Fundamentos para arquiteturas baseadas em serviços

Você não pode comandar uma companhia pelo medo, porque a forma de eliminar o medo é evitar críticas. E a forma de evitar as críticas é não fazer coisa alguma.
Steve Ross
A arquitetura de um software, muito além dos aspectos técnicos, impacta na dinâmica de trabalho das equipes que o desenvolvem. Boas arquiteturas minimizam os esforços de coordenação e sincronização entre pessoas e times, colaborando para lead times menores, sem comprometer a qualidade interna.

Revisitando 'Arquitetura' e o 'Papel do Arquiteto'

A arquitetura de um software tem relação com as decisões de design que contribuem para os objetivos do negócio, respeitando restrições e atingindo atributos de qualidade.

O projeto da arquitetura vai determinar quais serão os componentes de uma aplicação, as responsabilidades de cada um desses componentes e a forma como se relacionam, além da estratégia de evolução, sempre perseguindo evolvability. 

Por implicações da lei de Conway, a arquitetura do software é diretamente impactada pelas organizações dos times, e vice-versa. Logo, a arquitetura tem implicações diretas sobre as demandas de coordenação e sincronização e, indiretamente, pela eficiência operacional.

O arquiteto de software, evidentemente, precisa ser sensível a todas essas implicações e desenvolver habilidades para ponderar em dimensões que, evidentemente, extrapolam tecnologia.

Importante ter clareza que mesmo arquiteturas modulares, se inadequadamente planejadas, não autorizam trabalho paralelo. Arquiteturas tecnicamente particionadas, por exemplo, são mais restritivas do que aquelas particionadas por características do domínio. 

Em arquiteturas tecnicamente particionadas, quando há um time dedicado para cada componente técnico, todos os limites de componentes se convertem em “pontos de coordenação”. O impacto mais perceptível ocorre na ampliação dos lead-times.

Ainda em arquiteturas tecnicamente particionadas, quando os times são organizados por features, há “difusão de responsabilidade” e queda da qualidade interna que ocasiona, também, no longo prazo, prejuízo de lead-time.

Sistemas com arquiteturas particionadas tecnicamente, como em implementações mais simples do estilo em camadas, são adequadas para times pequenos, com no máximo 20 pessoas. Em times maiores, arquiteturas precisam ser particionadas pelo domínio para serem sustentáveis. Essa é uma das justificativas para desenvolver arquiteturas baseadas em serviços.

Two-pizzas rule


Jeff Bezos, fundador da Amazon, argumentou que o número ideal de membros em um time é aquele onde todos possam ser alimentados com duas pizzas – geralmente, sete pessoas. Esse posicionamento ficou conhecido como “The two pizzas rule”.

Times pequenos apresentam menos desafios para comunicação, reduzindo também problemas de coordenação e sincronização. Em uma arquitetura em quatro camadas, tradicional, com um time responsável por cada camada, teríamos então um limite razoável de 30 pessoas – mas geralmente esse número seria menor, não mais do que 20, afinal, as “alocações” na gestão do banco, por exemplo, pelo seu alto acoplamento aferente são menores. No mesmo modelo em camadas, uma tentativa de separar times por contexto delimitado, sem “colapsar” o código, restringe o número de times a, no máximo, três (~20 pessoas).

Difusão de responsabilidade

Desenvolver software é um “esporte coletivo” e qualquer atividade em grupo tem demandas de coordenação. Quanto mais desenvolvedores tocam am um trecho de código, maiores são as chances de que este código tenha defeitos e, além disso, maiores são os custos operacionais de gestão. Quanto maior o número de envolvidos, mais importantes, frequentes e custosas são atividades de comunicação e de coordenação. Analogamente, mais difusa é a responsabilidade pela qualidade.

De forma objetiva, um bom proxy para a difusão de responsabilidade pode ser obtido pela concentração de contribuições (commits) de diversos autores em um determinado artefato, como indicado na fórmula abaixo:

Na fórmula ai se refere a cada autor individualmente, nc(ai)  é o número de contribuições para um determinado autor e, finalmente, NC é o número total de contribuições. Artefatos mantidos por um único autor tem difusão de responsabilidade zerada.

Git como 'rede social'

Ferramentas modernas de controle de versão são frequentemente usadas apenas como mecanismos sofisticados de backup de código-fonte. Entretanto, podem ser bem mais do que isso.


O Git, por exemplo, consegue apontar arquivos que são modificados com mais frequência, colaboradores mais ativos, além, é claro, parâmetros para cálculo da difusão de responsabilidade. A instrução 'git shortlog -s', por exemplo, relaciona a quantidade de commits , por desenvolvedor, em uma determinada pasta.

Artefatos com indicadores altos de difusão de responsabilidade geralmente apresentam qualidade interna mais baixa. A regra geral predominante parece ser “o que é responsabilidade de todos, não é de ninguém”. No fim, adaptações acabam sendo implantadas de maneira descuidada causando problemas em produção.

Curiosamente, artefatos com maior difusão de responsabilidade costumam ser, também, aqueles que tem maior acoplamento eferente e que, por isso, quebram com mais facilidade, ou com maior acoplamento aferente, com potencial para gerar prejuízos maiores no sistema, caso apresentem defeito.
Arquiteturas particionadas por domínio tendem a ter artefatos com difusão de responsabilidade mais baixa. Artefatos com difusão de responsabilidade mais baixa tendem a ser mais fáceis de manter e evoluir, o que converte essa métrica em uma boa fitness function.

Propriedade sobre artefatos

A atribuição de “propriedade” para artefatos de um software – como documentação, código, banco de dados, etc – é um tema controverso. Muitas pessoas associam “propriedade” como justificativa para redução da colaboração ou, pior ainda, formação de silos. Entretanto, esse não é o ponto! A atribuição de “propriedade” é uma medida para tentar minimizar os efeitos da difusão de responsabilidades. 

Atribuir “propriedade” de artefatos a times ou indivíduos é similar a iniciativa de atribuir mantenedores para projetos open source. Ou seja, determinar responsabilidade pela qualidade atual e futura de um artefato para alguém que irá o “zelar e protejer”.

A “propriedade” de artefatos não é uma maneira de coibir contribuições, muito pelo contrário, é um incentivo para participação ativa. Cabe aos “proprietários” arbitrar, apenas, que contribuições estão prontas para serem aceitas.

Artefatos sem um “dono” são órfãos. Aliás, é um cenário comum nas organizações que “donos” de artefatos deixem a empresa e, consequentemente, deixem seus “artefatos filhos” desprovidos de cuidado – daí, logo, “difusão de responsabilidade”.

Particionando a “camada de negócio” em serviços

A evolução dos modelos de operação e distribuição de software, associado com o desenvolvimento de técnicas mais apropriadas de análise de domínios de negócios, autorizaram a decomposição das tradicionais “camadas de negócios” em contextos delimitados, distribuídos como serviços.

Nesse modelo, os serviços são desenvolvidos e distribuídos de forma “quase independente”, exceto por serem todos acoplados a um único banco de dados monolítico.


Domain-driven Design

Eric Evans escreveu, em 2003, o livro ‘<em>Domain-driven Design</em>’. Trata-se de uma formalização de práticas e padrões para, segundo o autor, atacara complexidade no coração do software.

Um dos fundamentos de <em>Domain-driven Design</em> é identificar, dentro de um determinado domínio de negócio, subdomínios que, mais tarde, são modelados em contextos delimitados. Na modelagem de sistemas da forma como apresentamos aqui, cada contexto delimitado pode ser “implementado” como um serviço 

Os serviços, individualmente, tendem a ter difusão de responsabilidade mais baixa, enquanto o banco de dados e a interface com usuário, além de acoplamento aferente e eferente maiores, tendem a ter difusão de responsabilidade mais alta. Nesses cenários, não é incomum que a base de dados (e a interface com o usuário) passem a ter controle direto de um time especialista, com “senso de propriedade” suficiente para manter, via burocracia, qualidade interna mais alta.

Para serem viáveis, tais arquiteturas são constituídas por poucos serviços. Geralmente, não menos do que 4 e não mais do que 12.

O problema com 'Kernel Compartilhado'

Domain-driven Design autoriza a identificação e implementação de kernels compartilhados: parte do modelo de domínio de uso comum para dois ou mais contextos delimitados. Entretanto, antes de solução, este tipo de artefato representa problema.

Kernels compartilhados são naturalmente acoplados (de maneira aferente) e nascem com difusão de responsabilidade alta. Eventualmente, representam redução dos custos de desenvolvimento, mas, seguramente, representam acréscimo no custo de manutenção.

Particionando a “interface com o usuário”

Uma forma de reduzir os impactos do aumento crescente do acoplamento eferente na interface com o usuário é particioná-la também, reduzindo indiretamente os riscos de difusão de responsabilidade.

Não é raro que diferentes perfis de usuários demandem e valorizem características diferentes de usabilidade. Por exemplo, enquanto vendedores tendem a valorizar simplicidade e objetividade, analistas financeiros geralmente gostam dor maior volume de informações concentrado (com menos espaços em branco). Por isso, antes de ser um problema, o particionamento da interface pode ser uma “solução” para a inclusão de adaptações, com coesão de padrões de projeto de UX.

O particionamento da interface com o usuário geralmente segue os mesmos critérios de domínio aplicados nos serviços na “camada de negócios”.

A “emergência” das APIs externas

Eventualmente, serviços internos irão interagir diretamente com sistemas de terceiros que irão oferecer uma “interface alternativa” para alguns “serviços de negócios” de um software. Nesses casos, pode ser uma boa ideia oferecer um serviço específico para atender às demandas desse serviço externo, reduzindo acoplamento eferente externo (e as chances de quebra).

Prover uma API externa também é um bom caminho para reduzir a difusão de responsabilidade de integrações críticas e proteger o negócio.

APIs externas “dedicadas” para cada sistema terceiro podem reduzir as “barreiras de adoção”, entretanto, obviamente, não se pode ignorar os custos, sobretudo de manutenção. Para parcerias menos impactantes para o negócio é desejável deixar emergir uma API comum, entretanto, essa não deve ser a primeira linha de ação.
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A “emergência” de uma camada de API (gateway ou proxy)

Caso exista necessidade crescente de fazer acesso externo aos serviços de domínio, além da API externa, é uma boa prática adicionar uma camada com um proxy reverso ou gateway.

O gateway reduz o acoplamento aferente dos serviços e também é um bom mecanismo para consolidar demandas por métricas, segurança, bilhetagem, auditoria e descoberta.

Particionando logicamente o “banco de dados”

A decomposição da “camada de negócios” em serviços e da “camada de interface” em experiências independentes, implicam no aumento do acoplamento aferente do banco de dados, o que é um problema em potencial, mesmo com o número reduzido de serviços (geralmente, 7 em arquiteturas assim). Se não forem feitas de maneira apropriada, alterações de esquema podem causar problemas nos diversos serviços, o que aumenta bastante a necessidade de coordenação.

Uma saída rápida, costuma ser prover um componente com modelo de persistência para ser utilizado nos diversos serviços, suficiente para causar falhas no build quando alterações de esquema forem realizadas. O versionamento do modelo de persistência é fiel a evolução do esquema.

Em seguida, uma boa ideia é recorrer a mecanismos para particionar logicamente o banco de dados criando modelos de persistência decompostos pelos diferentes contextos delimitados. Modernamente, recursos como particionamento vertical, permitem a administração de bases de maneira inteligente, melhorando a performance.

O particionamento vertical, eventualmente, demandará um componentes com modelos de persistência também particionados para serem utilizados nos diversos serviços, suficientes para causar falhas no build quando alterações de esquema forem realizadas. O versionamento do modelo de persistência é fiel a evolução do esquema.

Particionando fisicamente o “banco de dados”

Eventualmente, há possibilidades para particionar um banco de dados monolítico em instâncias independentes, alinhadas ao domínio, de forma semelhante ao que ocorre com microsserviços.

O ponto importante, aqui, é garantir que cada banco de dados não seja necessário para outros serviços e, também, duplicação de dados, exceto quando isso for natural. Excepcionalmente, o particionamento das bases de dados pode ser justificada por problemas de performance.

Composição interna de um serviço

A estrutura interna dos serviços em arquiteturas particionadas pelo domínio costuma ter uma façade, lógica de negócios e o modelo de persistência.

Eventualmente, cada serviço poderá ser estruturado seguindo o modelo hexagonal, proposto por Alistair Cockburn (a imagem abaixo foi extraída do site de Cockburn).

Para serviços maiores e mais complexos, pode ser interessante, estruturar, decompor, internamente, o serviço em componentes isolados abrindo margem para implementações futuras baseadas em microsserviços.

Cuidado com a complexidade

A complexidade tem quatro origens genéricas distintas que devem ser combatidas. São elas: dimensionalidade, interdependência, influência do ambiente e irreversibilidade.

Quanto maior o número de variáveis envolvidas, maior será a dimensionalidade. Por isso, por exemplo, qualquer software com mais features se torna mais complexo. A cada novo processo na organização, menor a simplicidade. Toda exceção suportada aumenta o custo. Times maiores tornam a coordenação e sincronização mais complexa. Por outro lado, o fracionamento em serviços, com particionamento lógico ou físico de bancos de dados, aumenta a dimensionalidade da arquitetura. Por isso, benefícios precisam ser ponderados!
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Operações interdependentes demandam sincronização. Não raro, a indisponibilidade de um recurso impossibilita o uso de outro, aparentemente não relacionado. É bastante comum que uma performance mais pobre de uma parte de um sistema deixe ele todo “lento”. Este é o mesmo limitante em times particionados por critérios técnicos, eventualmente, a performance ruim de um time acarreta em atrasos para todos os demais.
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Sistemas mais “sensíveis” ao ambiente também são mais complexos. Afinal, demandam planejamento de contingências e workarounds. Da mesma forma, times mais “sensíveis” a influências externas também precisam se preparar para contingências e workarounds.

Finalmente, a irreversibilidade também demanda cuidados. Ações ou eventos cujo ocorrências resultem em consequências que não podem ser desfeitas implicam em custo maior de planejamento, nem sempre eficiente. Daí, a ênfase para servidores imutáveis, principalmente para sistemas com índice maior de particionamento.

A gestão da complexidade na arquitetura de um software implica, invariavelmente, na gestão da complexidade dos times desenvolvedores de software. O particionamento em serviços, por exemplo, aumenta a dimensionalidade dos componentes, mas reduz a dimensionalidade de features por componente. Da mesma forma, aumenta a dimensionalidade na quantidade de times, mas reduz a quantidade de membros por time. Ganhos e perdas!
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Conway, outra vez!

O particionamento pelo domínio permite a organização dos times em torno de componentes coesos, com baixa difusão de responsabilidade.

Em primeira análise, cada serviço pode ser mantido por um time independente, que é “consumido” pelo time que elabora a interface e “consome” um time de DBAs responsável pelo banco de dados. Eventulamente, o time de banco de dados pode ser também particionado conforme o serviço, bem como a interface.

Indicações e contraindicações

A abordagem arquitetural disposta nesse capítulo destaca-se pelo pragmatismo. Embora, como arquitetura distribuída, a decomposição em poucos serviços seja menos “ambiciosa” do que abordagens mais extremas, como microsserviços, trata-se de um modelo “mais fácil de pagar”.
A decomposição por contextos tem fit natural com análises baseadas em Domain-driven Design. Além disso, a “tolerância” a um banco de dados monolítico autoriza transações ACID.
Particionar componentes, em última instância, demanda times particionados. Por isso, essa abordagem não é apropriada para times pequenos ou monolíticos. Assumindo, aliás, que o tamanho ideal de times de tecnologia é de 7 pessoas e que haverá um time para cada serviço, podemos inferir que este estilo arquitetural funciona bem para equipes de até 100 pessoas.

// TODO

Antes de avançar para o próximo capítulo, recomendo as seguintes reflexões:

  • Você conseguiria decompor seu sistema em contextos delimitados claros e independentes?
  • Quais seriam as dificuldades e facilidades para particionamento da base de dados (lógico ou físico)?

 

Referências bibliográficas

CATALDO, Marcelo; HERBSLEB, James D.. Coordination Breakdowns and Their Impact on Development Productivity and Software Failures. IEEE Transactions On Software Engineering, [s. l], v. 3, p. 343-360, nov. 2013.

COCKBURN, Allistair. Hexagonal architecture. Disponível em: https://alistair.cockburn.us/hexagonal-architecture/. Acesso em: 27 maio 2021.

Descomplicando “Arquitetura Hexagonal”. Intérpretes: Elemar Júnior. Campo Bom, Rs: Eximiaco, 2020. Youtube, color. Série Padrões Arquiteturais. Disponível em: https://youtu.be/V7JnDDQY1m0. Acesso em: 27 maio 2021.

EVANS, Eric. Domain-driven Design: tackling complexity in the heart of software. Boston, Ma: Addison-Wesley, 2002.

FLETCHER, Matt. Service-Based Architecture as an Alternative to Microservice Architecture. 2016. Disponível em: https://www.infoq.com/news/2016/10/service-based-architecture/. Acesso em: 25 maio 2021

NAGAPPAN, Nachiappan; MURPHY, Brendan; BASILI, Victor; NAGAPPAN, Nachi. The Influence of Organizational Structure on Software Quality: an empirical case study. International Conference Of Software Engineering, Proceedings, Leipzig, Germany., p. 521-530, jan. 2008.

BIRD, Christian; NAGAPPAN, Nachi; MURPHY, Brendan; GALL, Harald; DEVANBU, Premkumar. Don’t Touch My Code! Examining the Effects of Ownership on Software Quality. ACM SIGSOFT Symposium on The Foundations of Software Engineering, Szeged, Hungary, p. 4-14, set. 2011.

RICHARDS, Mark; FORD, Neal. Fundamentals of Software Architecture: an engineering approach. Sebastopol, Ca: O’Reilly Media, Inc, 2020.

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