Diagramas de Sequência UML e Adaptação para a Produção

 Os diagramas de sequência UML são ferramentas visuais utilizadas para descrever como os objetos em um sistema interagem entre si ao longo do tempo. Eles são amplamente empregados para modelar o fluxo de mensagens ou eventos entre diferentes componentes de um sistema, ajudando a compreender e documentar o comportamento dinâmico de aplicações. Esses diagramas são especialmente úteis para identificar dependências, validar requisitos e planejar implementações, sendo uma parte importante para o processo de desenvolvimento de software.

Funcionamento do Sistema (Em Desenvolvimento)

 Os diagramas de sequência descritos a seguir mostram como nosso sistema atual (que está em desenvolvimento) funcionará. Posteriormente, as tecnologias que terão que ser implementadas para colocar a solução em produção serão discutidas.

Diagrama de Sequência do Web App

 O diagrama acima apresenta o fluxo de funcionamento do Web App em ambiente de desenvolvimento. Neste cenário, o sistema está configurado para ser acessado localmente, utilizando um proxy de tunelamento para permitir o acesso externo de forma temporária.

• Fluxo de Operação:

  1. O usuário acessa o Web App através do navegador.
  2. O navegador se comunica com o Proxy de Tunelamento, que estabelece um canal seguro temporário.
  3. O Proxy encaminha a requisição ao servidor local.
  4. O servidor consulta o Banco de Dados, que também está em ambiente local.
  5. O Banco de Dados retorna os dados ao servidor.
  6. O servidor envia a resposta ao Proxy, que redireciona ao navegador.
  7. O navegador apresenta a resposta ao usuário.

Diagrama de Sequência do Algoritmo de IA

 Este diagrama apresenta o fluxo de funcionamento do Algoritmo de IA em ambiente de desenvolvimento. O processamento é realizado diretamente na aplicação, e os dados são armazenados e consultados em um banco de dados local.

• Fluxo de Geração de Relatório:

  1. O usuário solicita o processamento de um novo relatório.
  2. A aplicação inicia o processamento com o Algoritmo de IA.
  3. O IA processa os dados e publica variáveis no Banco de Dados.
  4. O IA retorna os resultados para a aplicação.
  5. A aplicação apresenta os resultados ao usuário.

• Fluxo de Recuperação de Relatório:

  1. O usuário solicita a visualização de relatórios já gerados.
  2. A aplicação requisita os dados ao Banco de Dados.
  3. O Banco de Dados fornece os dados ao IA para processamento.
  4. O IA processa os dados e retorna os resultados para a aplicação.
  5. A aplicação apresenta os resultados ao usuário.

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Adaptação para o Ambiente de Produção

 Nesta seção, abordaremos como o sistema será adaptado para funcionar de forma segura, escalável e eficiente em produção, garantindo que o Web App e o Algoritmo de IA possam operar em um ambiente propriamente configurado.

Servidor Proxy Reverso

 A Proxy de Tunelamento utilizado em desenvolvimento será substituído por um servidor proxy reverso (NGINX, Apache ou Cloudflare). O proxy reverso será responsável por:

• Proteção HTTPS: Gerenciar certificados SSL/TLS (Let's Encrypt com renovação automática).
• Desempenho: Realizar cache de conteúdo e balanceamento de carga.
• Segurança Adicional: Atuar como um Web Application Firewall (WAF) para bloquear ataques de rede.
• Compatibilidade: Suporte a IPv4 e IPv6 (Dual-Stack).

Endereço IP Público

 Para que o Web App seja acessível na internet, será configurado um endereço IP público. Existem duas opções principais:

• IP Público Estático: Um endereço IP fixo atribuído ao servidor, garantindo que o endereço não mude. Ideal para ambientes de produção.

• DNS Dinâmico: Utilizado em casos onde o IP pode mudar, configurado com um serviço de DNS dinâmico (Cloudflare, AWS Route 53).

• Nos provedores de nuvem (AWS, Azure, Google Cloud):

  • O IP público geralmente é atribuído automaticamente, mas pode ser configurado como IP estático (Elastic IP no AWS).
  • Suporte a dual-stack (IPv4 e IPv6), garantindo compatibilidade com todas as redes.

Banco de Dados

• Segurança: Comunicação criptografada (TLS/SSL) e autenticação segura.
• Desempenho: Backup automático, alta disponibilidade (Multi-AZ) e escalabilidade.
• Tipo de Banco de Dados: SQL (PostgreSQL) para dados estruturados.
• Controle de Acesso: Utilizando autenticação segura com tokens JWT (JSON Web Tokens) para usuários autenticados.
• Auditoria: Registros de acesso e modificação de dados serão monitorados para segurança.

Algoritmo de IA

 O Algoritmo de IA será executado em um serviço de computação em nuvem (AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML). Configurações para produção:

• Escalabilidade: Configurado para lidar com múltiplas solicitações simultâneas (serviços serverless ou instâncias dedicadas).
• Treinamento Contínuo: O modelo será versionado e re-treinado periodicamente com novos dados.
• Segurança: Acesso controlado por autenticação segura (OAuth 2.0) e comunicação criptografada.
• Armazenamento de Dados: Resultados e variáveis serão armazenados em um banco de dados seguro (SQL ou NoSQL).

Fluxo em Produção do Web App

1. O usuário acessa o Web App em uma URL pública com HTTPS.
2. O servidor proxy reverso (NGINX, Cloudflare) recebe a requisição e aplica regras de segurança (WAF).
3. O proxy encaminha a requisição ao servidor de aplicação na nuvem.
4. O servidor consulta o Banco de Dados na nuvem de forma segura.
5. O Banco de Dados retorna os dados ao servidor.
6. O servidor processa a resposta e a envia de volta ao proxy reverso.
7. O proxy reverso entrega a resposta ao usuário.

Fluxo em Produção da IA

1. O usuário acessa o Web App e realiza a autenticação segura (OAuth 2.0).
2. A aplicação envia uma solicitação ao servidor, que realiza a verificação do usuário.
3. O servidor aciona o serviço de IA na nuvem (AWS SageMaker, Azure ML).
4. O IA processa os dados recebidos e retorna os resultados.
5. O servidor armazena os resultados no banco de dados na nuvem.
6. O usuário visualiza os relatórios de forma segura no Web App.