Prompt

Atue como Arquiteto de Solução, que tem por objetivo detalhar a arquitetura de um sistema de EDMS, Electronic Document Management System. Utilize as melhores práticas dessa solução, aplicando conceito de micro-serviços orquestrados pelo orquestrador EDMS. Apresente os conceitos e papéis de cada micro-serviços, como:

Storage
OCR
Data store (basic data)
Metadata
Machine Learning (objective to detect type of document and entity)
Permission
Audit and Logging
Workflow and Approval
Lifecycle of document

Identifique conceitos que achar importante e que não está na lista acima.

Answer

Visão geral da solução EDMS baseada em microserviços

A seguir apresento uma arquitetura de referência para um EDMS (Electronic Document Management System) moderno, baseado em microserviços e orquestrado por um “Orquestrador EDMS” central. O objetivo é garantir escalabilidade, segurança, governança, auditoria, alta disponibilidade e evolução contínua. A arquitetura propõe um modelo event‑driven, com APIs bem definidas, separação clara de responsabilidades e automação de processos de negócio (workflows) com rastreabilidade ponta a ponta.

Princípios de arquitetura

Separação de responsabilidades por domínio (microserviços independentes, com dados próprios).
Event-driven + orquestração: cada etapa emite eventos; o Orquestrador EDMS coordena fluxos complexos (sagas) e SLAs.
Segurança por padrão: criptografia em trânsito e em repouso, políticas de acesso granulares, segregação por tenant.
Observabilidade total: logging estruturado, métricas, tracing distribuído, auditoria imutável.
Escalabilidade elástica: serviços stateless com autoscaling; workloads pesados (OCR/ML) em filas/GPU.
Resiliência: retries, DLQ, idempotência, circuit breakers, bulkheads, e data consistency via padrões (Outbox, CQRS).
Extensibilidade: esquema de metadados dinâmicos, webhooks, integração com IdP/SSO, conectores externos.
Conformidade: retenção, legal hold, WORM/immutability, trilha de auditoria, políticas de privacidade (PII), eDiscovery.

Arquitetura de alto nível

Canal de entrada: API Gateway + Ingestion Service (upload, ingestão em lote, conectores, pré-validações).
Orquestrador EDMS: coordena workflows e long-running transactions (ex.: Temporal/Camunda/Zeebe).
Barramento/event bus: pub/sub para eventos de documento (ex.: Kafka/NATS/PubSub), com DLQ.
Serviços de domínio (microserviços abaixo).
Armazenamento: objeto (conteúdo), bancos relacionais/NoSQL (metadados e estados), mecanismos de busca (index).
Observabilidade e segurança transversal: SIEM, KMS/HSM, OPA (policy), secret manager, feature flags, configuração central.

Papéis dos microserviços principais

A seguir, os papéis e melhores práticas para cada microserviço solicitado, além de interações e padrões recomendados.

1) Storage Service (conteúdo binário)

Responsabilidade:

Receber, armazenar, versionar e servir o conteúdo binário de documentos, anexos e renditions.
Suporte a objetos grandes: multipart upload, recomeço de upload, checksums (SHA-256), e deduplicação por hash (content-addressable storage).
Tiers de armazenamento: hot (frequente), warm (intermediário), cold/archival (custo otimizado), com políticas de migração automática.
Imutabilidade opcional (WORM) para registros/arquivística e compliance.
Criptografia em repouso (KMS/HSM), controle de chaves por tenant, rotação de chaves.
Entrega com URLs assinadas (tempo limitado), download acelerado via CDN.
Suporte a renditions: thumbnails, PDF/A, extrações de página, conversões (ex.: docx->pdf).

Boas práticas:

Processamento de uploads via pre-signed URLs (o cliente envia direto ao bucket).
Controle de integridade por ETag/Content-MD5; rejeição de arquivos corrompidos.
Replicação cross-region para DR; testes regulares de restauração.

2) OCR Service

Responsabilidade:

Extração de texto e layout (posições, blocos, tabelas) de imagens/PDFs digitalizados.
Deteção de idioma, deskew/denoise, rotação automática, normalização de qualidade.
Suporte a diferentes engines e modelos (Tesseract, cloud OCR, layout-aware OCR).
Geração de saída estruturada: texto, hOCR/ALTO, bounding boxes, confidences.
Processamento assíncrono em fila; escala horizontal e GPU para lotes grandes.

Boas práticas:

Evitar OCR se o PDF já for “readable” (texto embedado).
Produzir métricas de qualidade (ex.: word recall); reprocessar com pipelines mais robustos quando qualidade baixa.
Emitir eventos “OCRCompleted” com payloads compactos e artefatos pesados no Storage.

3) Data Store (basic data)

Responsabilidade:

Dados transacionais essenciais: cadastro de tenants, usuários, grupos, unidades organizacionais, tipos de documento básicos, estados de workflow, mapeamento de IDs.
Operações ACID (RDBMS) e schema estável para integridade referencial.
Suporte a transações com o Orquestrador (ex.: via Outbox pattern para publicar eventos confiáveis).

Boas práticas:

Evitar misturar metadados customizáveis aqui (manter na Metadata Service com esquema dinâmico).
Índices e chaves naturais/UUIDs para garantir unicidade: DocumentId, VersionId, ContentId, TenantId.

4) Metadata Service

Responsabilidade:

Modelo de metadados flexível: campos padrão e campos custom por tipo de documento/tenant (EAV ou JSON com schema registry).
Validação por JSON Schema; políticas de obrigatoriedade e máscaras (ex.: validação de CNPJ/CPF).
Versionamento de metadados; histórico de alterações; rastreamento de quem alterou e quando.
Integração com o Search & Index Service (indexação full-text e por campo).
Taxonomias, vocabulários controlados, classificações, tags e labels.

Boas práticas:

Schema Registry para evolução de campos sem downtime.
Enriquecimento automático por eventos (ex.: após ML extraction).
Controles de visibilidade field-level com o Permission Service (ex.: PII só para perfis autorizados).

5) Machine Learning Service (classificação e extração de entidades)

Objetivo:

Detectar tipo de documento (classificação) e extrair entidades (NLP/NER), inclusive PII, datas, números de contrato, CNPJs etc.

Responsabilidade:

Endpoint de inferência para classificação e extração.
Pipeline de treinamento/atualização de modelos; versionamento de modelos; validação e canary deployment.
Feature store opcional para padronizar dados de treino e inferência.
Feedback loop: uso de correções humanas em workflows para re-treino (active learning).
Detecção de drift e monitoramento de qualidade (precision/recall); explicabilidade quando aplicável.

Boas práticas:

Separar serviço de inferência de serviço de treinamento.
Gerar “MLClassified”/“EntitiesExtracted” events; manter apenas referências no Storage para artefatos pesados (ex.: embeddings).
Redação/mascara de PII opcional via Redaction Service (segurança e privacidade).

6) Permission Service

Responsabilidade:

Autorização granulares: RBAC + ABAC (atributos do usuário, documento, contexto).
Enforcement centralizado via Policy Engine (ex.: OPA/Rego) e caches locais para baixa latência.
Suporte a níveis de acesso: coleção, documento, versão, campo (field-level), e ação (ler, baixar, editar, aprovar, compartilhar, redigir).
Compartilhamento temporário (links com expiração), watermarking dinâmico, restrição por IP/localização.
Integração com IdP/SSO (OIDC/SAML), MFA, SCIM (provisionamento).

Boas práticas:

Avaliação de políticas idempotente e auditável; decisões com justificativa para auditoria.
Suporte a contextos temporais (ex.: acesso válido apenas durante o workflow).

7) Audit and Logging Service

Responsabilidade:

Trilha de auditoria imutável (WORM-friendly): quem fez o quê, quando, de onde, em qual recurso.
Logs estruturados, correlação por Trace/Span ID, retention ajustada e envio a SIEM.
Assinatura/encadeamento dos eventos (hash chain) para prova de não adulteração.
Exposição de relatórios e exportação para compliance.

Boas práticas:

Não armazenar payloads sensíveis nos logs; usar redaction.
Políticas de retenção e rotação de logs; mascarar PII conforme LGPD/GDPR quando aplicável.

8) Workflow and Approval Service

Responsabilidade:

Motor de workflow (BPMN ou state machine) com tarefas humanas e automações.
SLAs, timers, escalonamentos, substituições, paralelismo, gateways condicionais, reaprovação.
Integração com ML/OCR/Metadata: passos automáticos e passos de revisão humana.
Tarefas: aprovar, rejeitar, pedir correção, redigir PII, solicitar e-sign, publicar.

Boas práticas:

Orquestração central (sagas) para compor microserviços; compensações em caso de erro.
External task pattern: workers assíncronos para OCR/ML sem acoplamento forte ao motor.

9) Lifecycle of Document Service (records management)

Responsabilidade:

Políticas de retenção por tipo de documento/regra de negócio (tempo, evento gatilho).
Legal hold (suspende expiração e deleção).
Transição entre estágios: ativo → arquivado → expurgo.
Geração de evidências de destruição segura; aprovações de disposição quando necessário.
Modo imutável/record (WORM), inclusive para documentos regulatórios.

Boas práticas:

Integração com Permission para bloquear ações durante hold.
Logs completos de ciclo de vida e relatórios de conformidade.

Microserviços e componentes complementares (recomendados)

API Gateway: roteamento, autenticação, rate limiting, proteção DDoS, quotas, tokens de acesso, mTLS.
Ingestion Service: uploads, captura em lote, conectores (e-mail, SFTP, scanners, RPA, ERP/CRM), normalização, antivírus, quarantine.
Virus/Malware Scan Service: análise de segurança em todas as entradas.
Rendition/Conversion Service: conversões (PDF/A), thumbnails, extração de páginas, split/merge.
Search & Index Service: full‑text, relevância, filtros por metadados, facetas; highlight; sinônimos; indexação incremental; versão de índice.
Redaction/Annotation Service: anotação colaborativa, comentários, redactions seletivos (PII), camadas de marcação.
Notification Service: e-mails, chat, push; templates; eventos de SLA/escalonamento.
E-signature Service: assinatura eletrônica/qualificada, carimbo do tempo, validação de certificados e cadeia de confiança.
Export/Reporting Service: relatórios operacionais/compliance, exportações massivas via jobs assíncronos.
Secrets/Config/Feature Flags: gestão central (ex.: Vault/SM), toggles para rollout seguro.
Cost & Usage Service (FinOps): custo por tenant, storage por classe, egress/downloads, jobs OCR/ML.
Tenant Management Service: isolação lógica, limites de cota, chaves de criptografia dedicadas, data residency.
Data Migration Service: importação de repositórios legados, verificação de integridade e reconciliação.

Fluxos principais (exemplos)

Fluxo A: Upload → OCR → Classificação ML → Indexação → Workflow de Aprovação

Cliente solicita upload:

API Gateway → Ingestion Service → Permission check (pode criar?) → Storage pre-signed URL → Upload direto.
Ingestion publica “DocumentUploaded”.

OCR (se necessário):

Orquestrador recebe “DocumentUploaded” e decide acionar OCR.
OCR pega o conteúdo via URL temporária; gera texto/hOCR; publica “OCRCompleted”.

Classificação/extração ML:

Orquestrador chama ML Service com texto e metadados brutos.
ML retorna tipo de documento e entidades; publica “MLClassified” e “EntitiesExtracted”.

Metadados e index:

Metadata Service valida/aplica metadados; publica “MetadataUpdated”.
Search & Index Service consome eventos e indexa conteúdo e campos.

Workflow:

Orquestrador inicia processo BPMN de aprovação de acordo com o tipo de documento.
Tarefas humanas via UI; Permission Service controla quem pode aprovar/rejeitar.
Ao aprovar, status final “Published”; ao rejeitar, “NeedsRevision”.

Auditoria:

Cada passo emite “AuditEvent” assinado e armazenado em trilha WORM.

Fluxo B: Retenção e Disposição

Lifecycle Service monitora políticas/eventos gatilho (ex.: data de contrato + N anos).
Se “Legal Hold” ativo, suspende qualquer ação de expurgo.
Ao vencer retenção sem hold, cria tarefa de revisão de disposição (opcional).
Executa expurgo seguro (conteúdo e cópias); gera evidência/fatura de expurgo; audita tudo.

Modelo de dados (identificadores e chaves)

Recomendações de chaves:

TenantId: isola clientes/organizações.
DocumentId: UUID global por documento.
VersionId: identifica cada versão; imutável, com parent para histórico.
ContentId: hash do conteúdo (dedupe e integridade).
WorkflowInstanceId: correlação com processo.
MetadataVersion: versionamento lógico de metadados.

Campos típicos de metadados (exemplos):

Título, descrição, tipoDocumento, dataDocumento, dataRecebimento, idioma.
Entidades extraídas: cnpj, cpf, númeroContrato, cliente, fornecedor, valores.
Classificações e tags.

Controle de concorrência:

ETag/If-Match para update de metadados.
Locks leves ou optimistic concurrency.

Eventos (exemplos de payload)

DocumentUploaded:

{
  "eventType": "DocumentUploaded",
  "tenantId": "t-123",
  "documentId": "d-uuid",
  "versionId": "v-uuid",
  "contentId": "sha256:...",
  "fileName": "contrato.pdf",
  "mimeType": "application/pdf",
  "sizeBytes": 1234567,
  "uploadedBy": "u-abc",
  "timestamp": "2025-01-01T12:00:00Z",
  "correlationId": "c-uuid"
}

OCRCompleted:

{
  "eventType": "OCRCompleted",
  "tenantId": "t-123",
  "documentId": "d-uuid",
  "versionId": "v-uuid",
  "language": "pt",
  "qualityScore": 0.93,
  "textArtifactUri": "s3://bucket/ocr/d-uuid/v-uuid.txt",
  "layoutArtifactUri": "s3://bucket/ocr/d-uuid/v-uuid.alto.xml",
  "timestamp": "2025-01-01T12:05:00Z",
  "correlationId": "c-uuid"
}

MLClassified:

{
  "eventType": "MLClassified",
  "tenantId": "t-123",
  "documentId": "d-uuid",
  "versionId": "v-uuid",
  "modelVersion": "docclass-2.1.0",
  "predictedType": "Contrato",
  "confidence": 0.97,
  "timestamp": "2025-01-01T12:06:30Z",
  "correlationId": "c-uuid"
}

EntitiesExtracted:

{
  "eventType": "EntitiesExtracted",
  "tenantId": "t-123",
  "documentId": "d-uuid",
  "versionId": "v-uuid",
  "modelVersion": "ner-1.4.3",
  "entities": [
    {"type": "CNPJ", "value": "12.345.678/0001-90", "confidence": 0.95},
    {"type": "NumeroContrato", "value": "CT-2025-00077", "confidence": 0.93},
    {"type": "Valor", "value": "R$ 150.000,00", "confidence": 0.9}
  ],
  "timestamp": "2025-01-01T12:07:00Z",
  "correlationId": "c-uuid"
}

MetadataUpdated:

{
  "eventType": "MetadataUpdated",
  "tenantId": "t-123",
  "documentId": "d-uuid",
  "versionId": "v-uuid",
  "metadataVersion": 5,
  "changes": {
    "tipoDocumento": {"old": "Indefinido", "new": "Contrato"},
    "cnpj": {"old": null, "new": "12.345.678/0001-90"}
  },
  "updatedBy": "system-ml",
  "timestamp": "2025-01-01T12:07:10Z",
  "correlationId": "c-uuid"
}

WorkflowApproved:

{
  "eventType": "WorkflowApproved",
  "tenantId": "t-123",
  "documentId": "d-uuid",
  "versionId": "v-uuid",
  "workflowInstanceId": "w-uuid",
  "approvedBy": "u-gestor",
  "timestamp": "2025-01-01T12:20:00Z",
  "correlationId": "c-uuid"
}

RetentionExpired:

{
  "eventType": "RetentionExpired",
  "tenantId": "t-123",
  "documentId": "d-uuid",
  "policyId": "rp-contratos-5anos",
  "eligibleSince": "2025-12-31T23:59:59Z",
  "legalHold": false,
  "timestamp": "2026-01-01T00:00:00Z",
  "correlationId": "c-uuid"
}

Segurança e conformidade

Autenticação: SSO via OIDC/SAML; MFA; rotação de credenciais; políticas de senha e sessão.
Autorização: Permission Service + OPA; decisões cacheadas e auditáveis; ABAC com contexto (geografia, horário, dispositivo).
Criptografia: TLS 1.2+ em trânsito; AES-256 em repouso; KMS/HSM; rotação periódica; chaves por tenant; envelope encryption.
Privacidade/PII: detecção com ML; redaction; minimização; mascaramento de logs; consent management quando aplicável.
Integridade: checksums; hashing de auditoria encadeado; opcional notarização/ timestamping (ex.: RFC 3161) para evidências.
Conformidade: suporte a políticas de retenção e legal hold; imutabilidade (WORM); eDiscovery; exportações com cadeia de custódia.
Anti-malware: escaneamento em ingestão; quarentena; bloqueio de extensões perigosas.

Observabilidade e operação

Logging estruturado (JSON) com correlationId e userId minimizado (sem PII).
Métricas: latência por endpoint, taxa de erro, throughput, tempos de OCR/ML, backlog de filas, acurácia ML.
Tracing distribuído (OpenTelemetry) em todas as chamadas; sampling ajustável.
Dashboards/SLOs: ex. 99.9% disponibilidade API, TTFB, tempo médio de aprovação, SLA OCR.
Alertas e on-call: gatilhos por saturação, DLQ growth, drift ML, falhas de replicação de storage.
Backups/DR: RPO/RTO por serviço; testes de restore; simulações de desastre.
Gestão de configuração: Config service versionado; feature flags para rollouts graduais.
Canary/Blue-Green: para serviços críticos (Orquestrador, ML); rollback rápido.

Escalabilidade e resiliência

Stateless onde possível; usar cache distribuído para dados temporários.
Fila/stream para workloads pesados (OCR/ML, renditions); auto scaling e workers paralelos.
Idempotência: chaves de dedupe; safe retries; transacional outbox para eventos consistentes.
Circuit breakers, timeouts e retries exponenciais; DLQ com reprocessamento manual/automático.
Sharding por tenant e particionamento por DocumentId para hot partitions de alta concorrência.
Rate limiting no Gateway para proteção contra abuso.

Multi‑tenancy e isolamento

Isolamento lógico por TenantId em todos os serviços e dados; opcional isolamento físico por cliente estratégico.
Chaves de criptografia dedicadas por tenant; políticas e quotas por tenant.
Relatórios de consumo (FinOps) por tenant: armazenamento, OCR/ML minutos, egress.

Pesquisa e indexação

Indexação incremental por eventos (MetadataUpdated, OCRCompleted).
Conteúdo e campos indexados com pipeline de análise (tokenização, sinônimos, stemming).
Suporte a queries avançadas: filtros por metadados, busca textual com highlight, facetas, ordenação custom.
Reindexações controladas por versão de esquema; zero downtime reindex.

UI e experiência do usuário

SPA responsiva; viewer de documentos com zoom, thumbnails, busca interna, comentários e anotações.
Edição de metadados com validação em tempo real (schemas).
Tarefas de workflow com caixas de entrada, SLAs, reatribuição, delegação.
Public links com expiração e marca d’água; download protegido; restrições por política.

Integrações e conectores

Conectores com e-mail (ingestão por inbox), SFTP, scanners, MFDs, ERPs/CRMs (SAP, Salesforce), ECMs legados.
Webhooks para eventos relevantes (após aprovação, publicação, expurgo).
SDKs clientes e documentação OpenAPI; exemplos de uso; testes de contrato (PACT).

Padrões de consistência e dados

CQRS onde fizer sentido: escrita em serviços de domínio, leitura otimizada via Materialized Views (ex.: para dashboards).
Transacional outbox para publicar eventos com garantia; consumidores idempotentes.
Sagas no Orquestrador para coordenar steps e compensações (ex.: falha em conversão ou em aprovação).

Estratégia de migração e governança

Migração faseada: inventário de repositórios, mapeamento de metadados, testes de amostras.
Verificação de integridade pós-migração (hash match), reconciliação com fontes.
Governança de metadados: comitê de taxonomia, controle de versões, catálogo e glossário.
Treinamento de usuários e material de adoção.

Considerações de custo (FinOps)

Otimizar OCR/ML por lotes e priorização (ex.: OCR apenas quando necessário).
Armazenamento por classes (hot/warm/cold) e políticas de transição automática.
Cache/CDN para downloads frequentes.
Métricas de custo por tenant e por serviço; orçamentos e alertas.

Exemplos de endpoints (ilustrativos)

Upload (solicita URL de upload):

POST /v1/documents/upload-urls
Body: { fileName, mimeType, sizeBytes, tenantId }
Resposta: { uploadUrl, contentId, documentId, versionId, expiresAt }

Atualizar metadados:

PATCH /v1/documents/{documentId}/versions/{versionId}/metadata
Headers: If-Match: {ETag}
Body: { changes: {…} }
Enforce: Permission Service + validação de schema.

Busca:

POST /v1/search/query
Body: { text, filters: { tipoDocumento, data, tags }, page, size, sort }

Workflows:

POST /v1/workflows/start
Body: { documentId, versionId, workflowDefinition, variables }

Riscos e mitigação

Conteúdo sensível vazando em logs: redaction automático e revisão de campos logados.
ML drift/perda de qualidade: monitoramento, feedback humano, retreinamento programado.
DLQs crescendo: alertas, painéis de reprocessamento, melhoria de idempotência.
Hot partitions: particionamento por hash, balanceamento de carga e cache.
Dependência de vendor: abstrações, S3-compatible API, camadas de repositório e testes de portabilidade.

Conceitos adicionais importantes (não listados inicialmente)

API Gateway e Rate Limiting.
Event Bus e Dead Letter Queues.
Search & Index Service.
Ingestion/Connector Service e Anti‑Malware Scan.
Rendition/Conversion e Redaction/Annotation.
E-signature/Trust Services.
Tenant Management, Data Residency e KMS/HSM.
Secrets/Config/Feature Flags.
Observabilidade (Logs, Métricas, Tracing) e SIEM.
FinOps/Cost & Usage.
Data Migration/Reconciliação.
Schema Registry e Catalog/Glossário.
eDiscovery/Legal Hold avançado.
Notarização/Carimbo do tempo para evidência.

Resumo

O EDMS proposto segue arquitetura de microserviços, com o Orquestrador EDMS coordenando fluxos complexos (OCR, ML, aprovações, retenção).
Os serviços centrais cobrem armazenamento, metadados flexíveis, autorização granular, auditoria imutável, workflows robustos e ciclo de vida completo.
Adoção de eventos, padrões de resiliência, segurança por padrão, observabilidade e práticas de FinOps garantem escalabilidade, confiabilidade e conformidade.
Serviços adicionais (busca, renditions, e‑signature, anti‑malware, conectores) completam o ecossistema e tornam a solução extensível e preparada para cenários corporativos exigentes.

Se quiser, posso adaptar essa arquitetura ao seu contexto específico: volume mensal de documentos, tipos principais, requisitos de retenção/compliance, integrações necessárias (ERP/CRM), SLAs e restrições orçamentárias. Também posso elaborar um diagrama de componentes e sequências detalhadas do seu caso.

MaxiDica

MaxiDica, a dica que você procura.

EDMS

Prompt

Answer

Visão geral da solução EDMS baseada em microserviços

Princípios de arquitetura

Arquitetura de alto nível

Papéis dos microserviços principais

1) Storage Service (conteúdo binário)

2) OCR Service

3) Data Store (basic data)

4) Metadata Service

5) Machine Learning Service (classificação e extração de entidades)

6) Permission Service

7) Audit and Logging Service

8) Workflow and Approval Service

9) Lifecycle of Document Service (records management)

Microserviços e componentes complementares (recomendados)

Fluxos principais (exemplos)

Fluxo A: Upload → OCR → Classificação ML → Indexação → Workflow de Aprovação

Fluxo B: Retenção e Disposição

Modelo de dados (identificadores e chaves)

Eventos (exemplos de payload)

Segurança e conformidade

Observabilidade e operação

Escalabilidade e resiliência

Multi‑tenancy e isolamento

Pesquisa e indexação

UI e experiência do usuário

Integrações e conectores

Padrões de consistência e dados

Estratégia de migração e governança

Considerações de custo (FinOps)

Exemplos de endpoints (ilustrativos)

Riscos e mitigação

Conceitos adicionais importantes (não listados inicialmente)

Resumo