Thread by @vepo

Estava procurando algo sobre design de sistemas Event Sourcing, de preferência usando #ApacheKafka e achei esse artigo.

Ele é voltado para Smart Cities, então se você não trabalha com Smart Cities ou IoT dá pra pular umas partes.

Mas vamos as partes interessantes👇 1/8

Primeiro ele começa definindo o que é Edge, Fog e Cloud. Há uma regra aí que Edge é o local de menor poder de processamento e mais próximo aos sensores e Cloud é o local de maior poder de processamento e mais distantes dos sensores. Fog é o meio do caminho. 2/8

Outra definição interessante é o tipo de dado que transita no sistema. Existem dados gerados por sensores, câmeras e algoritmos de ML.

"RAW Data" são streams de vídeo ou dados não estruturados. Temperatura? Talvez.
"Structured" é todo dado útil para analise. 3/8

Quais são as métricas úteis em sistemas Event Driven?

* Integridade dos Dados: Data Loss Rate
* Escalabilidade: Como sistema se comporta com mais um Stream
* Disponibilidade: Tempo em execução
* Performance: Latência de transmissão, Throughput, Latência total 4/8

E os Guidelines?

1. Consolide as interfaces de I/O, reduza as interfaces para reduzir a complexidade de integrações

2. Desacople o máximo possível removendo troca individuais entre pares. Evite REST e prefira Pub/Sub (MQTT ou #ApacheKafka) 5/8

3. Implemente padrões da indústria pra melhorar interoperabilidade, escalabilidade e expansibilidade.

4. Alinhe os modelos de dados para armazenamento de inferências para melhorar visibilidade e aceitação dos resultados. 6/8

5. Busque uma solução versátil, consistente e coerente que pode suportar vários casos de uso e diferentes infraestruturas.

6. Lide com vários tipos de dados RAW e estruturados os coletando e distribuindo em vários sistemas assíncronos ou através de persistência. 7/8

7. Mantenha uma documentação atualizada das especificações do sistema, de todas interfaces I/O implementadas e dos modelos de dados utilizados. 8/8