Tecnologias
MongoDB
Dados e aplicações modernas: arquiteturas preparadas para evoluir, integrar informações e lidar com novos volumes e formatos de dados.
Escopo técnico
Dados como parte da arquitetura da aplicação.
A modelagem de dados é definida a partir do comportamento da aplicação, e não o contrário.
- Desenvolvimento de aplicações com MongoDB
- Arquitetura de dados
- Modelagem de dados
- Modernização de aplicações
- Migração de workloads
- Integração de dados
- Alta disponibilidade
- Escalabilidade
- Aplicações orientadas a IA
- Busca semântica e Vector Search
Arquitetura de referência
Aplicação
API
MongoDB
Search / Vector Search / Dados
MongoDB integra o ecossistema tecnológico utilizado pela GAUTI em projetos de dados, modernização e aplicações modernas. A escolha da tecnologia considera requisitos de dados, consistência, integração e escalabilidade de cada aplicação.
Modelagem
Modelo de documentos e modelo relacional.
A escolha depende do comportamento do dado. Abaixo, as diferenças que mais pesam em decisões de arquitetura.
Relacional (SQL)
- Esquema fixo: mudar estrutura exige migrações formais
- Dados de uma entidade espalhados em várias tabelas, com junções
- Escala vertical: crescer significa servidor maior
- Suporte geoespacial via extensões
- Excelente para dados tabulares estáveis e transações clássicas
Documentos (MongoDB)
- Esquema flexível: novos campos sem parar o sistema
- Entidade completa em um documento, leitura direta
- Escala horizontal por particionamento entre servidores
- Geoespacial nativo com GeoJSON e índices espaciais
- Indicado para dados heterogêneos, geográficos e em evolução
Não é “um ou outro”: MongoDB convive com bancos relacionais existentes, assumindo os casos de uso em que o modelo de documentos traz mais valor.
Busca e IA
Busca textual, semântica e híbrida na própria base de dados.
Busca textual e vetorial estão disponíveis também em instalações on-premises via Enterprise Advanced, o que reduz o número de componentes na arquitetura.
Busca textual completa
Relevância, sinônimos e tolerância a erros de digitação, sem depender de um servidor de busca separado.
Busca semântica (Vector Search)
Busca por significado, não por palavra exata: encontra documentos relacionados mesmo com termos diferentes.
Busca híbrida
Combina palavra-chave e semântica no mesmo resultado, com mais precisão em acervos documentais extensos.
Base para assistentes de IA
Fundação para assistentes que respondem a partir do acervo oficial da organização, com rastreabilidade da fonte.
Governança
Segurança, auditoria e LGPD.
Requisitos de conformidade tratados como parte da arquitetura de dados, não como camada adicional.
Criptografia ponta a ponta
Criptografia do tráfego (TLS), dos dados armazenados e de campos individuais sensíveis.
Controle de acesso granular
Autenticação integrada ao diretório corporativo (LDAP/Kerberos), permissões por papéis e segregação de funções.
Auditoria nativa
Trilhas de auditoria de acessos e alterações, requisito recorrente de Tribunais de Contas.
Soberania do dado
Implantação na infraestrutura da própria organização ou em nuvem no Brasil, aderente à LGPD.
Próximo passo
Converse sobre sua arquitetura de dados
Podemos avaliar como seus dados estão organizados hoje e o que faz sentido para os próximos passos.