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segunda-feira, 27 de abril de 2026

💣🔥 LAB DE GUERRA — FINTECH NO z/OS: TPS REAL, LEDGER CONSISTENTE E MULTI-REGIÃO SEM ILUSÃO 🔥💣

 

Bellacosa Mainframe em Lab TPS 

💣🔥 LAB DE GUERRA — FINTECH NO z/OS: TPS REAL, LEDGER CONSISTENTE E MULTI-REGIÃO SEM ILUSÃO 🔥💣

Aqui não é slide. Aqui é produção simulada.
Você vai montar um fluxo que separa quem roda código de quem segura banco no ar.


⚙️ VISÃO DO LAB (ARQUITETURA)

👉 Dois mundos:

🔴 Região BR (CICS AOR)

  • Entrada da transação
  • Validação
  • Débito local (ledger consistente)

🔵 Região MX (CICS AOR)

  • Recebe evento assíncrono
  • Aplica crédito

⚫ TOR (Terminal Owning Region)

  • Entrada de carga (simulação TPS)

🧠 OBJETIVO DO LAB

Você vai provar na prática:

  • 💰 Ledger consistente localmente
  • ♻️ Idempotência salvando sua vida
  • 🔁 Assíncrono dominando multi-região
  • 📊 TPS ≠ Throughput (medido, não teórico)

📦 COMPONENTES

  • COBOL (CICS)
  • VSAM KSDS (ledger)
  • DB2 (controle/idempotência)
  • TSQ/TDQ (fila assíncrona simulando Kafka)
  • JCL (carga batch TPS)

🧾 1. LEDGER CONSISTENTE (COBOL + VSAM)

💣 Aqui não tem brincadeira: saldo é consistência forte local

Estrutura VSAM

ACCOUNT-ID PIC X(10)
BALANCE PIC S9(15)V99
LAST-UPDATE PIC X(26)

COBOL (CICS - débito)

EXEC CICS READ
FILE('LEDGER')
INTO(WS-ACCOUNT)
RIDFLD(WS-ACCOUNT-ID)
END-EXEC

IF WS-BALANCE < WS-AMOUNT
MOVE 'INSUFFICIENT' TO WS-STATUS
EXEC CICS ABEND END-EXEC
END-IF

SUBTRACT WS-AMOUNT FROM WS-BALANCE

EXEC CICS REWRITE
FILE('LEDGER')
FROM(WS-ACCOUNT)
END-EXEC

🔥 Isso aqui é o seu TPS real
👉 Só conta se COMMITOU


♻️ 2. IDEMPOTÊNCIA (DB2 — ANTI-DUPLICAÇÃO)

💣 Sem isso, retry vira fraude.

Tabela DB2

CREATE TABLE TX_CONTROL (
TX_ID VARCHAR(36) PRIMARY KEY,
STATUS VARCHAR(10),
CREATED_AT TIMESTAMP
);

Lógica COBOL

EXEC SQL
SELECT STATUS INTO :WS-STATUS
FROM TX_CONTROL
WHERE TX_ID = :WS-TX-ID
END-EXEC

IF SQLCODE = 0
MOVE 'DUPLICATE' TO WS-STATUS
GOBACK
END-IF

EXEC SQL
INSERT INTO TX_CONTROL VALUES (:WS-TX-ID, 'NEW', CURRENT TIMESTAMP)
END-EXEC

🔥 Resultado:

  • Retry seguro
  • Zero duplicação
  • TPS protegido

🔁 3. FLUXO ASSÍNCRONO (TSQ/TDQ)

💣 Aqui nasce a escalabilidade.

Após débito (BR)

EXEC CICS WRITEQ TS
QUEUE('TXQUEUE')
FROM(WS-EVENT)
END-EXEC

Consumidor (MX)

EXEC CICS READQ TS
QUEUE('TXQUEUE')
INTO(WS-EVENT)
END-EXEC

🔥 Tradução moderna:

Você acabou de simular Kafka no mainframe raiz.


🌍 4. MULTI-REGIÃO (SIMULADO)

💣 Não existe commit distribuído aqui.

Fluxo:

  1. BR debita (consistente)
  2. Evento vai para fila
  3. MX processa depois
  4. Reconciliação se falhar

👉 Isso evita:

  • lock global
  • latência absurda
  • TPS morto

📊 5. SIMULAÇÃO REAL — TPS vs THROUGHPUT

JCL de carga

//LOADTPS JOB ...
//STEP1 EXEC PGM=TXGEN
//SYSIN DD *
TPS=10000
DURATION=60
/*

Resultado esperado

MétricaValor
Requests/s10.000
TPS real2.500–4.000
Latência50–300ms
Retry5–15%

💣 Interpretação Bellacosa:

  • Throughput alto = sistema ocupado
  • TPS alto = sistema fazendo dinheiro acontecer

⚠️ TESTES DE CAOS (OBRIGATÓRIO)

👉 Derrube o consumidor (MX)

  • TPS local continua alto
  • Fila cresce

👉 Simule duplicação

  • Idempotência segura

👉 Force latência

  • TPS cai se você errar arquitetura

☠️ LIÇÃO FINAL

Sistema financeiro NÃO escala com tecnologia.
Escala com decisão arquitetural consciente.


🔥 FECHAMENTO (NÍVEL PRODUÇÃO)

Se você entendeu esse LAB, você já sabe:

  • Por que Kafka não salva arquitetura ruim
  • Por que consistência custa TPS
  • Por que assíncrono é obrigatório
  • Por que ledger não negocia

sexta-feira, 16 de junho de 2023

Os Assassinos Silenciosos do System Design

 

Bellacosa Mainframe e os assassinos sileciosos do system design

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

Os Assassinos Silenciosos do System Design

O guia do Programador COBOL Padawan para construir sistemas que não explodem quando chegam à produção

Existe um momento muito perigoso na vida de todo projeto de software.

Não é quando o programa apresenta erro de compilação.

Não é quando o JCL retorna JCL ERROR.

Não é quando o COBOL encerra com um S0C7, um S0C4 ou um S806.

O momento mais perigoso acontece muito antes disso.

Acontece naquela reunião aparentemente inocente em que alguém diz:

“É um sistema simples. Vamos começar a programar e depois ajustamos os detalhes.”

Nesse instante, caro Programador COBOL Padawan, uma perturbação surge na Força.

Ou, para os oficiais da Frota Estelar, os sensores da ponte detectam uma anomalia arquitetural se formando perto do núcleo de dobra.

Muitos sistemas não fracassam porque seus programadores desconhecem sintaxe. Eles fracassam porque começaram sem requisitos claros, cresceram sem planejamento, acumularam complexidade desnecessária, ignoraram segurança, não prepararam mecanismos de recuperação e foram colocados em produção sem monitoramento adequado.

No início, tudo parece funcionar.

O sistema cadastra clientes.

A API responde.

O batch termina.

A tela CICS abre.

O SELECT retorna dados.

Todos comemoram.

Entretanto, meses depois, a quantidade de usuários aumenta, o banco de dados cresce, as integrações se multiplicam e aquela pequena aplicação começa a mostrar rachaduras.

As respostas ficam lentas.

O banco atinge níveis perigosos de utilização.

Ninguém consegue localizar os erros.

A equipe tem medo de alterar o código.

Uma mudança de configuração exige nova compilação.

Um servidor cai e leva todo o sistema junto.

O que parecia ser um pequeno cargueiro espacial agora está tentando operar como a USS Enterprise, mas foi construído sem escudos, sem sensores e sem plano de evacuação.

Este artigo é uma viagem completa pelos principais erros de System Design, explicando como eles surgem, por que são perigosos e como evitá-los. A missão é traduzir os conceitos de arquitetura para quem está começando em COBOL, mainframe e sistemas corporativos.

Prepare seu café, ajuste o comunicador e assuma seu posto na ponte.

Temos uma arquitetura para salvar.


1. O que é System Design?

System Design, ou projeto de sistemas, é o processo de decidir como uma solução será estruturada para atender a determinados objetivos.

Não se resume a desenhar caixas e setas em um diagrama.

Também não significa apenas escolher:

  • linguagem de programação;

  • banco de dados;

  • framework;

  • servidor;

  • provedor de nuvem.

O projeto de sistemas procura responder perguntas muito mais profundas:

  • Quem utilizará o sistema?

  • Quantos usuários serão atendidos?

  • Qual volume de dados será processado?

  • O sistema precisa funcionar 24 horas por dia?

  • O que acontece quando um componente falha?

  • Como os dados serão protegidos?

  • Como o ambiente será monitorado?

  • Como a solução crescerá?

  • Como uma versão será implantada?

  • Como recuperar o sistema após um desastre?

  • Quanto custará manter tudo funcionando?

Em um ambiente mainframe, essas perguntas aparecem há décadas.

Um sistema COBOL corporativo normalmente não é apenas um programa. Ele pode envolver:

  • transações CICS;

  • programas batch;

  • JCL;

  • arquivos VSAM;

  • tabelas Db2;

  • filas IBM MQ;

  • segurança RACF;

  • logs SMF;

  • gerenciamento de carga pelo WLM;

  • rotinas de recuperação;

  • interfaces com sistemas externos.

Portanto, System Design é a arte de transformar requisitos de negócio em uma estrutura técnica capaz de funcionar com segurança, desempenho, disponibilidade e possibilidade de evolução.

Um bom projeto não tenta prever o futuro inteiro.

Ele cria uma base suficientemente sólida para que o sistema possa se adaptar sem precisar ser destruído e reconstruído a cada nova necessidade.


2. O primeiro assassino silencioso: começar sem requisitos claros

Um dos erros mais graves é iniciar a programação antes de compreender o problema.

A frase normalmente soa assim:

“Vamos codificar logo para ganhar tempo.”

Na prática, esse atalho costuma produzir o efeito contrário.

Quando os requisitos são vagos, cada pessoa imagina um sistema diferente.

O gestor imagina um portal.

O cliente imagina um aplicativo.

O desenvolvedor imagina uma API.

A infraestrutura imagina uma solução em nuvem.

O analista mainframe imagina uma integração com CICS e Db2.

Todos estão trabalhando, mas cada um está construindo uma nave diferente.

Um exemplo simples

O cliente solicita:

“Precisamos modernizar o sistema de pagamentos.”

A palavra “modernizar” pode significar muitas coisas:

  • substituir telas 3270 por uma interface web;

  • expor transações COBOL como APIs;

  • migrar programas para outra plataforma;

  • reorganizar o código;

  • melhorar desempenho;

  • automatizar implantação;

  • atualizar a segurança;

  • criar acesso por dispositivos móveis;

  • simplesmente documentar o legado.

Sem esclarecimento, a equipe pode passar meses resolvendo o problema errado.

Requisitos funcionais e não funcionais

Os requisitos funcionais descrevem o que o sistema deve fazer.

Exemplos:

  • cadastrar clientes;

  • consultar saldo;

  • emitir boleto;

  • processar pagamento;

  • gerar relatório;

  • cancelar uma transação.

Os requisitos não funcionais descrevem como o sistema deve se comportar.

Exemplos:

  • responder em menos de dois segundos;

  • atender dez mil usuários simultâneos;

  • manter disponibilidade de 99,99%;

  • criptografar dados sensíveis;

  • registrar todas as operações;

  • recuperar o serviço em até quinze minutos.

Muitos projetos documentam apenas as funcionalidades e ignoram os requisitos não funcionais.

Depois descobrem, tarde demais, que o sistema funciona — porém é lento, inseguro ou impossível de operar.

Passo a passo antes de programar

Antes de escrever o primeiro IDENTIFICATION DIVISION, procure responder:

  1. Qual problema de negócio será resolvido?

  2. Quem são os usuários?

  3. Qual volume inicial de dados?

  4. Qual crescimento esperado?

  5. Quais integrações existem?

  6. Qual horário de funcionamento?

  7. Qual nível de indisponibilidade é aceitável?

  8. Quais dados são sensíveis?

  9. Como os erros serão tratados?

  10. Quem dará suporte em produção?

Clareza no início não elimina mudanças.

Ela apenas impede que a equipe viaje em dobra máxima para o quadrante errado.


3. Ignorar escalabilidade desde cedo

Escalabilidade é a capacidade de um sistema continuar funcionando quando sua carga aumenta.

Um projeto pode começar com cem usuários e atingir cem mil.

Uma tabela pode começar com dez mil registros e chegar a bilhões.

Um processo batch que inicialmente trabalha com vinte arquivos pode, anos depois, receber milhares.

O erro está em pensar:

“Quando crescer, nós resolvemos.”

Às vezes isso é possível.

Em outras situações, a solução inicial cria limitações tão profundas que o crescimento exige uma reescrita completa.

Escala vertical e escala horizontal

Escala vertical significa tornar uma máquina mais poderosa:

  • mais CPU;

  • mais memória;

  • mais armazenamento;

  • processadores mais rápidos.

Escala horizontal significa adicionar mais máquinas ou instâncias para dividir o trabalho.

Em ambientes distribuídos, a escala horizontal é comum.

No mainframe, há décadas existem mecanismos sofisticados de expansão e gerenciamento de carga, como:

  • múltiplas LPARs;

  • Parallel Sysplex;

  • WLM;

  • compartilhamento de dados;

  • filas;

  • particionamento de workloads;

  • recursos especializados.

O importante não é defender uma única estratégia.

É reconhecer que o crescimento precisa ser considerado.

Exemplo de programa COBOL

Imagine um batch que processa um arquivo sequencial inteiro usando apenas uma etapa e um programa.

No começo:

  • 50 mil registros;

  • execução em três minutos.

Cinco anos depois:

  • 500 milhões de registros;

  • execução em nove horas;

  • janela batch insuficiente.

Talvez o projeto devesse ter considerado:

  • particionamento;

  • processamento paralelo;

  • checkpoints;

  • retomada após falha;

  • divisão por faixas;

  • utilização de banco com índices adequados;

  • filas de trabalho.

Escalabilidade não significa construir uma arquitetura gigante no primeiro dia.

Significa evitar escolhas que impossibilitem o crescimento.


4. Overengineering: quando a solução é maior que o problema

Overengineering acontece quando criamos uma solução excessivamente complexa para uma necessidade simples.

É o famoso caso de utilizar um torpedo de fótons para abrir uma lata de conservas.

Imagine uma aplicação interna usada por vinte pessoas.

A equipe decide criar:

  • quinze microsserviços;

  • três bancos de dados;

  • um cluster Kubernetes;

  • Kafka;

  • Redis;

  • Elasticsearch;

  • Service Mesh;

  • Event Sourcing;

  • CQRS;

  • múltiplos pipelines;

  • dezenas de dashboards.

Tudo isso para cadastrar fornecedores.

A arquitetura parece impressionante em uma apresentação.

Mas agora exige:

  • mais servidores;

  • mais especialistas;

  • mais monitoramento;

  • mais segurança;

  • mais custos;

  • mais pontos de falha.

Complexidade não é sinônimo de maturidade.

O princípio KISS

KISS significa:

Keep It Simple.

Ou, em português:

Mantenha a solução simples.

Uma solução simples tende a ser:

  • mais fácil de entender;

  • mais barata;

  • mais testável;

  • mais confiável;

  • mais rápida de corrigir.

Isso não significa escrever código descuidado.

Significa usar apenas a complexidade necessária.

Monólito não é palavrão

Muitas equipes tratam qualquer monólito como tecnologia ultrapassada.

Entretanto, um monólito modular pode ser excelente para diversos cenários.

O problema não é o monólito.

O problema é um monólito sem organização, com dependências caóticas e responsabilidades misturadas.

Da mesma forma, microsserviços não são automaticamente modernos.

Um ambiente de microsserviços mal projetado pode se tornar um monólito distribuído, mais difícil de depurar e mais caro de operar.

A melhor arquitetura não é a mais elegante no diagrama.

É a que atende aos requisitos com o menor nível razoável de complexidade.


5. Negligenciar tolerância a falhas

Todo componente falha.

Discos falham.

Redes falham.

Servidores param.

Programas recebem dados inválidos.

APIs externas ficam indisponíveis.

Filas enchem.

Bancos bloqueiam recursos.

Pessoas cometem erros.

O arquiteto maduro não pergunta:

“Será que vai falhar?”

Ele pergunta:

“Quando falhar, o que acontecerá?”

Falha não pode virar desastre

Uma falha local deveria permanecer local.

Se uma API de consulta de endereço estiver indisponível, isso não deveria necessariamente derrubar todo o sistema de cadastro.

Se um servidor parar, outra instância deveria assumir.

Se um programa batch interromper após processar 80% do arquivo, deveria ser possível retomar do ponto correto.

Padrões importantes

Timeout

Nenhuma chamada deveria esperar eternamente.

Um timeout define quanto tempo o sistema aguardará antes de considerar a operação malsucedida.

Retry

Algumas falhas são temporárias.

Uma nova tentativa pode resolver.

Entretanto, repetir sem controle é perigoso. Mil clientes realizando cinco tentativas podem transformar uma pequena lentidão em colapso completo.

Circuit Breaker

Funciona como um disjuntor.

Quando um serviço começa a falhar repetidamente, o sistema interrompe temporariamente as chamadas para evitar sobrecarga.

Failover

Quando um componente principal falha, outro assume.

Checkpoint

Um processo longo salva pontos de progresso para poder continuar após interrupção.

Dead Letter Queue

Mensagens que não podem ser processadas são desviadas para uma fila de análise, evitando que bloqueiem todo o fluxo.

A tradição do mainframe

A tolerância a falhas está no coração dos ambientes IBM Z.

Conceitos como:

  • Parallel Sysplex;

  • Coupling Facility;

  • GDPS;

  • replicação;

  • recuperação de logs;

  • commit e rollback;

  • reinício de jobs;

  • journaling;

  • gerenciamento de workload;

existem porque sistemas bancários, governamentais e de companhias aéreas não podem simplesmente parar e aguardar alguém reiniciar o computador.

A lição é simples:

Falhar é inevitável. Falhar sem plano é opcional.


6. Ignorar estratégias de cache

Cache é uma camada de armazenamento rápido utilizada para evitar processamento ou acesso repetitivo a fontes mais lentas.

Imagine que dez mil usuários consultem a mesma tabela de códigos de países.

Sem cache, cada requisição pode acessar o banco.

Com cache, a informação pode ser lida uma vez e reutilizada.

Isso reduz:

  • latência;

  • carga no banco;

  • consumo de CPU;

  • tráfego de rede;

  • custos.

Tipos de cache

O cache pode existir:

  • no navegador;

  • na aplicação;

  • em memória;

  • em servidores como Redis;

  • em proxies;

  • em CDNs;

  • em estruturas internas do banco;

  • em subsistemas mainframe.

O lado difícil

Cache traz um problema delicado:

Como garantir que os dados não fiquem desatualizados?

Se o preço de um produto mudar no banco, quando o cache será atualizado?

Estratégias comuns incluem:

  • tempo de expiração;

  • invalidação explícita;

  • atualização após gravação;

  • leitura através do cache;

  • atualização antecipada.

Existe uma velha piada entre programadores:

Há duas coisas difíceis em computação: invalidar cache, nomear coisas e erros de contagem.

Sim, a frase diz duas coisas e lista três.

Esse é o easter egg clássico.

Cache não conserta consulta ruim

Adicionar cache sobre uma arquitetura defeituosa pode apenas esconder o problema.

Primeiro, ajuste:

  • índices;

  • consultas;

  • modelo de dados;

  • volume retornado.

Depois, utilize cache onde houver benefício real.


7. Projeto ruim de banco de dados

O banco de dados frequentemente se torna o coração e o gargalo do sistema.

Um modelo mal projetado pode causar:

  • consultas lentas;

  • duplicidade;

  • inconsistência;

  • bloqueios;

  • dificuldade de manutenção;

  • crescimento descontrolado.

Erros comuns

Falta de índices

Uma consulta por CPF em uma tabela com milhões de registros pode exigir varredura completa se não houver índice adequado.

Índices demais

Índices aceleram leitura, mas também ocupam espaço e aumentam o custo de inserções, atualizações e exclusões.

Uso indiscriminado de SELECT *

Buscar todas as colunas desperdiça:

  • I/O;

  • memória;

  • rede;

  • CPU.

Solicite apenas os dados necessários.

Tipos inadequados

Armazenar datas como texto ou valores numéricos como caracteres cria problemas de validação, ordenação e desempenho.

Ausência de integridade

Chaves primárias, estrangeiras, restrições e validações ajudam a impedir dados inválidos.

Transações longas

Uma transação aberta por muito tempo pode manter locks e afetar outros usuários.

No Db2

O programador COBOL precisa conhecer a importância de:

  • índices;

  • EXPLAIN;

  • RUNSTATS;

  • REORG;

  • planos de acesso;

  • cardinalidade;

  • commits;

  • níveis de isolamento;

  • cursores;

  • tabelas particionadas.

Um SQL correto do ponto de vista sintático pode ser desastroso do ponto de vista operacional.

A consulta retorna o resultado.

Mas talvez consuma milhões de leituras para localizar vinte linhas.

O banco não deve ser tratado como um depósito onde jogamos dados.

Ele é um motor que precisa ser modelado, observado e ajustado.


8. Ignorar segurança

Segurança não deve ser adicionada no final do projeto como um acessório.

Ela precisa acompanhar todo o ciclo de vida.

Cada atalho pode criar uma superfície de ataque.

Autenticação e autorização

Autenticação responde:

Quem é você?

Autorização responde:

O que você pode fazer?

Uma pessoa pode estar corretamente autenticada e ainda assim não possuir permissão para consultar salários, alterar limites ou excluir registros.

Princípio do menor privilégio

Cada usuário, programa ou serviço deve receber apenas as permissões necessárias.

Nada além disso.

Uma aplicação que precisa apenas consultar uma tabela não deveria ter permissão para apagá-la.

Criptografia

Dados precisam ser protegidos:

  • em trânsito;

  • em repouso;

  • durante backups;

  • em arquivos temporários;

  • em logs.

Segredos não pertencem ao código

Senhas, tokens e chaves não devem aparecer em programas ou repositórios.

Nada de:

01 WS-PASSWORD PIC X(20) VALUE 'ADMIN123'.

Além de inseguro, isso transforma qualquer troca de senha em alteração de código.

Mainframe e segurança

No IBM Z, a proteção pode envolver:

  • RACF;

  • SAF;

  • perfis de recursos;

  • MFA;

  • TLS;

  • ICSF;

  • Crypto Express;

  • auditoria SMF;

  • separação de funções.

Entretanto, possuir ferramentas poderosas não garante segurança.

Configuração incorreta, privilégios excessivos e ausência de revisão continuam sendo riscos.

Segurança é tecnologia, processo e disciplina.


9. Não ter monitoramento, logs e observabilidade

Um sistema sem monitoramento é como a Enterprise atravessando uma nebulosa com os sensores desligados.

Talvez a nave esteja bem.

Talvez esteja a segundos de uma colisão.

Sem telemetria, ninguém sabe.

Logs

Logs registram eventos importantes:

  • início e fim de processamento;

  • erros;

  • decisões;

  • identificadores;

  • mensagens recebidas;

  • duração de operações.

Um bom log precisa ser útil.

Mensagens como:

“Erro inesperado.”

ajudam muito pouco.

Melhor seria registrar:

  • operação;

  • horário;

  • módulo;

  • código do erro;

  • contexto;

  • identificador da transação.

Naturalmente, sem expor senhas ou dados sensíveis.

Métricas

Métricas mostram valores ao longo do tempo:

  • CPU;

  • memória;

  • transações por segundo;

  • tempo médio de resposta;

  • quantidade de erros;

  • tamanho de fila;

  • uso de conexões;

  • duração do batch.

Tracing

Em sistemas distribuídos, uma única operação pode atravessar diversos serviços.

Tracing permite acompanhar a jornada da requisição.

Observabilidade no mainframe

Podemos relacionar esse universo a:

  • SMF;

  • RMF;

  • OMEGAMON;

  • SDSF;

  • logs do CICS;

  • estatísticas do Db2;

  • mensagens JES;

  • registros de MQ;

  • relatórios de WLM.

O objetivo é responder:

  • O que aconteceu?

  • Quando aconteceu?

  • Onde aconteceu?

  • Qual componente foi afetado?

  • Quantos usuários sofreram impacto?

  • Qual foi a causa?

  • O problema está piorando?

Se a equipe só descobre uma falha quando o cliente telefona, o sistema não está verdadeiramente monitorado.


10. Configurações hardcoded

Hardcoding ocorre quando valores específicos de ambiente são gravados diretamente no código.

Exemplos:

  • endereço de servidor;

  • senha;

  • diretório;

  • fila;

  • porta;

  • nome de banco;

  • limite operacional;

  • e-mail;

  • URL.

Por que isso é ruim?

Porque o código fica preso ao ambiente.

Para mover de desenvolvimento para teste, talvez seja necessário alterar e recompilar.

Para trocar um servidor, nova mudança.

Para ajustar timeout, novo deploy.

Isso aumenta riscos e reduz flexibilidade.

Estratégia correta

Separar:

  • código;

  • configuração;

  • segredo.

Configurações podem ficar em:

  • arquivos externos;

  • variáveis de ambiente;

  • tabelas de parâmetros;

  • sistemas de gestão de configuração;

  • cofres de segredos;

  • propriedades de runtime.

No mundo COBOL e mainframe, essa separação também pode envolver:

  • PARM de JCL;

  • SYSIN;

  • DDs;

  • arquivos de controle;

  • tabelas Db2;

  • variáveis simbólicas;

  • parâmetros de transação.

O mesmo programa pode operar em vários ambientes sem alteração do fonte.

Essa é uma característica valiosa de sistemas bem projetados.


11. Não testar em escala realista

O notebook do desenvolvedor não é a produção.

No ambiente local:

  • há poucos dados;

  • apenas um usuário;

  • quase nenhuma concorrência;

  • rede rápida;

  • banco vazio;

  • recursos disponíveis.

Em produção:

  • milhares de usuários;

  • milhões de registros;

  • chamadas simultâneas;

  • períodos de pico;

  • integrações lentas;

  • falhas intermitentes.

Um sistema pode funcionar perfeitamente no teste funcional e colapsar sob carga.

Tipos de teste

Teste de carga

Verifica o comportamento sob volume esperado.

Teste de estresse

Aumenta a carga até localizar o limite.

Teste de pico

Simula aumento repentino de uso.

Teste de longa duração

Avalia vazamentos de memória, degradação e acúmulo de recursos.

Teste de concorrência

Identifica condições de corrida, locks e conflitos.

Teste de recuperação

Confirma se o sistema volta corretamente após falha.

Chaos Engineering

Introduz falhas controladas para verificar a resiliência.

Por exemplo:

  • derrubar uma instância;

  • atrasar uma chamada;

  • bloquear uma dependência;

  • simular perda de rede;

  • encher uma fila.

No mainframe, também é essencial testar:

  • grandes massas;

  • duração da janela batch;

  • contenção Db2;

  • transações CICS;

  • reinício de jobs;

  • checkpoints;

  • indisponibilidade de datasets;

  • falha de comunicação MQ.

Produção não deveria ser o primeiro teste de escala.

Quando isso acontece, o cliente se torna parte involuntária da equipe de QA.


12. O erro invisível: monitorar tecnologia, mas ignorar o negócio

Muitas equipes monitoram CPU, memória e disco.

Mas não sabem responder:

  • Quantos pagamentos foram processados?

  • Quantas vendas foram perdidas?

  • Quantos clientes abandonaram a operação?

  • Quantas transações falharam por regra de negócio?

  • Qual valor financeiro ficou represado?

O sistema pode estar tecnicamente saudável e ainda assim falhar na missão.

Imagine que todos os servidores estejam verdes no painel, mas uma regra errada esteja rejeitando metade dos pedidos.

A infraestrutura diz:

“Tudo normal.”

O negócio diz:

“Estamos perdendo dinheiro.”

Por isso, métricas técnicas e de negócio precisam caminhar juntas.

A ponte da Enterprise não monitora apenas o motor de dobra.

Ela também monitora destino, tripulação, missão e ameaças.


13. O custo também faz parte da arquitetura

Uma arquitetura pode funcionar e ainda assim ser inviável financeiramente.

Recursos ociosos, bancos superdimensionados, tráfego excessivo, logs sem retenção controlada e componentes desnecessários aumentam despesas.

Na nuvem, cada decisão pode gerar custo recorrente:

  • processamento;

  • armazenamento;

  • transferência;

  • chamadas;

  • serviços gerenciados;

  • licenciamento.

No mainframe, também existem questões de:

  • consumo de CPU;

  • MSU;

  • janelas;

  • classes de serviço;

  • licenças;

  • capacidade;

  • uso de processadores especializados.

Um bom arquiteto não pensa apenas:

“Funciona?”

Ele também pergunta:

“É sustentável?”

A melhor solução equilibra:

  • desempenho;

  • confiabilidade;

  • segurança;

  • simplicidade;

  • custo.


14. Um roteiro prático para projetar melhor

Aqui está um pequeno plano de missão para o Programador COBOL Padawan.

Etapa 1 — Compreenda o problema

Converse com usuários e responsáveis pelo negócio.

Evite começar pela tecnologia.

Etapa 2 — Levante requisitos funcionais

Liste as operações que o sistema deverá executar.

Etapa 3 — Levante requisitos não funcionais

Defina:

  • desempenho;

  • volume;

  • disponibilidade;

  • segurança;

  • recuperação;

  • auditoria.

Etapa 4 — Identifique dados e integrações

Pergunte:

  • De onde os dados vêm?

  • Onde serão armazenados?

  • Quem poderá acessá-los?

  • Quais sistemas dependem deles?

Etapa 5 — Desenhe uma solução simples

Comece com a menor arquitetura capaz de atender aos requisitos.

Etapa 6 — Mapeie pontos de falha

Para cada componente, pergunte:

“O que acontece se ele parar?”

Etapa 7 — Planeje observabilidade

Defina logs, métricas, alertas e painéis antes da produção.

Etapa 8 — Separe configuração do código

Prepare a solução para múltiplos ambientes.

Etapa 9 — Teste com volume realista

Não teste apenas o caminho feliz.

Etapa 10 — Revise segurança

Aplique menor privilégio, criptografia e auditoria.

Etapa 11 — Documente decisões

Registre por que determinada alternativa foi escolhida.

Isso evita que, anos depois, alguém veja uma solução estranha e a substitua sem compreender o contexto.

Etapa 12 — Evolua gradualmente

Arquitetura não é um monumento congelado.

Ela deve ser revisada conforme o negócio e a tecnologia evoluem.


15. Curiosidades da sala de máquinas

Curiosidade 1 — Mainframes já faziam “cloud” antes do nome existir

Compartilhamento de recursos, virtualização, isolamento e gerenciamento centralizado são práticas antigas no mainframe.

O termo mudou.

Muitos princípios permaneceram.

Curiosidade 2 — Filas não são novidade

Mensageria assíncrona parece moderna, mas sistemas corporativos utilizam filas e processamento desacoplado há décadas.

IBM MQ é um exemplo clássico dessa filosofia.

Curiosidade 3 — O batch continua vivo

Mesmo com APIs e eventos, processamento batch continua essencial para:

  • fechamento financeiro;

  • faturamento;

  • conciliação;

  • geração de relatórios;

  • tratamento de grandes volumes.

A diferença é que batch moderno pode ser integrado a pipelines, APIs e eventos.

Curiosidade 4 — Simplicidade exige experiência

Criar algo complicado é relativamente fácil.

Criar uma solução simples que atenda aos requisitos exige entendimento profundo.

É como a ponte da Enterprise: o painel parece organizado porque uma enorme complexidade foi cuidadosamente controlada abaixo do convés.


16. Easter egg da Frota Estelar

Em muitos episódios de Star Trek, a Enterprise encontra tecnologias extremamente poderosas construídas por civilizações avançadas.

Entretanto, o perigo raramente está apenas na tecnologia.

O problema aparece quando:

  • ninguém compreende os limites;

  • não existem controles;

  • a tripulação ignora sinais;

  • alguém tenta obter poder rapidamente;

  • uma falha pequena se propaga.

Isso é System Design.

Uma arquitetura sofisticada sem compreensão pode ser mais perigosa que uma solução simples.

O melhor oficial de engenharia não é aquele que instala mais componentes.

É aquele que mantém a nave funcionando, conhece seus limites e sabe exatamente o que fazer quando uma luz vermelha aparece no painel.

Como diria Montgomery Scott em espírito:

Você não pode mudar as leis da física, capitão.

Na engenharia de software, também não podemos ignorar:

  • latência;

  • concorrência;

  • falhas;

  • volume;

  • capacidade;

  • custo.

Podemos administrá-los.

Nunca eliminá-los por decreto.


Conclusão — O sistema não quebra de repente

Os grandes problemas arquiteturais raramente chegam anunciados.

Eles crescem silenciosamente.

Uma consulta sem índice parece inofensiva enquanto a tabela é pequena.

Uma configuração hardcoded parece conveniente enquanto existe apenas um ambiente.

A ausência de cache não incomoda enquanto há poucos usuários.

A falta de logs passa despercebida enquanto nada falha.

A inexistência de failover parece aceitável enquanto o servidor está funcionando.

Depois, um dia, tudo converge.

O tráfego aumenta.

O banco fica lento.

A aplicação gera timeout.

Os retries sobrecarregam ainda mais o sistema.

A fila cresce.

Os logs são insuficientes.

A equipe não consegue identificar a causa.

A direção pede uma previsão.

O cliente reclama.

E alguém diz:

“Precisamos reescrever tudo.”

Na realidade, o desastre começou meses ou anos antes, em pequenas decisões que pareciam não ter importância.

O verdadeiro objetivo de System Design não é criar diagramas bonitos nem utilizar todas as tecnologias da moda.

É construir sistemas capazes de:

  • cumprir sua missão;

  • resistir a falhas;

  • crescer com controle;

  • proteger dados;

  • ser observados;

  • ser mantidos;

  • evoluir sem caos.

Para o Programador COBOL Padawan, compreender arquitetura é o passo que transforma alguém que apenas escreve programas em um profissional que entende sistemas.

O COBOL pode processar a regra.

O JCL pode executar o job.

O Db2 pode armazenar os dados.

O CICS pode receber a transação.

O MQ pode transportar a mensagem.

Mas é o projeto de sistemas que faz todas essas partes trabalharem juntas.

Na Frota Estelar, uma nave não é apenas o motor de dobra.

É a combinação de propulsão, sensores, escudos, comunicação, suporte à vida, segurança, comando e uma tripulação treinada.

No mundo corporativo, a arquitetura também depende de integração, observabilidade, resiliência, dados, processos e pessoas.

Antes de liberar a próxima versão, pare diante do painel e faça a pergunta mais importante:

“Estamos construindo apenas algo que funciona hoje, ou um sistema capaz de sobreviver à missão de amanhã?”

Porque o melhor sistema não é aquele que nunca falha.

É aquele que foi projetado para continuar sua jornada quando o inesperado inevitavelmente aparecer no horizonte.

Vida longa e próspera aos seus programas, aos seus jobs e às suas arquiteturas.

domingo, 8 de maio de 2022

Os Erros Invisíveis que Destroem um Projeto Antes Mesmo da Primeira Linha de Código

Bellacosa Mainframe e os erros invisivei que destroem um projeto



☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

Os Erros Invisíveis que Destroem um Projeto Antes Mesmo da Primeira Linha de Código

"Arquitetura não é desenhar caixas e setas. É antecipar problemas que ainda não aconteceram."

Uma arquitetura pode parecer perfeita em um PowerPoint.

Microservices...
Docker...
Kubernetes...
Event Streaming...
Kafka...
REST...
GraphQL...
Cloud Native...

Tudo muito bonito.

Até o primeiro milhão de usuários.

Até o primeiro pico de Black Friday.

Até o primeiro deadlock.

Até a primeira perda de dados.

É nesse momento que aparecem os erros invisíveis.


1. Ignorar Consistência dos Dados

O erro

Muitos iniciantes acreditam que:

"Eventual Consistency resolve tudo."

Não resolve.

Consistência é uma decisão de negócio.

Não tecnológica.


Exemplo bancário

Imagine uma transferência.

Conta A
Saldo = 1000

↓

Transferir 900

↓

Conta B

Se um serviço atualizar a Conta A...

...e outro atualizar a Conta B alguns segundos depois...

Durante esses segundos:

Conta A = 100

Conta B = 0

O dinheiro "sumiu".

Ou pior...

Uma nova consulta pode permitir outra transferência.

Resultado:

Saldo negativo.


Quando Eventual Consistency funciona

Excelente para:

  • Feed do Instagram

  • Likes

  • Comentários

  • Catálogo de produtos

  • Estatísticas

Alguns segundos de atraso não importam.


Quando NÃO funciona

Nunca utilize em:

  • PIX

  • Bancos

  • Bolsa de Valores

  • Controle de Estoque

  • Reserva de assentos

  • Sistemas médicos

Nestes casos:

Strong Consistency

é obrigatória.


Mainframe

DB2 usa:

  • Commit

  • Rollback

  • Locking

  • Isolation Levels

Há décadas.

Muito antes da moda dos bancos NoSQL.


2. Não Definir Limites do Sistema

Este talvez seja o maior erro.

Imagine uma empresa.

Quem faz RH?

Quem faz Financeiro?

Quem faz Compras?

Agora imagine todos fazendo tudo.

É exatamente isso que acontece em sistemas mal divididos.


Sintoma

Um módulo chamado:

CustomerService

faz:

  • login

  • pagamento

  • envio de email

  • cadastro

  • estoque

  • geração de nota

  • relatórios

Virou um monólito.


Consequência

Qualquer alteração:

quebra tudo.


Boa arquitetura

Cada domínio possui responsabilidade única.

Order Service

Inventory

Billing

Notification

Shipping

Cada um evolui sozinho.


Conceito

Domain Driven Design

Bounded Context

Single Responsibility

Todos nascem desse princípio.


3. Ignorar Latência

Usuários não medem CPU.

Eles medem tempo.


Exemplo

Pesquisa Google

300 ms

Parece instantânea.

Agora imagine:

4 segundos.

Você já fechou a página.


Latência acumulada

Cliente

API Gateway

Auth

Inventory

Recommendation

Payment

Shipping

DB

Cada chamada adiciona:

20 ms

40 ms

80 ms

100 ms

...

No final:

1 segundo

Sem perceber.


Lei importante

Uma arquitetura com 20 microsserviços pode ser MAIS LENTA que um monólito.


Mainframe

Por isso CICS sempre priorizou:

  • poucas chamadas

  • processamento local

  • transações curtas


4. Subestimar a Carga

Outro erro clássico.

O sistema funciona perfeitamente...

...com 50 usuários.

Mas na Black Friday:

200 mil usuários

Tudo trava.


Perguntas importantes

Quantos usuários?

Quantas requisições?

Picos?

Sazonalidade?

Crescimento anual?


Capacidade

Sempre calcule:

Requests/second

Transactions/minute

IOPS

CPU

RAM

Storage

Network

Exemplo

Sistema:

1000 req/s

Promoção:

15000 req/s

Resultado:

Timeout.

Fila.

Erro 500.


5. Fazer Tudo Sincronamente

Imagine um e-commerce.

Cliente compra.

Sistema:

processa pagamento

envia email

gera nota

atualiza estoque

gera cashback

envia SMS

atualiza BI

Tudo esperando.

O usuário fica olhando.


Melhor abordagem

Pagamento

Resposta imediata

Eventos

Email

Nota

BI

Analytics

Machine Learning

Tudo assíncrono.


Tecnologias

Kafka

RabbitMQ

IBM MQ

SQS

Azure Service Bus

Pulsar


Benefícios

Escalabilidade

Baixa latência

Maior throughput

Resiliência


6. Não Planejar Evolução

Todo sistema muda.

Sempre.


Hoje:

Pix

Amanhã:

Pix Parcelado

Depois:

Pix Internacional

Depois:

IA financeira

Se sua arquitetura não suporta mudança...

Ela morre.


Arquitetura deve ser extensível

Open/Closed Principle

Plug-ins

Feature Flags

Configuration Driven

Interfaces

Strategy Pattern


7. Criar Pontos Únicos de Falha (Single Point of Failure)

Imagine:

1 servidor

↓

Banco

↓

Toda empresa

Servidor cai.

Empresa para.


Alta disponibilidade

Sempre pense em:

Load Balancer

Cluster

Replica

Failover

Geo-redundância

Backup


Mainframe

Sysplex

Parallel Sysplex

GDPS

foram criados exatamente para isso.


8. APIs Mal Projetadas

API é um contrato.

Contrato ruim gera caos.


Exemplo ruim

GET /data

Retorna:

qualquer coisa...

Exemplo melhor

GET /customers/{id}

Resposta consistente.

Documentada.

Versionada.


API deve possuir

Versionamento

Idempotência

Paginação

Rate Limit

Autenticação

Observabilidade

Documentação


9. Ignorar Backup e Recuperação

A pergunta não é:

"Meu sistema vai falhar?"

A pergunta correta é:

"Quando ele vai falhar?"


Recovery é parte da arquitetura

Backup

Snapshot

Point-in-Time Recovery

Replication

Disaster Recovery

Multi Region

Chaos Engineering


Conceitos fundamentais

RPO (Recovery Point Objective)

Quanto de dados você pode perder?

0 minutos

5 minutos

1 hora

RTO (Recovery Time Objective)

Quanto tempo o sistema pode ficar indisponível?

30 segundos

5 minutos

2 horas

Essas metas orientam a escolha da estratégia de backup e recuperação.


Um Décimo Erro que Poucos Mencionam: Falta de Observabilidade

Mesmo uma boa arquitetura pode fracassar se você não consegue enxergar o que acontece em produção.

Os três pilares da observabilidade são:

  • Logs: registram eventos e erros.

  • Métricas: mostram CPU, memória, latência, throughput e disponibilidade.

  • Traces distribuídos: acompanham uma requisição passando por vários serviços.

Ferramentas como Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Jaeger e Elastic Stack ajudam a identificar gargalos antes que eles se transformem em incidentes graves.


Um Décimo Primeiro Erro: Esquecer a Segurança Desde o Início

Segurança não deve ser um complemento adicionado ao final do projeto.

Uma arquitetura moderna precisa considerar desde o início:

  • Princípio do menor privilégio (Least Privilege)

  • Autenticação e autorização robustas

  • Criptografia em trânsito (TLS) e em repouso

  • Gestão de segredos

  • Auditoria e rastreabilidade

  • Proteção contra ataques como SQL Injection, XSS e CSRF

  • Rate limiting e proteção contra abuso

No ecossistema IBM Z, RACF, TLS, criptografia por hardware e auditoria integrada são exemplos de recursos que incorporam esses princípios há décadas.


O Que Todo Programador COBOL Padawan Deve Aprender

Uma lição importante é que System Design não é exclusivo de microsserviços ou da nuvem. Os princípios fundamentais são universais:

  • Modelar corretamente o domínio do negócio.

  • Entender os requisitos funcionais e não funcionais.

  • Projetar para disponibilidade, escalabilidade e recuperação.

  • Definir responsabilidades claras entre componentes.

  • Reduzir acoplamento e aumentar coesão.

  • Tratar desempenho, segurança e observabilidade como requisitos de primeira classe.

Os grandes sistemas corporativos escritos em COBOL, CICS, IMS e DB2 continuam processando bilhões de transações diariamente porque foram construídos com esses princípios. A tecnologia evolui, mas os fundamentos da boa arquitetura permanecem os mesmos. Um arquiteto experiente não é aquele que conhece mais ferramentas, e sim aquele que consegue prever os problemas antes que eles aconteçam e projetar sistemas preparados para enfrentá-los.


Vagner Renato Bellacosa, IBM Champion e especialista em IBM Mainframe
IBM Z17 SYSTEM ONLINE
Sobre o autor

Vagner Renato Bellacosa

IBM Champion 2026 • Especialista em IBM Mainframe

Vagner Renato Bellacosa trabalha com IBM Mainframe desde 1988 , é IBM Champion e especialista em COBOL, CICS, Db2, z/OS e IBM Z. Compartilha experiências profissionais, conhecimento técnico, história da computação e práticas do universo mainframe para aproximar novas gerações das tecnologias que sustentam empresas, bancos e governos ao redor do mundo.

IBM Champion IBM Z COBOL CICS Db2 z/OS Mainframe desde 1988
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