Quem nunca entrou em um projeto de software e se deparou com decisões arquiteturais misteriosas? 😅 Você olha para aquela solução e pensa: por que raios escolheram essa abordagem? Nesses momentos, ter um registro documentado do porquê das decisões faz toda a diferença. É aí que entram os Architecture Decision Records (ADRs), ou Registros de Decisões de Arquitetura. Em projetoscomplexos e dinâmicos (como em microsserviços), é fundamental tomar decisões claras e documentá-las de forma adequada. Um ADR é essencialmente um documento estruturado que captura uma decisão arquitetural significativa juntamente com seu contexto, as razões e alternativas consideradas, além das implicações daquela decisão. Em outras palavras, os ADRs criam um registro histórico do porquê de cada escolha arquitetural, preservando o raciocínio da equipe e promovendo transparência e alinhamento entre todos os envolvidos.
Por que se preocupar em escrever ADRs? 🤔 Documentar as decisões traz diversos benefícios para a equipe e para o projeto. Os ADRs aumentam a transparência — todos entendem o contexto e a lógica por trás de cada decisão — e fornecem rastreabilidade da arquitetura ao longo do tempo (é possível acompanhar a evolução e motivo das mudanças). Eles também facilitam a comunicação entre membros do time e partes interessadas, servindo como referência central para discussões técnicas, e ajudam na retenção do conhecimento (aprendizado organizacional), para que lições e motivos não se percam com a saída de membros antigos ou mudança de requisitos. Em outras palavras, ADRs evitam aquela situação de “ninguém sabe por que decidimos isso” e fortalecem a tomada de decisão arquitetural no longo prazo.
Estrutura recomendada de um ADR
Um ADR consistente geralmente segue um formato padrão e padronizado. Isso garante que qualquer pessoa leia diferentes ADRs e os entenda facilmente. As seções típicas de um ADR incluem:
- Título – uma breve frase descrevendo a decisão a ser registrada (por exemplo, "Escolha do protocolo de comunicação entre microsserviços").
- Contexto – descrição do problema, cenário ou requisito que levou à necessidade de tomar a decisão. Aqui entram informações de background para entender por que havia uma decisão a ser feita.
- Decisão – a decisão em si, de forma objetiva. Deve deixar claro o quê foi decidido (por exemplo: "Adotar o protocolo X para comunicação entre serviços").
- Justificativa (Motivação) – a explicação do porquê daquela decisão. Quais fatores pesaram a favor da opção escolhida? Quais requisitos ela atende? Aqui costuma-se listar os critérios e razões que justificam a escolha.
- Alternativas Consideradas – um resumo de outras opções que foram avaliadas e não escolhidas, junto com motivos de rejeição de cada alternativa. Demonstrar que a equipe pensou em diferentes caminhos enriquece o ADR e mostra o raciocínio completo.
- Consequências – as implicações resultantes da decisão. Inclui os trade-offs envolvidos (vantagens e desvantagens), impactos esperados no sistema, e eventuais passos necessários (por exemplo, "treinar a equipe na tecnologia X" ou "monitorar o componente Y de perto"). As consequências podem abranger tanto efeitos positivos quanto custos ou riscos assumidos.
Além dessas seções principais, é recomendável que cada ADR possua um identificador único (por exemplo, um número sequencial) e meta-informações como data e status. O status indica se a decisão está Proposta, Aceita (decidida) ou Superseded (substituída por outra posterior). A numeração sequencial de ADRs ajuda na organização e referência cruzada entre eles (por exemplo, ADR 001, ADR 002, etc.) e facilita rastrear a ordem cronológica das decisões. Esses metadados fornecem rastreabilidade extra e controle de versão do histórico de decisões arquiteturais.
Boas práticas para escrita de ADRs consistentes
Para garantir que seus ADRs sejam úteis e mantenham um padrão de qualidade, vale seguir algumas boas práticas 🎓:
- Padronização do formato: Use um template consistente para todos os ADRs do projeto, contendo sempre as seções básicas (Título, Contexto, Decisão, Justificativa, Alternativas, Consequências). Assim, qualquer membro da equipe saberá onde encontrar cada informação, e a leitura fica previsível.
- Número e rastreabilidade: Atribua um número único a cada ADR e mantenha um log (lista) acessível de todos eles. Numerar os ADRs ajuda a referenciá-los facilmente em conversas ou documentos (por exemplo: "Conforme definido no ADR-003..."), além de deixar clara a sequência temporal das decisões.
- Versionamento e atualização: Mantenha os ADRs atualizados conforme a arquitetura evolui. Se uma decisão for revisada no futuro, em vez de simplesmente editar o ADR antigo, é comum criar um novo ADR que substitua o anterior, marcando o antigo como "superseded". Isso mantém o histórico intacto. Revise periodicamente os ADRs para ver se ainda refletem a realidade do projeto e faça ajustes ou adições quando novas informações surgirem.
- Detalhe a justificativa: Não registre apenas o que foi decidido, mas principalmente por que a decisão foi tomada em detrimento das outras opções. Explique os critérios considerados, exigências de negócio, restrições técnicas e outros fatores que influenciaram a escolha. Essa justificativa detalhada é a alma do ADR – é o que permitirá a alguém no futuro compreender o raciocínio da equipe na época.
- Seja conciso e claro: Embora deva conter detalhes relevantes, cada ADR deve ser o mais objetivo possível. Foque no que é essencial para entender a decisão. Evite divagações ou documentos extensos demais (lembre-se: documentação enxuta tem mais chance de ser lida e mantida 😉).
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Compartilhamento e acessibilidade: Garanta que todos da equipe tenham fácil acesso aos ADRs. Armazene-os em um repositório versionado juntamente com o código (muitos times os mantêm no próprio repositório de código, em uma pasta
docs/adrou similar). Alternativamente, use uma wiki ou ferramenta de documentação da empresa. O importante é que ninguém tenha dificuldade para encontrar e ler um ADR quando precisar. - Colaboração na revisão: Envolva as partes relevantes na revisão de um ADR antes de considerá-lo "Aceito". Ter desenvolvedores, arquitetos e até stakeholders revisando aumenta a qualidade da decisão e assegura que todos concordem com os rumos tomados. Documentar uma decisão não é um ato isolado; é um esforço de equipe.
- Quando escrever um ADR: Nem toda decisão merece um ADR. Foque nas decisões arquiteturalmente significativas – aquelas que afetam profundamente a estrutura do sistema, integrações, requisitos não-funcionais importantes (como escalabilidade, segurança, tolerância a falhas), escolhas de padrões e tecnologias base. Decisões triviais ou de baixo impacto podem ser registradas de forma mais leve (ou nem registradas), mas aquilo que pode trazer consequências amplas no projeto deve gerar um ADR.
Seguindo essas práticas, você terá um conjunto de ADRs consistente, fácil de navegar e confiável. Agora, vamos ver como isso se traduz em exemplos práticos no contexto de microsserviços 😃.
Exemplos práticos de ADRs em microsserviços
Vamos ilustrar três cenários típicos de decisões arquiteturais em uma arquitetura de microsserviços: escolha do protocolo de comunicação, decisão de persistência distribuída de dados e implementação de um padrão de tolerância a falhas. Abaixo, apresentamos ADRs fictícios (porém realistas) para cada caso, destacando como estruturaríamos a documentação de cada decisão. Os exemplos estão em formato simplificado de Markdown, como seriam escritos em um repositório. 📜
Exemplo 1: Escolha do Protocolo de Comunicação entre Microsserviços
Digamos que sua equipe está desenvolvendo um sistema composto por vários microsserviços que precisam conversar entre si. Uma das primeiras decisões críticas é definir como esses serviços vão se comunicar. As opções na mesa incluem comunicação síncrona via HTTP/REST, usar um protocolo binário como gRPC, ou adotar um modelo assíncrono baseado em mensageria (filas ou event streaming). Suponha que após avaliar, a equipe tome a decisão de usar gRPC para a comunicação interna entre microsserviços. Essa decisão seria documentada em um ADR mais ou menos assim:
Número do ADR: 001
Título: Protocolo de Comunicação entre Microsserviços
Data: 2025-06-08
Status: Aceito
## Contexto
Estamos construindo uma plataforma de microsserviços para a aplicação **X**. Cada serviço é responsável por um conjunto de funcionalidades e precisa interagir com outros serviços para cumprir certas operações. Inicialmente, consideramos duas abordagens de comunicação inter-serviços: **síncrona via HTTP/REST** e **RPC de alto desempenho**. Temos requisitos de **baixa latência** nas chamadas entre serviços e a necessidade de comunicação **point-to-point** frequente (requisições diretas serviço a serviço). Também avaliamos a possibilidade de usar **mensageria assíncrona** para um acoplamento mais fraco, porém a complexidade adicional de garantir entrega de mensagens e ordenar eventos seria alta para todos os casos de uso do sistema. Dado o cenário, precisávamos decidir o protocolo principal de comunicação interna.
## Decisão
**Adotamos gRPC sobre HTTP/2** como protocolo de comunicação síncrona entre os microsserviços da plataforma **X**. Todos os serviços internos exporão APIs gRPC para chamadas diretas de outros serviços, enquanto para comunicação com clientes externos continuaremos oferecendo APIs REST tradicionais quando necessário.
## Justificativa
- **Desempenho e Baixa Latência:** O gRPC utiliza serialização binária (Protobuf) e HTTP/2, tornando as chamadas mais eficientes e com menor latência em comparação a JSON/HTTP. Isso atende ao requisito de respostas rápidas entre serviços.
- **Interface Estruturada (Contrato):** Com gRPC, definimos contratos de serviço claros via arquivos `.proto`. Isso gera *stubs* de cliente/servidor automaticamente, reduzindo erros de integração e garantindo comunicação fortemente tipada entre linguagens diferentes.
- **Streaming e Bidirecionalidade:** O gRPC suporta *streaming* de dados e chamadas bidirecionais facilmente, o que pode ser útil para futuras funcionalidades em tempo real do sistema. Essas capacidades seriam complexas de implementar corretamente usando REST puro.
- **Ecosistema e Suporte:** Há amplo suporte e ferramentas para gRPC no nosso stack tecnológico. Além disso, outros times da empresa já usam gRPC, o que facilita a troca de conhecimento e manutenção futura.
## Alternativas Consideradas
- **REST/JSON HTTP:** Abordagem bem conhecida e simples, mas foi descartada para comunicações internas devido à maior sobrecarga de payload (JSON é mais verboso) e falta de contrato estrito, o que poderia gerar incompatibilidades sutis entre serviços. Ainda será utilizado em APIs expostas a clientes externos, mas não para comunicação interna de alto volume.
- **Mensageria Assíncrona (ex: RabbitMQ/Kafka):** Oferece baixo acoplamento e alta resiliência, porém traria complexidade desnecessária para cenários de requisições síncronas simples. A equipe teria que lidar com consistência eventual e maior dificuldade de depuração para todas as interações, o que julgamos exagerado para a maioria dos casos neste projeto. No entanto, poderemos usar mensageria pontualmente onde o padrão *event-driven* fizer sentido (por exemplo, para emitir eventos de domínio sem necessidade de resposta imediata).
## Consequências
- **Padronização das comunicações internas:** Todos os serviços seguirão o contrato gRPC, o que melhora a interoperabilidade. Vamos documentar bem os contratos `.proto` e versioná-los junto ao código.
- **Requisitos de Observabilidade:** Precisaremos implementar monitoramento para chamadas gRPC (tempo de resposta, taxa de erros, etc.) e possivelmente adicionar mecanismos de *tracing* distribuído, já que agora as comunicações são binárias e não visíveis em texto como JSON.
- **Curva de aprendizado:** A equipe de desenvolvimento precisará se familiarizar com o uso do gRPC e Protobuf. Serão realizados workshops internos para nivelar conhecimento.
- **Manutenção de API externa:** Manter dois tipos de API (gRPC internamente e REST externamente) adiciona um pequeno overhead de manutenção, mas consideramos gerenciável. Uma possível consequência futura é avaliar *API Gateways* que convertam chamadas externas REST em gRPC internamente, para simplificar a arquitetura de fronteira.
Exemplo 2: Persistência Distribuída de Dados
Em arquiteturas de microsserviços, outro desafio comum é como gerenciar os dados de forma distribuída. Cada serviço costuma ter seu próprio banco de dados para garantir independência e baixo acoplamento, mas isso traz questões de consistência e complexidade transacional. Suponha que sua equipe precise decidir a estratégia de persistência de dados: manter um banco de dados central único compartilhado entre serviços (mais simples porém monolítico), ou adotar bancos de dados separados por serviço com replicação de dados via eventos (mais alinhado ao conceito de microsserviços, porém mais complexo de manter consistência). A decisão foi optar pela segunda abordagem, distribuindo a persistência por serviço. O ADR poderia ser documentado assim:
Número do ADR: 002
Título: Estratégia de Persistência de Dados Distribuída por Microsserviço
Data: 2025-06-08
Status: Aceito
## Contexto
No projeto **Y**, uma suíte de microsserviços de gestão financeira, cada microsserviço lida com um subconjunto do domínio (clientes, faturas, pagamentos, etc.). Inicialmente, consideramos usar um **banco de dados relacional único** para toda a aplicação, compartilhado entre todos os serviços, visando simplicidade de implementação. Essa abordagem facilitaria consultas integradas entre diferentes partes do sistema, porém violaria o princípio de independência dos serviços e poderia criar um ponto único de falha e gargalo de escala. A alternativa seria cada serviço **ter seu próprio repositório de dados** (banco dedicado), garantindo isolamento. Isso levanta desafios de **consistência de dados** entre serviços (por exemplo, manter informações sincronizadas entre o microsserviço de *Clientes* e de *Pagamentos*). Precisávamos decidir qual estratégia de persistência adotar para equilibrar desacoplamento e consistência.
## Decisão
**Cada microsserviço terá seu próprio banco de dados,** responsável apenas pelos dados do seu contexto de negócio, e adotaremos uma abordagem de **eventual consistency** para sincronização entre serviços quando necessário. Sempre que uma transação afetar múltiplos contextos (por exemplo, cadastro de um novo cliente que gera um registro financeiro inicial), o serviço principal emitirá **eventos** que os outros serviços interessados consumirão para atualizar seus próprios dados. Não haverá transações distribuídas de dois fases; em vez disso, usaremos **sagas** ou mecanismos de compensação quando precisarmos garantir consistência em fluxos multi-serviço.
## Justificativa
- **Baixo Acoplamento e Autonomia:** Ao dar a cada serviço seu banco, permitimos que serviços evoluam independentemente. Isso evita que uma mudança no esquema de dados de um serviço impacte os outros. Também melhora a **resiliência**: se o banco de um serviço sair do ar, os outros continuam operando (desde que lidemos bem com a eventual inconsistência temporária).
- **Escalabilidade e Performance:** Serviços distintos podem otimizar seu armazenamento conforme suas necessidades (inclusive escolhendo tecnologias de banco diferentes – *polyglot persistence*). Além disso, cada banco pode ser escalado individualmente. Um banco único e compartilhado poderia se tornar um gargalo de escrita/leitura conforme o sistema cresce.
- **Segurança e Conformidade:** Dados ficam compartimentalizados. Por exemplo, somente o microsserviço de Pagamentos acessa dados sensíveis de pagamento. Isso reduz a superfície de ataque e facilita implementarmos controles de acesso específicos por serviço.
- **Alinhamento com Domínio:** Essa estratégia segue o princípio do **Domain-Driven Design** de *bounded contexts*. Cada serviço gerencia um contexto de dados coeso, refletindo melhor as regras de negócio de sua área.
## Alternativas Consideradas
- **Banco de dados único compartilhado:** Facilitaria algumas implementações (transações ACID abrangendo todo o sistema e consultas unificadas). No entanto, essa opção vai contra a filosofia de microsserviços, introduz alto acoplamento entre serviços e dificulta escalar componentes individualmente. Decidimos evitá-la devido aos riscos de um ponto único de falha e de colisão de mudanças esquemáticas entre times.
- **Transações distribuídas de duas fases (2PC):** Consideramos manter bancos separados por serviço, porém usar um coordenador de transação distribuída para garantir consistência forte entre múltiplos bancos em operações críticas. Descartamos por aumentar muito a complexidade e por impactos de performance; além disso, 2PC pode bloquear recursos e não escala bem em cenários de falha de rede. Preferimos uma eventual consistency gerenciada via eventos e compensações, que embora mais complexa para o desenvolvedor, proporciona maior **tolerância a falhas** no ambiente distribuído.
## Consequências
- **Consistência Eventual:** Como não temos transações globais, teremos cenários em que dados ficam temporariamente inconsistentes até que eventos sejam processados. Precisamos lidar com essa possibilidade na lógica de negócio (por exemplo, evitando suposições de forte consistência entre serviços). Também será importante implementar mecanismos de *retry* e *dead-letter queue* na fila de eventos para garantir entrega.
- **Complexidade Adicional:** A implementação da orquestração de eventos (ou sagas) adiciona complexidade de desenvolvimento e testes. Vamos mitigar criando uma biblioteca interna padrão para publicação e assinatura de eventos, facilitando a vida dos times de serviço.
- **Evolução Independente:** Por outro lado, cada serviço pode evoluir seu esquema de dados sem coordenação central, aumentando nossa velocidade de entrega em cada domínio. Precisaremos, entretanto, definir **contratos de eventos bem versionados** para que a comunicação de dados entre serviços permaneça compatível ao longo do tempo.
- **Operação e Monitoramento:** A equipe de DevOps terá que monitorar múltiplos bancos de dados e sistemas de fila/eventos. Isso exige ajustar nossa infraestrutura (dashboards, alertas) para observar a saúde de cada armazenamento distribuído. Também investiremos em testes de resiliência, simulando falhas nos bancos ou nos consumidores de eventos para garantir que o sistema se recupera corretamente.
Exemplo 3: Padrão de Tolerância a Falhas (Circuit Breaker)
Nos microsserviços, falhas vão acontecer – serviços podem ficar indisponíveis ou responder com lentidão. Sem precauções, uma falha em cascata pode derrubar todo o sistema (efeito dominó). Por isso, um dos padrões de tolerância a falhas mais adotados é o Circuit Breaker (Disjuntor). Esse padrão atua como um “disjuntor elétrico” nas comunicações: se um serviço está falhando consistentemente, o circuit breaker “abre” e interrompe chamadas futuras para aquele serviço por um tempo, evitando sobrecarregá-lo e propagar a falha. Depois de um intervalo, ele testa algumas chamadas; se o serviço se recuperar, o circuito “fecha” novamente. Agora, imagine que a equipe decidiu implementar o padrão Circuit Breaker em todas as chamadas entre serviços críticos, para melhorar a resiliência. O ADR ficaria assim:
Número do ADR: 003
Título: Implementação de Circuit Breaker nas Chamadas entre Microsserviços
Data: 2025-06-08
Status: Aceito
## Contexto
O sistema **Z** consiste em microsserviços que se comunicam de forma síncrona e dependem uns dos outros para compor funcionalidades. Em testes recentes, identificamos que quando um dos serviços críticos (por exemplo, o Serviço de Notificações) fica lento ou inativo, os serviços que dependem dele começam a acumular requisições pendentes, causando **fila de threads** e degradação generalizada do desempenho. Isso levou a *timeouts* e até queda de instâncias saudáveis devido ao esgotamento de recursos (*thread pool*, memória). Precisávamos de uma abordagem para **isolar falhas**: garantir que a falha de um serviço não derrube os demais.
## Decisão
**Implementamos o padrão Circuit Breaker** nas chamadas síncronas entre microsserviços críticos do sistema **Z**. Utilizaremos a biblioteca de resiliciência disponível (ex: **Resilience4j** no caso Java) para gerenciar circuitos em cada cliente de serviço. Configuramos parâmetros iniciais para que, se um serviço apresentar uma taxa de falhas acima de X% ou tempo de resposta acima de Y segundos, o *circuit breaker* “abra” para aquele serviço específico, bloqueando chamadas por um intervalo configurado (e respondendo imediatamente com erro ou fallback). Após o intervalo, o circuito entra em estado *half-open* e permite algumas chamadas de teste para verificar se o serviço já se recuperou.
## Justificativa
- **Conter Falhas em Cascata:** Com o Circuit Breaker, evitamos que um serviço com problema sobrecarregue todo o sistema. Assim que as falhas atingem um limiar, as chamadas são cortadas rapidamente, liberando os recursos dos serviços chamadores para outras tarefas e evitando *thread dump*.
- **Detecção e Recuperação Automática:** O padrão permite que o sistema *detecte* automaticamente instabilidades em um componente e *recupere* a conectividade quando possível (ao meio-período, tenta novamente). Isso traz resiliência sem necessidade de intervenção manual imediata.
- **Simplicidade de Uso via Biblioteca:** A adoção via biblioteca (ex: Resilience4j ou Polly) nos poupa de implementar toda a máquina de estados do disjuntor. A equipe já está familiarizada com essa ferramenta, o que reduz a chance de erros.
- **Melhor Experiência para o Usuário:** Em vez de chamadas intermináveis ou tempos de espera longos quando um serviço falha, conseguimos retornar rapidamente uma resposta de erro amigável ou até um resultado *cacheado* previamente (fallback), melhorando a percepção do usuário e possibilitando degradar funcionalmente de forma controlada.
## Alternativas Consideradas
- **Retries e Timeouts simples:** Antes do Circuit Breaker, usamos apenas tentativas de nova chamada (retry) com limites e timeouts nas requisições. Isso ajuda até certo ponto, mas não foi suficiente — vários serviços continuavam tentando insistentemente chamar o serviço falho, só aumentando a carga. O Circuit Breaker se mostrou mais efetivo por suspender as chamadas não essenciais durante a falha prolongada.
- **Escala Horizontal Apenas:** Consideramos que talvez aumentar o número de instâncias do serviço problemático ou dos chamadores resolveria (scale-out). Embora escalar seja importante, percebemos que sem um mecanismo de isolamento, mesmo múltiplas instâncias poderiam cair juntas sob uma falha persistente. Decidimos que a escalabilidade deve vir *junto* com padrões de resiliência, não no lugar deles.
## Consequências
- **Configuração e Monitoramento:** Será necessário tunar cuidadosamente os parâmetros do Circuit Breaker (limites de erro, tempos de espera, duração de abertura do circuito) para evitar tanto **falsos positivos** (abrir o circuito sem necessidade) quanto **falsos negativos** (deixar de abrir quando deveria). Teremos painéis de monitoramento para observar o estado dos disjuntores em tempo real e logs para auditoria de quando circuitos abrirem/fecharem.
- **Complexidade Adicional no Fluxo:** Integrar o Circuit Breaker adiciona uma camada extra nas chamadas. Embora transparente para o fluxo principal (graças à biblioteca), desenvolvedores devem estar cientes de cenários de fallback e tratar respostas de erro de forma adequada. Também escreveremos testes de resiliência para garantir que os circuitos se comportem conforme esperado sob falhas simuladas.
- **Melhoria de Robustez:** Esperamos uma melhoria significativa na robustez do sistema. Em situações de falha de um serviço, os demais devem continuar operando (talvez com funcionalidade reduzida, mas operando) ao invés de todos bloquearem. Isso, por sua vez, melhora a **disponibilidade geral** da plataforma e a confiança dos usuários.
- **Manutenção de Estado:** O mecanismo de disjuntor mantém estado (contagem de falhas, temporizadores) em memória. Precisaremos assegurar que em implantações distribuídas (várias instâncias de cada serviço), cada instância gerencia seu próprio circuito de forma consistente. Em caso de escalonamento ou migração, alguns circuitos podem reiniciar o estado – o que é aceitável, mas devemos ter em mente ao depurar comportamentos.
Conclusão
Desenvolver a disciplina de documentar as decisões arquiteturais em forma de ADR traz um enorme valor para projetos de software, especialmente ao migrar de papéis de desenvolvimento/infraestrutura para arquitetura. Como vimos, um ADR bem escrito esclarece o contexto, registra a decisão e seus motivos, e prepara a equipe para entender e até revisitar essa decisão no futuro sem mistérios. Em uma indústria onde decisões de arquitetura têm impacto de longo prazo, os ADRs oferecem uma maneira estruturada e transparente de registrar essas escolhas. Ao adotar ADRs, sua equipe preserva conhecimento crucial do projeto, justifica claramente o porquê de cada caminho tomado e habilita mudanças futuras com plena consciência do histórico. 📚✨
Em outras palavras, seja em um sistema de grande escala ou em uma aplicação pequena, criar o hábito de escrever ADRs é um passo importante para se tornar um(a) arquiteto(a) de software eficaz. Então, que tal começar a documentar a próxima grande decisão do seu projeto? 😉 Boa arquitetura! 🏗️
Referências:
- Nygard, M. Documenting Architecture Decisions. Cognitect Blog, 2011.
- Walker, J. Guia Completo sobre ADR: Definição e Melhores Práticas. Medium, 2023.
- BIX Tecnologia. Já ouviu falar em ADR? Blog BIX, 2024.
- AWS Prescriptive Guidance. Processo de ADR. AWS Docs, 2022.
Aqui estão as leituras adicionais com links diretos para enriquecer seu artigo e aprofundar nos temas abordados:
📘 Leituras sobre ADRs
Master architecture decision records (ADRs): Best practices for effective decision‑making (AWS Blog, março/2025)
Guia sólido com lições de mais de 200 ADRs em uso real.
👉 https://aws.amazon.com/blogs/architecture/master-architecture-decision-records-adrs-best-practices-for-effective-decision-making (aws.amazon.com)Architecting Success: A Comprehensive Guide to Robust Architecture Decision Records (Medium, Patrick Koss)
Aborda impacto financeiro, treinamento e a profundidade necessária nos ADRs.
👉 https://medium.com/@patrickkoss/architecting-success-a-comprehensive-guide-to-robust-architecture-decision-records-4c18e6888ba1 (medium.com, adr.github.io)ADR Templates (adr.github.io)
Repositório oficial com vários templates (MADR, Nygard, Y‑Statements).
👉 https://adr.github.io/adr-templates/ (adr.github.io)ADR process – AWS Prescriptive Guidance
Processo completo de elaboração e estados dos ADRs (Proposed, Accepted, Superseded).
👉 https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/architectural-decision-records/adr-process.html (docs.aws.amazon.com)Good ADRs — and How to Get to Them (adr.github.io – AD Practices)
Boas práticas, anti‑patterns e checklist para garantir ADRs sólidos.
👉 https://adr.github.io/ad-practices/ (adr.github.io)
📗 Leituras sobre microsserviços e padrões arquiteturais
Circuit Breakers, Discovery, and API Gateways in Microservices (arXiv, Montesi & Weber, 2016)
Artigo acadêmico clássico sobre padrões de resiliência e desenho de microsserviços.
👉 https://arxiv.org/abs/1609.05830 (arxiv.org)Circuit breaker design pattern (Wikipedia)
Explica estados do Circuit Breaker e cenários de uso prático.
👉 https://en.wikipedia.org/wiki/Circuit_breaker_design_pattern (en.wikipedia.org)Microservices (Wikipedia)
Introdução ao conceito de microsserviços, princípios e referências importantes.
👉 https://en.wikipedia.org/wiki/Microservices (en.wikipedia.org)
✅ Recursos extras e ferramentas
Repositório do Joel Parker Henderson – architecture‑decision‑record
Modelos, exemplos e templates bem organizados para ADRs.
👉 https://github.com/joelparkerhenderson/architecture-decision-record (github.com)ADR‑template por pmerson (GitHub)
Template Markdown leve e fácil de adaptar aos seus ADRs no projeto.
👉 https://github.com/pmerson/ADR-template (github.com, adr.github.io)
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Se quiser trocar ideia sobre IA, cloud e arquitetura, me segue nas redes:
Publico conteúdos técnicos direto do campo de batalha. E quando descubro uma ferramenta que economiza tempo e resolve bem, como essa, você fica sabendo também.
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