Um backend de alto nível exige peças que garantam performance e escalabilidade. Para este template, selecionei uma stack focada em prontidão para produção.
🛠️ O Ecossistema
- Linguagem: Python 3.11+
- Framework: FastAPI (Async)
- Banco de Dados: MongoDB
- Cache & Segurança: Redis
- Storage: MinIO, Filesystem e Google Storage
- Observabilidade: Prometheus, Grafana e Jaeger
- Infra: Docker & Docker Compose
🎯 O porquê de cada escolha:
⚡ FastAPI
Por que: Alta performance com asyncio e documentação automática (Swagger). Agiliza o desenvolvimento com validação rigorosa.
🍃 MongoDB
Por que: Flexibilidade de schema com JSON. Permite evoluir o banco de dados sem a burocracia de migrações complexas.
🧠 Redis
Por que: Baixíssima latência. Ideal para cache de sessões e Blacklist de tokens JWT e Rate Limiting, protegendo o banco principal de sobrecarga.
📦 MinIO & Multi-storage
Por que: Compatibilidade com Amazon S3. Desacopla arquivos do banco de dados e permite migrar para qualquer nuvem facilmente.
📊 Prometheus & Grafana
Por que: Visibilidade total. Monitora a saúde da API, latência e recursos em tempo real.
🐳 Docker
Por que: Portabilidade absoluta. Garante que o sistema rode idêntico em qualquer ambiente (Cloud-native).
Conclusão: Uma base sólida para sair do zero direto para o nível corporativo.
O que achou dessa stack? No próximo post, vou detalhar a organização das Camadas para garantir manutenção e escala.
Código fonte: https://github.com/ortiz-python-templates/python-mongodb-api
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