõe às organizações o desafio constante de modernizar sistemas de informação frente às crescentes demandas por escalabilidade, interoperabilidade, disponibilidade e segurança. Em contrapartida, muitos ambientes corporativos ainda operam com sistemas legados desenvolvidos em plataformas defasadas, cuja manutenção apresenta custos elevados e a integração com novas tecnologias representa um obstáculo técnico e estratégico significativo. Embora confiáveis em seu núcleo funcional, tais sistemas apresentam fragilidades críticas quando expostos às exigências de integração em tempo real, acesso remoto e alta disponibilidade, sobretudo em cenários de transformação digital acelerada. A literatura especializada aponta que a existência de sistemas legados é uma realidade comum em corporações de médio e grande porte, sendo sua modernização um processo complexo que exige planejamento rigoroso, gestão de risco e estratégias arquiteturais bem definidas (Bass et al., 2012; Pérez-Castillo et al., 2011).

Sistemas legados são definidos como aplicações amplamente utilizadas, mas cuja arquitetura, linguagem de programação ou modelo de dados já não acompanham os padrões tecnológicos contemporâneos (Pérez-Castillo et al., 2011; Sommerville, 2011; Oliveira, 2013). Apesar de sustentarem processos críticos, esses sistemas dificultam a adoção de práticas modernas como a automação plena, a integração em tempo real, a computação em nuvem e a arquitetura orientada a serviços (Bass et al., 2012; Hohpe e Woolf, 2004). No cenário brasileiro, sistemas de gestão empresarial desenvolvidos em Delphi com bancos de dados Oracle são amplamente utilizados, especialmente em empresas de médio porte. O módulo de Recursos Humanos assume um papel estratégico nesse ecossistema, pois abrange processos de alta criticidade como a folha de pagamento, o ponto eletrônico, o cadastro funcional e o cumprimento de obrigações legais. A complexidade e a sensibilidade desses processos aumentam a demanda por soluções de integração robustas com ambientes web e dispositivos móveis.

Contudo, a arquitetura de muitos desses módulos permanece monolítica, e a integração com sistemas externos ocorre de forma assistida por meio de executáveis específicos. Esses integradores realizam transferências síncronas de dados entre bases locais e servidores remotos, dependendo inteiramente da estabilidade da rede e da performance do destino, carecendo de mecanismos eficazes de monitoramento e recuperação automática. A ausência de automação para a resolução de falhas e o elevado grau de intervenção manual tornam o processo custoso, instável e pouco confiável, características que se mostram incompatíveis com as exigências de integração moderna (Newman, 2021; Hohpe e Woolf, 2004). Diferentes abordagens para a modernização de sistemas legados são propostas pela literatura, incluindo a refatoração incremental, a modularização e a adoção de arquiteturas orientadas a eventos. A mensageria, especialmente baseada em eventos assíncronos, consolida-se como uma estratégia eficaz para promover o desacoplamento, a tolerância a falhas e uma maior rastreabilidade operacional (Feathers, 2004; Hohpe e Woolf, 2004).

Nesse contexto, brokers de mensagens como RabbitMQ, Apache Kafka e Amazon SQS são utilizados para orquestrar a comunicação entre sistemas distribuídos. O RabbitMQ, por exemplo, é amplamente adotado por sua compatibilidade com o protocolo AMQP, suporte a filas persistentes, roteamento flexível e integração facilitada com sistemas legados (Rigotti, 2021). O Apache Kafka apresenta alta performance em streaming de dados, embora exija uma infraestrutura mais complexa (Armstrong, 2020). Já o Amazon SQS oferece escalabilidade gerenciada, mas impõe restrições para aplicações desenvolvidas fora do ecossistema específico do provedor (SoftDesign, 2021). Arquiteturas assíncronas facilitam a migração gradual para ambientes modernos, mitigando riscos operacionais e viabilizando o desacoplamento entre os componentes (Souza e Mendes, 2022). A aplicação desses princípios à realidade de um sistema de gestão legado busca superar limitações de escalabilidade e confiabilidade, avaliando benefícios de desempenho e rastreabilidade que possam ser replicados em outros contextos organizacionais (Richardson, 2018).

A investigação caracteriza-se como um estudo de caso de natureza aplicada, utilizando uma abordagem metodológica mista que contempla técnicas qualitativas e quantitativas. A vertente quantitativa dedica-se à avaliação do desempenho das arquiteturas de integração por meio da coleta de métricas, análise de logs operacionais e testes controlados com registros reais. A abordagem qualitativa busca compreender os impactos operacionais e organizacionais do modelo de integração atual em comparação com a nova proposta. O percurso metodológico foi estruturado em cinco etapas principais: mapeamento da arquitetura atual, análise técnica da solução existente, levantamento de percepções qualitativas, simulação da arquitetura com mensageria e, por fim, a consolidação e comparação entre os modelos.

A primeira etapa consistiu no levantamento detalhado das características do integrador legado, seu modo de operação, arquitetura de comunicação e pontos de fragilidade. Essa análise fundamentou-se em entrevistas técnicas com desenvolvedores e administradores de rede, além da análise da documentação técnica sobre o funcionamento da integração síncrona. A segunda etapa concentrou-se na coleta e análise de dados do ambiente operacional, utilizando três frentes principais. A primeira envolveu a extração de logs de execução gerados pelos integradores legados durante o mês de março de 2025. Esses logs, localizados nas pastas de instalação em estações de trabalho dos clientes, foram convertidos para o formato CSV e analisados com scripts em linguagem Python, utilizando a biblioteca Pandas. Esse procedimento permitiu o cálculo de métricas precisas, como o tempo médio de execução, a frequência de falhas, o volume de registros processados por minuto e a identificação de inconsistências recorrentes.

A segunda frente de análise técnica consistiu no levantamento de registros de chamados na equipe de suporte técnico, com um recorte temporal de janeiro a março de 2025. Os dados foram extraídos da ferramenta GLPI e classificados por tipo de ocorrência, incluindo falhas na integração, inconsistência de dados e lentidão no portal web. A partir desses dados, elaboraram-se indicadores de severidade e padrões de falhas. A terceira frente envolveu a aplicação de um questionário anônimo online entre 10 e 15 de abril de 2025, contando com a participação de 23 usuários externos voluntários, com o objetivo de captar percepções sobre disponibilidade e confiabilidade das informações no sistema web.

Simultaneamente, conduziu-se um processo de entrevistas presenciais com 17 colaboradores internos da organização, incluindo cinco desenvolvedores, sete analistas de suporte, um consultor de Recursos Humanos, um administrador de redes e três gestores. A amostragem foi intencional, privilegiando profissionais com experiência direta no uso e manutenção do módulo. As entrevistas ocorreram entre 18 e 20 de abril de 2025, com duração média de 20 minutos. O roteiro foi dividido em blocos que abordaram as limitações percebidas no modelo atual, as expectativas quanto à mensageria, os impactos esperados sobre a manutenção e os riscos percebidos na transição tecnológica.

A quarta etapa do método envolveu o desenvolvimento de um ambiente de testes isolado, utilizando uma base espelho do módulo de Recursos Humanos com dados anonimizados. Implementou-se o modelo com RabbitMQ, utilizando scripts Python para o envio e consumo de mensagens estruturadas em formato JSON, simulando transações reais do integrador. As métricas monitoradas incluíram latência média, tempo total de sincronização, taxa de sucesso, taxa de reenvio, uso de recursos de hardware e taxa de acúmulo de mensagens na fila. As medições foram realizadas com bibliotecas especializadas e a administração das filas foi monitorada pela interface do broker. Os dados resultantes foram armazenados em SQLite e exportados para análise estatística. Na etapa final, as análises foram integradas em uma matriz comparativa considerando critérios de confiabilidade, resiliência, facilidade de manutenção, escalabilidade e percepção dos usuários. A análise quantitativa utilizou estatística descritiva, enquanto os dados qualitativos foram tratados por meio da técnica de análise de conteúdo temática (Bardin, 2011), com auxílio do software IRaMuTeQ para classificação lexical e segmentação textual.

Os resultados obtidos a partir do levantamento com o departamento de suporte ao cliente revelam que 63% dos chamados abertos relacionados ao portal de Recursos Humanos referem-se à ausência de dados atualizados no site acessado pelos colaboradores. Os demais 37% vinculam-se a questões usuais de atendimento ao usuário final, sem conexão direta com falhas técnicas. Dentre os chamados motivados pela desatualização de dados, constatou-se que 77% possuem origem em falhas de comunicação entre o integrador local e o servidor web. As causas dessas falhas estão majoritariamente associadas a fatores externos ao software, como instabilidades na conexão de internet do cliente, que respondem pela maior parte das interrupções. Outros 15% decorrem de falhas na rede interna local, enquanto os 16% restantes referem-se a problemas diversos de hardware ou interferências de softwares de segurança.

Este padrão de falhas compromete a experiência do usuário e sobrecarrega a equipe técnica, uma vez que a arquitetura atual carece de monitoramento ativo ou recuperação automática. A interrupção do integrador exige o acesso manual ao computador local para reinicialização, atividade que frequentemente demanda a intervenção da equipe de desenvolvimento fora do horário comercial. A análise qualitativa das entrevistas, processada via software IRaMuTeQ, identificou três classes léxicas principais. A primeira classe agrupou termos relacionados à tecnologia e ao RabbitMQ, refletindo a visão da equipe técnica sobre as vantagens da nova arquitetura em termos de automação e escalabilidade. A segunda classe reuniu depoimentos sobre as dificuldades operacionais cotidianas, destacando termos como falha, suporte e integrador. A terceira classe evidenciou a percepção de gestores e usuários finais quanto à lentidão e indisponibilidade de dados.

A estrutura lexical reforça construtos de fragilidade operacional, baixa rastreabilidade e dependência excessiva de intervenção humana. Os relatos indicam que a queda da rede exige solicitações manuais de reinicialização, e a ausência de registros claros impede a identificação imediata de falhas em transações específicas. A performance é percebida como insatisfatória, com relatos de lentidão sistêmica durante a execução do integrador. Em contrapartida, existe uma expectativa positiva quanto à automação prometida pela mensageria e um desejo de maior autonomia por parte dos usuários para acompanhar os envios de dados. A análise dos logs de integração demonstrou que 93% das sincronizações ocorrem durante a madrugada, tornando o portal inoperante nesse intervalo e configurando um gargalo evidente. Mesmo em clientes que realizam integrações em horários agendados durante o dia, observam-se gargalos que afetam o acesso rotineiro dos colaboradores.

Tais evidências confirmam as discussões teóricas sobre os desafios de sistemas legados que operam com integrações monolíticas. Arquiteturas baseadas em processos acoplados e dependentes de conectividade contínua tendem a apresentar maior incidência de falhas e dificultam a escalabilidade (De Lima e Moreira, 2023). A adoção do RabbitMQ como broker de mensagens foi fundamentada em sua facilidade de instalação, curva de aprendizado reduzida e suporte nativo a filas persistentes, permitindo a integração com sistemas legados sem a necessidade de bibliotecas de protocolo complexas. Na comparação com Apache Kafka e Amazon SQS, o RabbitMQ mostrou-se mais adequado ao cenário de sistemas distribuídos que exigem roteamento complexo de mensagens e persistência opcional.

Para validar a proposta de modernização, analisou-se a sincronização de tabelas de marcação de ponto eletrônico entre o ambiente local e a nuvem. No modelo legado, a sincronização ocorre via comandos SQL diretos, sem confirmação de entrega ou controle transacional robusto. No modelo proposto, cada atualização na base local gera uma mensagem JSON publicada em uma fila específica, processada de forma assíncrona pelo consumidor remoto. Essa abordagem é eficaz quando emissor e receptor não compartilham disponibilidade simultânea (Josuttis, 2007). O RabbitMQ, ao oferecer confirmações de entrega e reenvios automáticos, torna-se compatível com cenários de instabilidade de rede (Schwenk et al., 2020). A estratégia distribui a carga de processamento ao longo do tempo, suaviza picos de utilização e permite o reprocessamento automático de mensagens que falharam inicialmente. Além disso, a arquitetura permite que novas aplicações consumam as mesmas mensagens sem alterar a lógica original do sistema (Newman, 2021).

A simulação de performance utilizou uma carga de 2000 registros de marcação para comparar o integrador Delphi com o modelo RabbitMQ. No modelo síncrono, a transmissão dos registros demandou 2 minutos e 50 segundos. No modelo com mensageria, a mesma carga foi enviada em apenas 4 segundos, representando uma redução de 97,65% no tempo total de processamento. A capacidade do broker de distribuir mensagens de forma quase instantânea elimina a necessidade de janelas de manutenção extensas. Mesmo em simulações de execução em múltiplos horários ao longo do dia, o modelo legado manteve limitações estruturais como picos de carga e dependência de conectividade no momento exato da execução. A mensageria, por distribuir os dados continuamente, demonstrou menor impacto sobre a infraestrutura e maior previsibilidade.

Durante picos de carga simulados com 1735 registros às 17:00, o tempo total de processamento na arquitetura de mensageria não ultrapassou 3,5 segundos. Em cenários de carga reduzida, o tempo foi inferior a um segundo. A robustez operacional foi reforçada pela eliminação da dependência de execução manual e pela implementação de mecanismos de reenvio automático. Embora ajustes pontuais no modelo atual pudessem trazer melhorias marginais, apenas a mudança arquitetural para mensageria garantiu ganhos sustentáveis em confiabilidade e desempenho. A análise evidenciou que o modelo baseado em integradores ad hoc desenvolvidos em Delphi apresenta gargalos técnicos que comprometem a escalabilidade. A alta dependência de conectividade contínua e a baixa rastreabilidade são problemas centrais que a nova proposta soluciona.

As evidências coletadas reforçam o diagnóstico de uma infraestrutura frágil no modelo legado. O levantamento de incidentes e os dados de logs apontam para uma sobrecarga constante das equipes de suporte. A classificação lexical confirmou a insatisfação dos envolvidos e a expectativa por soluções mais robustas. A redução drástica no tempo de envio de dados, aliada à tolerância a falhas, representa uma evolução significativa. O novo modelo permite maior granularidade e flexibilidade, facilitando expansões futuras para outros módulos do sistema de gestão. A compatibilidade do RabbitMQ com o ambiente legado é um ponto positivo crucial, pois não exige a reescrita completa das aplicações existentes, permitindo uma transição gradual e segura, alinhada às melhores práticas de modernização (Feathers, 2004; Martin, 2017).

A abordagem mista adotada permitiu validar os achados sob diferentes perspectivas, garantindo consistência aos resultados. A integração dos dados técnicos com as percepções qualitativas demonstrou que a modernização arquitetural não traz apenas benefícios de desempenho, mas também melhorias organizacionais sensíveis. A redução do esforço da equipe de suporte e o aumento da previsibilidade no acesso às informações são ganhos diretos da implementação. Embora o estudo de caso tenha se limitado a um único módulo de um sistema específico, os achados são consistentes e possuem potencial de replicação em contextos semelhantes onde sistemas legados enfrentam desafios de integração com a nuvem.

A expansão da arquitetura de mensageria para outros processos, como folha de pagamento e suprimentos, apresenta-se como um desdobramento natural. A investigação de outras plataformas de mensageria para contextos de volume de dados ainda maior também constitui uma linha promissora de pesquisa. A interoperabilidade entre microsserviços e o uso de ferramentas analíticas a partir do novo modelo de dados distribuídos representam oportunidades de inovação contínua. A modernização de sistemas legados por meio de arquiteturas orientadas a eventos demonstra ser uma alternativa eficaz para mitigar fragilidades, promovendo o desacoplamento e a escalabilidade horizontal, características essenciais para a alta disponibilidade em ambientes distribuídos (Hohpe e Woolf, 2004; Newman, 2021).

Conclui-se que o objetivo foi atingido, uma vez que a transição da arquitetura síncrona legada para um modelo baseado em mensageria com RabbitMQ resultou em uma redução de 97,65% no tempo de integração de dados e eliminou a dependência de intervenções manuais frequentes. A implementação demonstrou que é possível modernizar módulos críticos de sistemas ERP desenvolvidos em Delphi 7 sem a necessidade de substituição integral do software, garantindo maior resiliência a falhas de conectividade e rastreabilidade total das operações. Os resultados validam a eficácia da comunicação assíncrona para superar gargalos de desempenho e escalabilidade, proporcionando uma infraestrutura robusta que atende às demandas contemporâneas de disponibilidade e integração web, reduzindo significativamente a carga operacional das equipes de suporte e desenvolvimento.

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Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Engenharia de Software do MBA USP/Esalq

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