Serviço computacional multi-tenant para persistência de dados em plataformas low-code
Interpretação de Modelos em Tempo de Execução; Plataformas de Baixo Código; Multilocatário; Engenharia Dirigida por Modelos; Computação em Nuvem; Eficiência de Recursos
A computação em nuvem opera sob um paradoxo estrutural: a despeito de mais de duas décadas de maturidade tecnológica, seus serviços ainda apresentam taxas de utilização entre 30% e 50%, com desperdício anual estimado em US$ 17 bilhões e projeção de consumo de 10% da eletricidade global em 2030. No domínio da Engenharia de Software, plataformas de baixo código (low-code platforms) emergiram como resposta à crescente demanda por construção rápida de sistemas, especialmente em pequenas e médias empresas. Entretanto, ao implementarem padrões arquiteturais avançados, essas plataformas geram uma instância de serviço dedicada para cada cliente, perpetuando no nível operacional o desperdício de recursos que se pretendia combater.
Esta tese investiga a interpretação de modelos em tempo de execução como alternativa arquitetural a esse paradigma. A hipótese central é que motores genéricos de interpretação, processando modelos declarativos de domínio e processo, podem materializar padrões avançados sem geração de código especializado e, com isso, viabilizar a operação Multi-Tenant Single-Instance (MTSI) --- modo em que uma única instância de serviço atende múltiplos clientes simultaneamente. Para investigar essa hipótese, a pesquisa caracterizou empiricamente os custos das implementações convencionais em um domínio realista de suporte a incidentes veiculares, propôs uma plataforma de interpretação organizada em motores especializados, e comparou os dois paradigmas sob regimes de carga equivalentes em ambiente Kubernetes.
Os resultados validam a viabilidade operacional da interpretação em tempo de execução e evidenciam o potencial percebido da arquitetura para operação Multi-Tenant Single-Instance (MTSI). A plataforma de interpretação consumiu recursos modestamente superiores aos exigidos por uma única instância convencional dedicada a um cliente, com taxa de sucesso de 100% ao longo de mais de sete mil e seiscentas requisições e latência absoluta dentro de margens compatíveis com aplicações interativas (mediana abaixo de 10 ms, p95 abaixo de 60 ms). Ancorada em dados operacionais reais --- portfólio típico de cerca de 6.500 veículos segurados gerando 22 a 27 ocorrências por mês ---, a arquitetura aponta para redução potencial de consumo de recursos por tenant em comparação com o paradigma vigente baseado em instâncias dedicadas (MTMI), no qual cada novo cliente exige um \emph{cluster} independente. A caracterização empírica também documentou que as implementações convencionais multiplicam artefatos de 19 a 42 vezes em relação aos conceitos do domínio, com 40% a 48% de contaminação entre as camadas de domínio e infraestrutura---quantificando uma dívida técnica historicamente tratada como preocupação abstrata.
A tese contribui em três frentes complementares. Apresenta um arcabouço arquitetural, fundamentado em seis princípios, para construção de plataformas baseadas em interpretação. Oferece métricas auditáveis para a dívida técnica embutida em padrões arquiteturais avançados, permitindo análises racionais de custo-benefício. E demonstra, sob condições controladas, que a interpretação em tempo de execução pode reconciliar agilidade no desenvolvimento, eficiência operacional e responsabilidade socioambiental no contexto contemporâneo da computação em nuvem.