2.10 TRILHA 2 - TECNICAS ~50 min

Projeto Integrador Tecnico

Consolide tudo que aprendeu na Trilha 2 com um projeto completo. Defina escopo tecnico, arquitetura de sistema, integre multiplas APIs, implemente error handling avancado e deploy profissional.

6 topicos | Nivel: Intermediario | Pre-requisitos: Modulos 2.1-2.9
1

Definindo escopo tecnico

O que e:

Especificar requisitos tecnicos detalhados do projeto: quais APIs serao necessarias, volume esperado de dados, requisitos de performance, limites de rate e custos projetados.

Por que aprender:

Escopo claro evita scope creep e surpresas. Requisitos bem definidos permitem estimativa precisa de tempo, custo e complexidade antes de comecar a implementar.

Conceitos-chave:

Technical requirements, API dependencies, Data volume, Performance targets, Rate limits, Cost estimation.

Template de Escopo Tecnico

Objetivo O que o sistema deve fazer (1-2 frases)
APIs Lista de APIs necessarias e autenticacao
Volume Execucoes/dia, dados processados, usuarios
SLA Tempo de resposta, uptime, limites

Exemplo: Sistema de Atendimento

  • Objetivo: Chatbot WhatsApp com IA + CRM integrado
  • APIs: Evolution API, OpenAI, Airtable
  • Volume: 500 conversas/dia, 50 leads qualificados
  • SLA: Resposta em <5s, 99% uptime
2

Arquitetura do sistema

O que e:

Desenhar como os diferentes cenarios e componentes se conectam. Documentar fluxo de dados, dependencias entre modulos e pontos potenciais de falha.

Por que aprender:

Sistemas complexos precisam de arquitetura clara. Sem documentacao, manutencao vira pesadelo e onboarding de novos membros e impossivel.

Conceitos-chave:

System architecture, Data flow, Component diagram, Dependency mapping, Single point of failure, Modularity.

Diagrama de Componentes

WhatsApp
Instagram
Email
|
Make.com (Orquestrador)
|
OpenAI
Airtable
Eleven Labs

Ferramenta Recomendada

Use Miro, Excalidraw ou Whimsical para desenhar diagramas. Documente no Notion ou em comentarios nos proprios cenarios do Make.

3

Integrando multiplas APIs

O que e:

Conectar diversos servicos em um fluxo coeso. Gerenciar diferentes tipos de autenticacao, normalizar formatos de dados e respeitar rate limits de cada API.

Por que aprender:

Sistemas reais usam multiplas APIs. Saber integrar corretamente, transformar dados entre formatos e lidar com diferentes patterns e o diferencial profissional.

Conceitos-chave:

API orchestration, Data transformation, Authentication management, Error propagation, Rate limit handling.

Desafios Comuns

Problema
  • - Formatos de data diferentes
  • - OAuth vs API Key
  • - Rate limits variados
  • - Timeouts inconsistentes
Solucao
  • - Normalizar para ISO 8601
  • - Gerenciar conexoes separadas
  • - Implementar queue + delay
  • - Definir timeout global

Padrao de Normalizacao

// Dados da API A
{ "created": "2026-01-02T10:30:00Z" }

// Dados da API B
{ "date": "02/01/2026 10:30" }

// Formato normalizado
{ "timestamp": "2026-01-02T10:30:00Z" }
4

Error handling avancado

O que e:

Implementar tratamento robusto de erros: logica de retry com backoff, fallbacks quando servicos falham, notificacoes de erro e logging detalhado para debug.

Por que aprender:

Erros acontecem - sempre. Sistema sem tratamento para no primeiro problema. Sistema robusto se recupera automaticamente ou falha graciosamente.

Conceitos-chave:

Error handlers, Retry logic, Circuit breaker, Fallback scenarios, Error logging, Dead letter queue.

Estrategias de Tratamento

RETRY Erros 429 (rate limit), 503 (servico indisponivel) - tentar novamente com delay
FALLBACK API principal falha - usar servico alternativo (ex: GPT -> DeepSeek)
ABORT Erros 400/401 (dados invalidos) - notificar e parar execucao
LOG Todos os erros - registrar em Airtable/planilha para analise

Padrao de Retry com Backoff

  • 1a tentativa: imediato
  • 2a tentativa: aguarda 1 segundo
  • 3a tentativa: aguarda 5 segundos
  • 4a tentativa: aguarda 30 segundos
  • Apos 4 falhas: notifica e para
5

Otimizacao de performance

O que e:

Identificar e resolver gargalos de performance: paralelizar operacoes independentes, implementar cache, reduzir chamadas desnecessarias e processar em batch.

Por que aprender:

Performance ruim custa caro em operacoes do Make e frustra usuarios. Otimizacao e economia de recursos e melhoria de experiencia simultaneamente.

Conceitos-chave:

Parallel execution, Caching, Operation reduction, Batch processing, Profiling, Lazy loading.

Tecnicas de Otimizacao

Paralelizacao

Use Router para executar branches independentes simultaneamente em vez de sequencialmente.

Cache

Armazene resultados frequentes em Data Store. Evite consultar API para dados que mudam pouco.

Batch

Processe multiplos itens em uma chamada quando a API suportar. 1 chamada de 100 itens > 100 chamadas de 1.

Filtro Antecipado

Filtre dados o mais cedo possivel. Nao processe itens que serao descartados depois.

Impacto da Otimizacao

70%
Reducao de operacoes
5x
Mais rapido
60%
Menos custo
6

Deploy e monitoramento

O que e:

Colocar o sistema em producao com monitoramento adequado. Configurar alertas de erro, dashboards de metricas e backup das configuracoes dos cenarios.

Por que aprender:

Sistema em producao exige observabilidade. Sem monitoramento, problemas sao descobertos pelos usuarios - e ja e tarde demais.

Conceitos-chave:

Production deployment, Monitoring setup, Alerting rules, Configuration backup, Version control, Rollback plan.

Checklist de Deploy

V Todos os cenarios testados em modo "Run Once"
V Error handlers configurados em todos os modulos criticos
V Notificacoes de erro enviando para Slack/Email
V Blueprint exportado e salvo (backup)
V Documentacao atualizada
V Scheduling ativado nos cenarios principais

Ferramentas de Monitoramento

Make nativo

Execution history, logs

Better Uptime

Status page, alertas

Airtable Dashboard

Metricas customizadas

Parabens!

Voce completou a Trilha 2 - Conhecimentos Tecnicos! Agora voce domina integracao de LLMs, raspagem de dados, CRM, email avancado, geracao de midia, WhatsApp e muito mais.

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