Roadmap de System Design

Este é um guia de tópicos para estudar e para conduzir um design de sistema do começo ao fim, organizado em dez áreas na ordem em que elas costumam aparecer: primeiro entender o que o sistema faz e quem o usa, depois modelar os dados, expor APIs, dimensionar servidores, aproximar do usuário, proteger contra falhas, acelerar com cache e desacoplar com mensageria.

Cada tópico aponta para a nota deste lab que o explica. Quando o tópico ainda não tem nota própria, aparece como “Em breve”. Para a ordem de raciocínio de um design completo, veja Como Estruturar um System Design.

01. Features

O que o sistema precisa fazer, e sob quais condições. É a área que define o peso de todas as outras.

Tópico	Onde estudar
Requisitos funcionais	System Design: Fundamentos
Requisitos não funcionais	System Design: Fundamentos
Trade-offs (consistency vs availability)	Trade-offs Arquiteturais e Teorema de CAP
Constraints (ex: baixa latência)	Latência, Throughput e Performance
Read-heavy vs write-heavy	Stateless, Particionamento e Sharding

02. Usuários

Quem usa o sistema, quando e com que frequência. Esses números viram a carga que o sistema precisa aguentar.

Tópico	Onde estudar
Tipos de usuário, roles e demografia	Em breve
Picos (horário do dia, dias do ano)	Capacity Planning e Capacity Math
Frequência de uso e duração média	Capacity Planning e Capacity Math
Web vs mobile	API Gateway (BFF por tipo de cliente)

03. Modelo de dados

Como os dados são organizados, armazenados e escalados.

Tópico	Onde estudar
Relacional: ACID e indexação	ACID e Índices e Planos de Execução
Relacional: normalização	Normalização de Banco de Dados
NoSQL (document, column-oriented, key-value, graph)	NoSQL
Armazenamento distribuído (S3, blob storage)	Categorias de Serviço em Nuvem (object storage). HDFS ainda não tem nota própria
Escala horizontal vs sharding	Escalabilidade e Stateless, Particionamento e Sharding
Write master + read replicas	Replicação e Escalabilidade do Banco de Dados
Spark (consulta distribuída)	Em breve

Para escolher entre as opções acima num caso real, veja também Escolha de Banco de Dados na Prática.

04. APIs e segurança

Como o sistema conversa com o mundo e como se protege.

Tópico	Onde estudar
SOAP	Classificação de APIs por Público
REST	HTTP, APIs e REST
gRPC e GraphQL	Estilos de Comunicação de API
Rate limiting	Rate Limiting
Ataques: DoS e MITM	Segurança e Evolução de APIs (Ameaças comuns)
Ataques: DDoS e XSS	Em breve
Autenticação vs autorização, JWT	Segurança e Evolução de APIs e SSO, OAuth 2.0, OIDC e SAML
TLS/HTTPS e certificados	Segurança e Evolução de APIs (HTTPS e mTLS)
CRUD e métodos HTTP	HTTP, APIs e REST
Paginação	Paginação

05. Capacidade do servidor

Quanto cada máquina aguenta e quando é hora de escalar.

Tópico	Onde estudar
CPU, RAM e storage	Capacity Planning e Capacity Math
Escala vertical	Escalabilidade
Requests por segundo e QPS	Capacity Planning e Capacity Math
Largura de banda de rede	Capacity Planning e Capacity Math
Paralelização e threads	Em breve

06. Geografia e latência

Onde o sistema roda em relação a quem o usa, e o que a distância custa.

Tópico	Onde estudar
Regiões	Disponibilidade (multi-região e disaster recovery)
CDN	CDN
Distância e RTT	CDN e Latência, Throughput e Performance
Latência de rede	Latência, Throughput e Performance

07. Proxies

O que fica entre o cliente e os servidores.

Tópico	Onde estudar
Reverse proxy (API Gateway, application gateway)	Reverse Proxy, API Gateway
Forward proxy	Em breve
Load balancers e estratégias	Load Balancer
Layer 4 vs layer 7	Load Balancer

08. Disponibilidade e microsserviços

Como o sistema continua de pé quando algo falha. A arquitetura de microsserviços em si está na seção Microsserviços.

Tópico	Onde estudar
Redundância	Disponibilidade
Tolerância a falhas e circuit breakers	Timeout, Retry, Circuit Breaker e Bulkhead
Eleição de líder	Eleição de Líder
Orquestração de containers	Kubernetes
Observabilidade (logs, métricas, tracing distribuído, alertas)	Observabilidade: Logs, Metrics e Traces e Ferramentas de Observabilidade

09. Cache

Como evitar trabalho repetido e proteger o banco.

Tópico	Onde estudar
Write-through e write-behind	Cache e Redis (Estratégias de cache)
Algoritmos de hash	Consistent Hashing e Gossip
Políticas de eviction (LRU e outras)	Cache e Redis (Políticas de eviction)
Cache hit e miss	Cache e Redis

10. Mensageria

Como partes do sistema se comunicam sem esperar umas pelas outras.

Tópico	Onde estudar
TCP vs UDP	Em breve
Síncrono vs assíncrono	Comunicação entre Serviços e Filas e Mensageria
Filas (FIFO, ordenação)	Filas e Mensageria e Garantias de Entrega
Pull vs push	Kafka (consumer com poll) e RabbitMQ (entrega push-based)
WebSockets	Estilos de Comunicação de API
Publish-subscribe	Arquitetura Orientada a Eventos

Por onde começar em cada problema

Decorar dezenas de conceitos não ajuda quando aparece um problema novo. O caminho é outro: entender o problema, reconhecer qual das áreas abaixo ele toca, escolher o conceito certo e raciocinar sobre os trade-offs da escolha. A tabela reúne as mesmas áreas por tipo de dor, para você saber em qual nota começar.

Se o problema é…	Comece por	Notas do lab
Muita carga ou risco de queda	Escalabilidade e confiabilidade	Load Balancer, Cache e Redis, Replicação de Banco de Dados, Stateless e Particionamento, Rate Limiting, Timeout, Retry, Circuit Breaker e Bulkhead
Como as partes conversam	Rede e comunicação	HTTP, APIs e REST, Estilos de Comunicação de API, Filas e Mensageria, Arquitetura Orientada a Eventos
Onde e como guardar os dados	Dados e sistemas distribuídos	SQL, NoSQL, Índices e Planos de Execução, ACID, Teorema de CAP
Quem pode acessar e como enxergar o que acontece	Segurança e observabilidade	Segurança e Evolução de APIs, SSO, OAuth 2.0, OIDC e SAML, Logs, Metrics e Traces
Como organizar o código e os serviços	Arquitetura e design de API	Fundamentos de Microsserviços, API Gateway, Service Discovery
Como colocar no ar e recuperar	Infraestrutura e deployment	CI/CD para Microsserviços, Infraestrutura como Código, Docker, Kubernetes, Categorias de Serviço em Nuvem, Disponibilidade e Disaster Recovery

Extras

Ordem de grandeza. Guarde a escala do sistema em potências de 10 (10⁶ usuários, 10⁹ requisições por dia): é esse número que indica se uma arquitetura simples basta ou se precisa de cache, sharding e filas. O passo a passo dessas contas está em Capacity Planning e Capacity Math.

Componentes interligados. As dez áreas não são independentes: a decisão em uma muda a pressão sobre as outras. Um pico de usuários vira QPS nos servidores, que vira leitura no cache e no banco, e o que o cache não segura vira fila na mensageria. O diagrama mostra como elas se conectam, e a arquitetura completa está em Arquitetura de uma Aplicação Distribuída.

flowchart TB
    F[Features: requisitos, trade-offs, restrições] -.define a escala.-> U
    U[Usuários: perfis, picos, plataforma] --> G[Geografia e latência: regiões, CDN]
    G --> P[Proxies: gateway e load balancer]
    P --> A[APIs e segurança]
    A --> S[Servidores: CPU, RAM, QPS]
    S --> C[Cache]
    C --> D[(Modelo de dados)]
    S --> M[Mensageria]
    M --> D
    V[Disponibilidade e observabilidade] -.cobre todos os componentes.-> S