Automação não quebra quando você “manda muita mensagem”. Ela quebra quando a arquitetura não foi desenhada para volume, variação e falhas.
Em ecossistemas como o da Evolution, que conectam canais, integrações e rotinas operacionais, os mesmos padrões se repetem em qualquer empresa que cresce:
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o tráfego deixa de ser previsível
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integrações externas começam a oscilar
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o atendimento vira pico constante
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novos fluxos entram toda semana
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e o sistema precisa continuar funcionando sem virar incêndio
É aqui que entram três pilares que sustentam escala de verdade: eventos, filas e cache.
1) Eventos: a base para reduzir acoplamento
Em automação moderna, “evento” é o que permite parar de amarrar tudo diretamente.
Exemplo clássico: chega uma mensagem no canal. Em vez de:
“recebeu mensagem → processa IA → grava CRM → dispara follow-up → atualiza métricas”
tudo no mesmo fluxo travado, você muda para:
“mensagem recebida” vira um evento.
A partir disso, vários serviços podem reagir:
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serviço de inbox registra histórico
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serviço de CRM atualiza contato e etapa
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serviço de IA gera sugestão de resposta
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serviço de métricas contabiliza e monitora SLA
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serviço de automação dispara gatilhos
Isso permite evoluir o produto sem quebrar tudo junto.
Na Evolution, essa mentalidade se encaixa com o posicionamento de plataforma: não é só canal. É ecossistema.
2) Filas: o amortecedor que protege produção
Fila não é “coisa de empresa gigante”. É o que evita que uma instabilidade externa derrube sua operação.
Quando um serviço externo (ex: canal, webhook, integração, LLM) falha ou fica lento, a fila segura a pancada e protege o restante.
Filas ajudam a:
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absorver picos
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reprocessar com segurança
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limitar concorrência
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priorizar tarefas críticas
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separar tempo real de processamento pesado
Em automação, isso é vital. Você não quer que o envio de uma campanha ou um pico de atendimentos derrube seu CRM ou sua inbox.
3) Cache: velocidade sem sacrificar consistência
Cache não é só “deixar mais rápido”. É reduzir custo operacional e evitar gargalo repetitivo.
Em arquiteturas modernas, é comum usar cache para:
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sessão e autenticação
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rate limit e antiabuso
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configuração e permissões
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dados quentes (ex: contato em atendimento ativo)
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respostas e contextos de curto prazo
Com Redis, por exemplo, você tira pressão do banco e mantém a operação leve.
Mas o segredo é simples:
Cache bom tem estratégia clara de expiração e invalidação.
Cache “sem regra” vira bug fantasma.
4) Postgres como base confiável
Em automação, banco é fundamento. E o que quebra escala muitas vezes é:
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modelagem ruim
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query sem índice
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mistura de dados críticos com dados temporários
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ausência de trilha de auditoria
Para operar CRM, inbox e eventos, você precisa de consistência.
Postgres brilha exatamente nessa camada: confiável, transacional e robusto para o que é essencial.
5) O desenho que escala sem drama
Quando você junta:
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eventos para desacoplar
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filas para absorver e organizar carga
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cache para acelerar e reduzir custo
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banco robusto para consistência
Você ganha o que toda operação quer:
Escala com previsibilidade.
E previsibilidade é o que separa automação séria de improviso.
Evolution
Se você quer acompanhar como a Evolution V3 está consolidando essa arquitetura em um ecossistema multicanal com CRM e IA, entre no Discord oficial da Evolution para ver changelog, betas e discussões do roadmap. E se quiser influenciar prioridades, participe do crowdfunding oficial e vote nas próximas entregas.
