Hermeneutics 2.0 – architectural evolution of a systematic literature review support tool to event-driven mcroservices
Year: 2026
Type: review
Abstract: Revisões sistemáticas da literatura (RSL) são fundamentais para consolidar evidências e identificar lacunas de pesquisa em cenários com grande volume de publicações digitais. A ferramenta Hermeneutics, desenvolvida entre 2018 e 2020, aplicou mineração textual e rotulação semântica de resumos para auxiliar pesquisadores em processos de RSL. O protótipo original, concebido como aplicação monolítica em Django, apresentou limitações de escalabilidade, manutenibilidade e observabilidade: fila única de processamento, acoplamento entre módulos e baixa tolerância a falhas. Diante dessas limitações e da evolução das arquiteturas distribuídas, este trabalho apresenta Hermeneutics 2.0, uma versão reestruturada com base em microsserviços orientados a eventos. A decomposição do monólito foi realizada seguindo os princípios de Domain-Driven Design (DDD), resultando em serviços autônomos para Ingestão, Anotação, Persistência e Orquestração. A consistência eventual entre os serviços é garantida pelo padrão Saga Coreografada, implementado com Apache Kafka como backbone de mensageria. A camada de observabilidade, instrumentada com OpenTelemetry, representa uma das contribuições centrais deste trabalho. Diferentemente da versão anterior, a arquitetura v2 fornece transparência total através da correlação de Logs, Métricas e Traces distribuídos, permitindo rastrear transações desde a interface web até a persistência final. A avaliação da arquitetura foi realizada em ambiente local via Docker Compose, utilizando dados do dataset legado e mocks para simular latências de rede e o comportamento de modelos de linguagem. A integração com Large Language Models (LLMs) comerciais foi abstraída através de interfaces (Ports), aplicando o princípio YAGNI para postergar custos prematuros de APIs pagas. Os resultados demonstram a viabilidade da arquitetura proposta para suportar futuras integrações com modelos de IA em escala, estabelecendo uma fundação sólida para práticas de FinOps e MLOps.
Language: Portuguese
Subfield: Computer Networks and Communications
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7171606047