🏗️ Visão Geral da Arquitetura

🎯 Objetivos de Design

• 🔍 Escalabilidade: Suporte a múltiplas instâncias e processamento paralelo
• 🔧 Manutenibilidade: Código limpo, bem estruturado e documentado
• 📊 Observabilidade: Métricas, logs e alertas centralizados
• 🔒 Segurança: Autenticação JWT e autorização baseada em roles
• 🚀 Performance: Processamento otimizado com cache e async
• 🔄 Flexibilidade: Componentes desacoplados e configuráveis

🏛️ Princípios Arquiteturais

1. Separation of Concerns

Cada módulo tem responsabilidade única e bem definida:

• Preprocessing: Preparação e otimização de imagens
• Detection: Identificação de objetos via YOLO
• OCR: Extração de texto das regiões detectadas
• Integration: Consolidação e validação dos resultados

2. Dependency Injection

Inversão de controle para facilitar testes e manutenção:

class VisionPipeline:
    def __init__(self, config: Dict[str, Any]):
        self.preprocessor = ImagePreprocessor(config['preprocessor'])
        self.detector = YOLODetector(config['detector'])
        self.text_extractor = TextExtractor(config['ocr'])

3. Event-Driven Architecture

Comunicação assíncrona entre componentes:

• Métricas: Coleta automática de performance
• Alertas: Notificações baseadas em thresholds
• Logs: Rastreamento de operações

4. Fail-Fast Strategy

Validação precoce e tratamento robusto de erros:

• Validação de entrada no nível da API
• Fallbacks para componentes críticos
• Logs detalhados para debugging

🏗️ Arquitetura em Camadas

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    PRESENTATION LAYER                      │
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐          │
│  │   FastAPI   │ │  Dashboard  │ │   Swagger   │          │
│  │   Server    │ │     Web     │ │     Docs    │          │
│  └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘          │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                      │
┌─────────────────────▼───────────────────────────────────────┐
│                    BUSINESS LAYER                           │
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐          │
│  │   Vision    │ │  Pipeline   │ │  Monitoring │          │
│  │  Pipeline   │ │  Manager    │ │   System    │          │
│  └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘          │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                      │
┌─────────────────────▼───────────────────────────────────────┐
│                    CORE LAYER                               │
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐          │
│  │Preprocessor │ │   YOLO      │ │    OCR      │          │
│  │             │ │  Detector   │ │  Engine     │          │
│  └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘          │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                      │
┌─────────────────────▼───────────────────────────────────────┐
│                    INFRASTRUCTURE LAYER                     │
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐          │
│  │ PostgreSQL  │ │    Redis    │ │   Storage   │          │
│  │   Database  │ │    Cache    │ │   Service   │          │
│  └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

🔄 Fluxo de Dados

1. Processamento de Imagem

sequenceDiagram
    participant Client
    participant API
    participant Pipeline
    participant Preprocessor
    participant Detector
    participant OCR
    participant Database

    Client->>API: Upload Image
    API->>Pipeline: Process Request
    Pipeline->>Preprocessor: Preprocess Image
    Preprocessor-->>Pipeline: Optimized Image
    Pipeline->>Detector: Detect Objects
    Detector-->>Pipeline: Detections
    Pipeline->>OCR: Extract Text
    OCR-->>Pipeline: Text Results
    Pipeline->>Pipeline: Integrate Results
    Pipeline->>Database: Store Results
    Pipeline-->>API: Processed Data
    API-->>Client: Response

2. Monitoramento e Métricas

flowchart LR
    subgraph Pipeline[Vision Pipeline]
        P[Processing]
        M[Metrics Collection]
    end
    
    subgraph Monitoring[Monitoring Stack]
        Prom[Prometheus]
        Graf[Grafana]
        Alert[Alert Manager]
    end
    
    P --> M
    M --> Prom
    Prom --> Graf
    Prom --> Alert

🔧 Componentes Principais

Vision Pipeline

• Responsabilidade: Orquestração do processamento
• Características: Modular, configurável, monitorável
• Interfaces: REST API, WebSocket para tempo real

Image Preprocessor

• Responsabilidade: Otimização de imagens
• Operações: Redimensionamento, redução de ruído, contraste
• Configuração: Parâmetros ajustáveis via config

YOLO Detector

• Responsabilidade: Detecção de objetos
• Modelo: YOLOv8 configurável
• Fallback: Modo simulado para desenvolvimento

Text Extractor

• Responsabilidade: Extração de texto via OCR
• Motores: PaddleOCR, EasyOCR, Tesseract
• Fallback: Simulador para desenvolvimento

📊 Padrões de Design

Factory Pattern

class ComponentFactory:
    @staticmethod
    def create_preprocessor(config: Dict) -> ImagePreprocessor:
        return ImagePreprocessor(config)
    
    @staticmethod
    def create_detector(config: Dict) -> YOLODetector:
        return YOLODetector(config)

Strategy Pattern

class OCRStrategy(ABC):
    @abstractmethod
    def extract_text(self, image: np.ndarray) -> TextResult:
        pass

class PaddleOCRStrategy(OCRStrategy):
    def extract_text(self, image: np.ndarray) -> TextResult:
        pass

Observer Pattern

class PipelineObserver:
    def on_processing_start(self, image_path: str):
        pass
    
    def on_processing_complete(self, result: ProcessingResult):
        pass
    
    def on_error(self, error: Exception):
        pass

🚀 Escalabilidade

Horizontal Scaling

• API Servers: Múltiplas instâncias FastAPI
• Load Balancer: Distribuição de carga
• Shared State: Redis para cache e sessões

Vertical Scaling

• GPU Support: Aceleração CUDA para YOLO/OCR
• Memory Optimization: Processamento em lotes
• Async Processing: Operações não-bloqueantes

🔒 Segurança

Autenticação

• JWT Tokens: Stateless authentication
• Refresh Tokens: Renovação automática
• Role-Based Access: Controle granular de permissões

Validação

• Input Validation: Pydantic models
• File Upload: Validação de tipos e tamanhos
• Rate Limiting: Proteção contra abuso

📈 Monitoramento

Métricas Coletadas

• Performance: Tempo de processamento, throughput
• Qualidade: Taxa de sucesso, precisão das detecções
• Recursos: CPU, memória, GPU utilization
• Negócio: Volume de imagens, tipos de detecções

Alertas

• Performance: Tempo de resposta alto
• Disponibilidade: Serviços down
• Qualidade: Taxa de erro alta
• Recursos: Uso excessivo de CPU/memória

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