Flavia Narumi Nitto Análise comparativa de capacidade e performance de Gateways de API para Gestão de Relacionamento com o Cliente São José do Rio Preto 2024 Flavia Narumi Nitto Análise comparativa de capacidade e performance de Gateways de API para Gestão de Relacionamento com o Cliente Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) apresentado como parte dos requisitos para obtenção do título de Bacharel em Ciência da Computação, junto ao Conselho de Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, do Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas da Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Câmpus de São José do Rio Preto. Orientadora: Profª. Drª. Rogéria Cristiane Gratão de Souza. São José do Rio Preto 2024 Flavia Narumi Nitto Análise comparativa de capacidade e performance de Gateways de API para Gestão de Relacionamento com o Cliente Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) apresentado como parte dos requisitos para obtenção do título de Bacharel em Ciência da Computação, junto ao Conselho de Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, do Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas da Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Câmpus de São José do Rio Preto. Comissão Examinadora Profª. Drª. Rogéria Cristiane Gratão de Souza UNESP – Câmpus de São José do Rio Preto Orientadora Prof. Dr. Wallace Casaca UNESP – Câmpus de São José do Rio Preto Profª. Drª. Adriana Barbosa Santos UNESP – Câmpus de São José do Rio Preto São José do Rio Preto 2024 AGRADECIMENTOS Agradeço, primeiramente, à minha família, por serem os maiores incentivadores da minha trajetória. Vocês, que nunca mediram esforços para a minha educação, são o motivo da minha perseverança. Aos meus queridos amigos, com quem compartilhei momentos de dores e de alegrias ao longo desses anos. Sou eternamente grata pela companhia acolhedora e por não me deixarem desistir. Aos meus colegas de trabalho, pela compreensão, conselhos e apoio durante minha graduação. Vocês me inspiram a buscar ser sempre melhor e fazem parte da profissional que me tornei. Aos meus professores, mestres e doutores que iluminaram a minha jornada acadêmica, sou grata pelos ensinamentos e incentivos. Em especial, à minha orientadora, Profª. Drª. Rogéria Cristiane Gratão de Souza por acreditar em meu potencial, pela parceria, dedicação e paciência durante todo o processo. Seu acompanhamento foi fundamental para a conclusão deste trabalho com êxito. Por fim, um agradecimento especial à minha gata, Gaton, por oferecer conforto em sua simplicidade e por estar sempre presente nos momentos de cansaço e ansiedade. “Um brilhante futuro cheio de esperança e vitória aguarda aqueles que mantêm sempre vivo o desejo de aprender e estudar.” Daisaku Ikeda RESUMO No âmbito empresarial, o crescente uso de sistemas para gestão de relacionamento com o cliente é indispensável para garantir a retenção de clientes e o aumento das vendas. Além disso, também é necessário o uso de tecnologias voltadas para o planejamento dos recursos empresariais. Diante deste cenário, as ferramentas de gateway de API se tornam essenciais para assegurar a integração destas soluções, de forma segura e resiliente a falhas. Assim, este trabalho apresenta uma análise de métricas de capacidade e performance de três gateways de API, com o objetivo de contribuir para a gestão efetiva de clientes, em consonância com os recursos internos da empresa, e auxiliar os usuários na escolha do gateway mais adequado, considerando as especificidades de cada solução avaliada. O planejamento dos testes envolveu métricas de capacidade, como a quantidade de requisições e volume de dados trafegado, e métricas de performance, como a taxa de latência, taxa de erros e tempo médio de resposta. Foram avaliadas as seguintes soluções de gateway: Mulesoft Anypoint Platform, Kong e Google Apigee com testes progressivos de carga e simulando até 600 acessos simultâneos. Da análise dos resultados, verificou-se que a ferramenta Mulesoft Anypoint Platform teve melhor desempenho no tempo de resposta e taxa de latência, sendo recomendada por ser uma solução confiável e robusta. Já a solução open source Kong, se destacou com a menor taxa de latência, mas revelou ter uma demora considerável no processamento, sugerindo maior customização para otimizar os resultados. Por fim, a solução do Google Apigee não obteve resultados satisfatórios para uma ferramenta paga, com altos níveis de latência, sugerindo a necessidade de uma otimização na estratégia de implementação. Palavras-chave: Gestão de relacionamento com o cliente, Gateway de API, Planejamento de recursos empresariais. ABSTRACT In the corporate environment, the increasing use of customer relationship management systems is essential to ensure customer retention and increased sales. In addition, it is also necessary to use technologies aimed at enterprise resource planning. Given this scenario, API gateway tools become essential to ensure the integration of these solutions in a secure and failure-resistant manner. Thus, this paper presents an analysis of capacity and performance metrics of three API gateways, with the objective of contributing to effective customer management, in line with the company's internal resources, and helping users choose the most appropriate gateway, considering the specificities of each evaluated solution. Test planning involved capacity metrics, such as the number of requests and volume of data transferred, and performance metrics, such as latency rate, error rate, and average response time. The following gateway solutions were evaluated: Mulesoft Anypoint Platform, Kong, and Google Apigee with progressive load tests and simulating up to 600 simultaneous accesses. From the analysis of the results, it was found that the Mulesoft Anypoint Platform tool performed better in response time and latency rate, and is recommended as a reliable and robust solution. The Kong open source solution stood out with the lowest latency rate, but revealed a considerable delay in processing, suggesting greater customization to optimize results. Finally, the Google Apigee solution did not obtain satisfactory results for a paid tool, with high levels of latency, suggesting the need for optimization in the implementation strategy. Keywords: Customer Relationship Management, API Gateway, Enterprise Resource Planning. LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 1: Tipos de CRM............................................................................................. 17 Figura 2: Arquitetura de monolito x microsserviços....................................................22 Figura 3: Arquitetura das integrações........................................................................ 31 Figura 4: Diagrama do funcionamento dos testes......................................................33 Figura 5: Gráfico da taxa de latência dos gateways...................................................35 Figura 6: Gráfico da taxa de erros dos gateways.......................................................36 Figura 7: Gráfico do tempo médio de resposta dos gateways................................... 37 LISTA DE QUADROS Quadro 1: Resultado da análise de disponibilidade nos softwares............................27 Quadro 2: Resultado da análise dos requisitos não funcionais..................................39 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ABComm Associação Brasileira de Comércio Eletrônico API Application Programming Interface B2C Business to Consumer CRM Customer Relationship Management ERP Enterprise Resource Planning GDPR General Data Protection Regulation IA Inteligência Artificial IEC International Electrotechnical Commission ISO International Organization for Standardization LGPD Lei Geral de Proteção de Dados SQuaRE System and Software Quality Requirements and Evaluation TI Tecnologia da Informação SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO....................................................................................................... 11 1.1. Contexto.......................................................................................................... 11 1.2. Justificativa e motivação................................................................................. 13 1.3. Objetivo........................................................................................................... 14 1.4. Metodologia.....................................................................................................14 1.5. Organização da monografia............................................................................15 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA............................................................................. 16 2.1. Gestão de relacionamento com o cliente........................................................16 2.2. Planejamento de recursos empresariais.........................................................19 2.3. Gerenciamento de APIs.................................................................................. 21 2.4. Métricas de avaliação..................................................................................... 24 2.5. Trabalhos relacionados................................................................................... 27 3. ESTRUTURAÇÃO TÉCNICA E RESULTADOS....................................................29 3.1. Definição de requisitos....................................................................................29 3.2. Definição da arquitetura.................................................................................. 30 3.3. Detalhamento do desenvolvimento.................................................................31 3.4. Documentação dos testes...............................................................................33 3.5. Resultados...................................................................................................... 34 4. CONCLUSÃO........................................................................................................ 40 4.1. Contribuições do trabalho............................................................................... 40 4.2. Trabalhos futuros............................................................................................ 40 REFERÊNCIAS..........................................................................................................42 11 1. INTRODUÇÃO 1.1. Contexto A gestão de relacionamento com o cliente é um conjunto de estratégias, práticas e tecnologias amplamente utilizadas por empresas para gestão e análise de interações com clientes. Essas soluções, chamadas de CRM (Customer Relationship Management) têm como principal objetivo melhorar o relacionamento com o cliente e impulsionar o crescimento das vendas (ARORA, 2021). A funcionalidade de um sistema CRM refere-se à coleta e armazenamento de dados sobre os clientes, identificação e análise de padrões para fornecer experiências personalizadas e facilitar as interações com clientes. Além disso, com esses dados armazenados, é possível aumentar o engajamento e a produtividade da equipe de vendas por meio da automatização de tarefas manuais e repetitivas (ARORA, 2021). De acordo com NGUYEN (2011), cada vez mais empresas estão buscando maneiras de engajamento com os clientes. Dessa forma, a adoção de novas tecnologias facilita a expansão dos sistemas. Além disso, manter histórico das interações dos clientes é essencial para o bom funcionamento do CRM, pois é possível realizar análises de navegação e personalizar as campanhas enviadas aos clientes. Segundo um estudo conduzido pela ABComm1, o faturamento do e-commerce em 2022 já é 785% maior em relação ao período antes da pandemia de 2020. Isso indica um crescimento extremo na importância dos comércios online. Portanto, a pesquisa torna evidente que a criação de experiências únicas e personalizadas para o cliente é um fator primordial nos canais de venda, pois eles estão cada vez mais seletivos. Por isso, torna-se importante a implementação de soluções eficazes de CRM que garantam o bom relacionamento com o cliente, possibilitem interações personalizadas, contribuam para a fidelização dos clientes e impulsionem as vendas para que as empresas possam permanecer competitivas em um mundo cada vez mais digital e centrado no cliente (SILVA FILHO, 2023). Enquanto o uso de CRM é essencial para gerenciar as interações com clientes, também é preciso utilizar tecnologias complementares de planejamento 1 Fonte: https://dados.abcomm.org/crescimento-do-ecommerce-brasileiro. Acesso em: 15/05/2024 https://dados.abcomm.org/crescimento-do-ecommerce-brasileiro 12 de recursos empresariais, chamados de ERP (Enterprise Resource Planning). Os ERPs oferecem funcionalidades para administrar todos os processos empresariais em um único sistema integrado. Com isso, a área de gestão empresarial integra os mais diversos setores da empresa, sejam finanças, contabilidade, recursos humanos, compras e estoque2. Há uma década, as soluções de ERP eram direcionadas apenas para empresas de manufatura com alto volume de transações. Porém, de acordo com uma pesquisa realizada em 2023 pelo Gartner3, foi provado que na atualidade os ERPs são essenciais para todos os tipos de organizações, cerca de 53% das empresas consideram soluções ERP como um dos principais pontos de investimentos. Muitas vezes, o ERP é descrito como "o sistema nervoso central de uma empresa", pois possibilita automatizar, integrar e aplicar soluções inteligentes que são fundamentais para a execução de todas as operações comerciais diárias de uma empresa moderna4. Além disso, combinar o CRM ao ERP contribui para que as demandas dos clientes estejam alinhadas diretamente com os recursos internos, otimizando os processos e fornecendo a visibilidade completa do ciclo de vendas. Dessa forma, a integração de CRM com ERP fomenta um grande conjunto de dados centralizado que contém informações internas e externas dos aspectos operacionais da empresa. Analisar essas informações corretamente pode melhorar significativamente o processo de tomadas de decisões e alocação de recursos5. Sendo assim, para realizar essa integração de sistemas, é necessário utilizar uma ferramenta de gateway de API que garanta a interoperabilidade entre sistemas de forma segura, centralizada e altamente gerenciável6. O gateway de API é um componente essencial em arquiteturas modernas, seu funcionamento é como a porta de entrada única para todos os sistemas que acessam as aplicações de uma empresa, somente após passar por um processo de validação e permissão de acessos, o gateway então redireciona o acesso para 6 Fonte: https://www.mulesoft.com/resources/api/secure-api-gateway. Acesso em: 18/04/2024 5 Fonte: https://dynamics.microsoft.com/en-us/erp/enterprise-resource-planning-system/. Acesso em: 16/04/2024 4 Fonte: https://www.sap.com/brazil/products/erp/what-is-sap-erp.html. Acesso em: 18/04/2024 3 Fonte: https://www.gartner.com/en/documents/4896531. Acesso em: 15/04/2024 2 Fonte: https://www.oracle.com/br/erp/. Acesso em: 15/04/2024 https://www.mulesoft.com/resources/api/secure-api-gateway https://dynamics.microsoft.com/en-us/erp/enterprise-resource-planning-system/ https://www.sap.com/brazil/products/erp/what-is-sap-erp.html https://www.gartner.com/en/documents/4896531 https://www.oracle.com/br/erp/ 13 o serviço requisitado7. Além disso, o gateway tem capacidade para gerenciar todas as tarefas envolvidas no recebimento e processamento de chamadas, onde é possível configurar restrições de acessos, gerenciamento de tráfego, alertas e monitorar os dados analíticos provindos do tráfego de informações (ALI; ZAFAR, 2021). Finalmente, é imprescindível a escolha de um gateway de API reconhecido e que tenha bom desempenho e capacidade robusta de integração para garantir a gestão segura dos sistemas das organizações8. 1.2. Justificativa e motivação Com o advento da tecnologia, alavancado pelas necessidades de experiências digitais que surgiram durante a pandemia de 2020, as organizações mudaram a estratégia e estão investindo cada vez mais em temas como transformação digital e produtividade9. Com isso, a integração eficiente de sistemas é uma demanda no contexto empresarial para garantir agilidade e eficácia nas operações. Os sistemas de CRM desempenham papel fundamental na captação e entendimento das necessidades dos clientes de forma única e personalizada (ANDRADE, 2023). Nessa mesma linha, os gateways de API garantem a troca de informações e a conexão dos diferentes sistemas e aplicativos, assegurando que todas as operações sejam realizadas seguindo os padrões de segurança e conformidade avançados10. Durante a pesquisa bibliográfica, foi evidenciado que as organizações estão sendo impactadas pelo acelerado avanço tecnológico e têm dificuldade na adoção de tecnologias atualizadas e mais otimizadas (SILVA FILHO, 2023). Segundo pesquisas de mercado, mesmo que as empresas adotem estratégias digitais atualizadas, a velocidade de crescimento dos times de tecnologia não é capaz de acompanhar as urgentes demandas de clientes e funcionários sem o uso de ferramentas adequadas (SALESFORCE, 2023). 10 Fonte: https://www.mulesoft.com/resources/api/secure-api-gateway. Acesso em: 19/04/2024 9 Fonte: https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/how-covid-19-ha s-pushed-companies-over-the-technology-tipping-point-and-transformed-business-forever. Acesso em: 20/04/2024 8 Fonte: https://aws.amazon.com/pt/api-gateway/. Acesso em: 20/04/2024 7 Fonte: https://cloud.google.com/api-gateway/docs/about-api-gateway. Acesso em: 19/04/2024 https://www.mulesoft.com/resources/api/secure-api-gateway https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/how-covid-19-has-pushed-companies-over-the-technology-tipping-point-and-transformed-business-forever https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/how-covid-19-has-pushed-companies-over-the-technology-tipping-point-and-transformed-business-forever https://aws.amazon.com/pt/api-gateway/ https://cloud.google.com/api-gateway/docs/about-api-gateway 14 A análise de métricas de capacidade e performance dos gateways de API é indispensável na identificação de gargalos e otimização dos processos de integração entre sistemas. Portanto, como um esforço para preencher a lacuna de tecnologia que há entre a demanda do mercado e a capacidade de entrega de profissionais da área, os resultados da análise conduzida nesta pesquisa têm o potencial de introduzir melhores estratégias de integração e contribuir para maior produtividade das organizações. 1.3. Objetivo Esse trabalho tem como objetivo geral contribuir para uma gestão efetiva de relacionamento com o cliente. Como objetivo específico, tem-se a avaliação de diferentes gateways de API disponíveis no mercado para integração de tecnologias, como o ERP, com o CRM. Para tanto, serão utilizadas métricas voltadas para análise de capacidade e desempenho, com o intuito de disponibilizar parâmetros que auxiliem na seleção adequada e otimizada dos gateways de API. 1.4. Metodologia O desenvolvimento deste trabalho foi dividido em 5 etapas, são elas: ● Revisão bibliográfica: estudos e pesquisas em artigos científicos ou comissionados por empresas que sejam relacionados ao tema, estado da arte e ferramentas disponíveis no mercado; ● Levantamento de requisitos necessários: busca por métricas adequadas para aferir a capacidade e o desempenho dos gateways de API selecionados, seguindo as diretrizes da ISO/IEC 25010; ● Documentação dos processos: manter histórico das versões de software utilizadas e documentar testes e observações realizadas ao longo do processo de avaliação dos gateways de API; ● Aferimento das ferramentas: realização dos testes dos requisitos selecionados em cada gateway de API utilizando recursos computacionais de monitoramento disponibilizados gratuitamente na plataforma dos provedores; ● Avaliação: análise dos resultados obtidos a partir dos testes realizados e captação de sugestões para trabalhos futuros, a partir de 15 recomendações de avaliadores do XXXVI Congresso de Iniciação Científica da Unesp e de profissionais atuantes na área de implantação de gateways de API. 1.5. Organização da monografia O presente trabalho é composto por três capítulos, além deste introdutório, conforme segue: Capítulo 2 - Fundamentação Teórica: neste capítulo é apresentado o embasamento teórico significativo ao trabalho, incluindo Gestão de Relacionamento com o Cliente, Planejamento de Recursos Empresariais, Soluções de gateways de API, Métricas de avaliação e análise de trabalhos relacionados disponíveis na literatura; Capítulo 3 - Estruturação técnica e resultados: neste capítulo são definidos os Requisitos funcionais e não funcionais, bem como a arquitetura, organização do desenvolvimento, rotinas de teste e a documentação dos resultados obtidos; Capítulo 4 - Conclusão: neste capítulo é apresentada a conclusão obtida a partir dos resultados observados, assim como a contribuição deste trabalho para a literatura científica e possíveis trabalhos futuros. 16 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 2.1. Gestão de relacionamento com o cliente O principal precursor para o conceito de CRM se deu no final da década de 80, quando a área de marketing presenciou uma grande mudança de paradigmas, o foco que inicialmente era no produto agora estava centrado nos clientes (DYCHE, 2002). Mais tarde, o advento da internet permitiu que empresas pudessem se conectar melhor com seus clientes, responder diretamente às dúvidas e personalizar o atendimento para manter um melhor relacionamento com eles (BOULDING et al., 2005). Empresas de tecnologia como Oracle e Siebel desenvolveram produtos de CRM para rastrear comportamentos do cliente com o intuito de selecionar os melhores serviços que agregam valor e aumentam os lucros (WINER, 2001). Porém, a maioria dessas organizações começou a implementar os sistemas de CRM de maneira rudimentar, concentrando-se apenas na venda de produtos e serviços de forma ligeiramente diferente das práticas comuns anteriores (DYCHE, 2002). Como resultado, nas últimas décadas, os stakeholders formaram opiniões diferentes sobre a usabilidade do CRM. Por exemplo, os departamentos de tecnologia da informação percebem o CRM como uma ferramenta analítica, enquanto os departamentos de marketing o veem como o meio para executar o trabalho (PALIOURAS; SIAKAS, 2017). Portanto, para criar uma visão holística do CRM, é necessário reunir todas as partes interessadas que compõem um negócio, sejam equipes da área de marketing, vendas, nível executivo e clientes; dado que o sistema de CRM envolve vários segmentos que lidam com informações de cliente, como coleta de dados, análise, geração de leads e gerenciamento de campanhas (LOKUGE et al., 2020). KUMAR e REINARTZ (2006) definem o CRM como uma ferramenta que analisa bases de dados de marketing e utiliza tecnologias para aplicar melhores práticas e métodos para maximizar a fidelidade dos clientes. No entanto, para LOKUGE et al. (2020) o CRM pode ser compreendido conceitualmente como uma mistura curiosa de TI com marketing de varejo, que sob um olhar diferente, pode-se definir CRM como uma ciência e a arte de vender o produto certo para o cliente certo pelo preço certo na hora certa. 17 Existem quatro tipos básicos de CRM, são eles: CRM Operacional, CRM Analítico, CRM Colaborativo e o CRM Estratégico (SUNKARI, 2022). O CRM Operacional tem como principal objetivo a coleta de dados sobre clientes em várias fontes para prover uma visão consistente sobre os clientes em toda a organização (IRIANA e BUTTLE, 2007). Além disso, a automação das vendas, gerenciamento de contatos, gerenciamento de talentos, gerenciamento de conteúdo e gerenciamento de marketing empresarial também fazem parte da responsabilidade de um CRM Operacional. O CRM Analítico faz uso de tecnologias como mineração de dados, mineração de texto e data warehouse para acumular e analisar dados relacionados ao cliente para implementar estratégias de negócio (PAYNE; FROW, 2005). O CRM Colaborativo foca na aplicação de métodos e tecnologias para melhorar a colaboração entre a empresa e o cliente (SUNKARI, 2022). Finalmente, o CRM Estratégico, ilustrado na Figura 1 como a intersecção entre os demais tipos de CRM, se concentra em fornecer uma entrega de valor superior para os consumidores ao reunir, separar, analisar e utilizar as informações sobre clientes e tendências de mercado (GUPTA, 2022). Figura 1: Tipos de CRM Fonte: https://highsales.digital/blog/tipos-de-crm. Acesso em: 14/06/2024. https://highsales.digital/blog/tipos-de-crm 18 Há diversos fornecedores de sistemas CRM disponíveis no mercado que se encaixam em todas as categorias principais citadas, incluindo Salesforce, Microsoft Dynamics 365, Oracle CRM, SAP Customer Experience entre outros, cada um com suas próprias vantagens e áreas de especialização. Dentre os sistemas CRM, a Salesforce se destaca como uma das plataformas mais abrangentes e eficazes para gestão de relacionamento com o cliente, pois fornece soluções com desenvolvimento low-code (pouco código) e no-code (sem código) baseadas em IA que permitem os programadores e usuários corporativos criarem experiências digitais, personalizarem e automatizarem processos de negócios para atender aos requisitos das empresas (SALESFORCE, 2023). Diante deste cenário, os fatores que influenciaram diretamente na escolha do CRM Salesforce para execução desse projeto incluem: ● Escalabilidade e customização: O CRM Salesforce tem a total capacidade e infraestrutura ampla para escalar as conexões existentes e a crescente base de clientes por muitos anos, além disso, permite um alto nível de customização para endereçar as demandas de cada empresa (MANCHAR; CHOUHAN, 2017); ● Arquitetura multitenant: Essa arquitetura permite que uma única instância de uma aplicação atenda múltiplos clientes, realizando atualizações e upgrades sem interrupção para os usuários. A performance do CRM Salesforce é igual tanto para grandes quanto pequenas empresas (SUNKARI, 2022); ● Ecossistema de parceiros: O AppExchange é um portal unificado com mais de 3.000 aplicações Salesforce disponíveis para uso e tem como objetivo auxiliar no aprendizado e desenvolvimento (LOKUGE et al., 2020); ● Segurança: A segurança de dados é um dos elementos mais cruciais das empresas que utilizam CRM. Desde o início, a Salesforce sempre deu máxima prioridade à segurança de dados dos clientes (SALESFORCE, 2023); ● Aplicativos Salesforce em nuvem: Existem vários produtos de software em nuvem do ecossistema Salesforce, permitindo que as empresas façam uso de soluções de ponta em uma única plataforma 19 centralizada, isso contribui para a comunicação eficiente entre sistemas e a diminuição da latência (SALESFORCE, 2023); ● Estratégia de marketing: O módulo de vendas da Salesforce é uma poderosa ferramenta para profissionais de marketing, que contém recursos benéficos de rastreamento de leads de marketing, integração de mídia social e de e-mail, previsão de vendas e comunidades de vendas (ZOHA, 2021); ● Reconhecimento e relevância global: O CRM Salesforce é uma solução amplamente reconhecida e historicamente premiada por diversas empresas de inteligência citadas como importante fonte de dados de mercado. 2.2. Planejamento de recursos empresariais Os sistemas de ERP, amplamente conhecidos nos dias atuais, têm suas raízes em 1960 e 1970, a partir dos sistemas de MRP (Material Requirements Planning), que foram projetados para o gerenciamento de produção e controle de estoques (ROBERT; TED, 2007). Na década de 1980, o MRP evoluiu para o MRP II (Manufacturing Resource Planning), com novas capacidades de coordenar e otimizar a utilização de recursos em todo o processo de produção, integrando mais departamentos além da produção (NIZAMANI et al., 2014). Nos anos 1990, os sistemas ERP surgiram a partir da expansão dos conceitos do MRP II, cobrindo todos os aspectos das operações de uma empresa. Enquanto o MRP II era focado principalmente em manufatura e operações internas, o ERP começou a atuar como o sistema central das empresas, integrando funcionalidades mais amplas, como finanças, recursos humanos, manufatura e CRM (GODBOLE, 2023). Com o advento da internet e de tecnologias de computação em nuvem, os sistemas ERP passaram a ser disponibilizados e comercializados como soluções SaaS. Segundo GODBOLE (2023) essa mudança permite que as operações tenham mais flexibilidade, escalabilidade e acessibilidade para empresas de todos os tamanhos. Os sistemas ERP da atualidade são soluções que integram e coordenam dados de todas as áreas da empresa, automatizam processos e fornecem insights em tempo real para apoiar a tomada de decisões com base em informações empresariais concretas (AREMU et al., 2019). 20 No estudo realizado por PUTRA et al. (2021), foi comprovado através de pesquisas e testes que a implantação do sistema ERP teve um efeito positivo e significativo na performance e na capacidade organizacional de empresas. Dessa forma, a implementação do ERP é vital para melhorar o funcionamento das organizações como: suprir a necessidade gerencial de atividades de alta complexidade escaláveis, manter a conformidade de relatórios e auditorias, integrar vários departamentos, processar e fornecer informações para tomadas de decisão em tempo real (GODBOLE, 2023). Existem três principais tipos de ERP, são eles: ERP On-Premise, ERP em Nuvem e ERP Híbrido (AL HAYEK; ODEH, 2020). O ERP On-Premise é instalado localmente nos servidores da empresa, isso faz com que a empresa tenha controle total dos dados e alto nível de customização dos modelos de dados e conexões. Por outro lado, esse tipo de implementação possui alguns pontos de atenção: a escalabilidade do ERP depende da capacidade computacional do hardware utilizado, é necessário um alto investimento inicial e a segurança e manutenção é de total responsabilidade da empresa (MEGAHED et al., 2019). O ERP em Nuvem fica hospedado em servidores em nuvem e é acessível via internet, nesse modelo de implementação o provedor de ERP é responsável pela segurança e garante o uso de protocolos de criptografia, gerenciamento de acesso, estratégia de backup e de alta disponibilidade do sistema (DEMI; HADDARA, 2018). Além disso, o ERP em Nuvem tem um baixo investimento inicial e pode utilizar o mecanismo de escalonamento automático com recursos da nuvem, ou seja, alocar mais servidores, armazenamento ou memória e escalar o sistema ERP em poucos minutos pagando as devidas taxas adicionais. Cabe observar, no entanto, que isso pode se tornar um problema de custos a longo prazo, pois será necessário aumentar cada vez mais os recursos computacionais, além dos serviços pagos de suporte, treinamento e atualizações de sistemas (AL HAYEK; ODEH, 2020). Finalmente, o ERP Híbrido combina elementos de ERP On-Premise e em Nuvem, por isso esse modelo de implementação é bastante flexível para manter dados localmente enquanto aproveita a escalabilidade da nuvem. Porém, a maior dificuldade é lidar com a complexidade na integração e potenciais custos adicionais (AL HAYEK; ODEH, 2020). No mercado, há várias soluções ERP que se encaixam nos modelos vistos, incluindo Oracle ERP, SAP, Microsoft Dynamics 365, Netsuite e opções open 21 source, como Odoo, ERPNext e Dolibarr (AZKA; AISYAH, 2024). Dentre as opções apresentadas, a que melhor se encaixa nos requisitos deste trabalho é o ERPNext. RAMOS et al. (2023) o definem como a melhor solução para empresas de pequeno e médio porte, por se tratar de um sistema confiável totalmente gratuito, bem mantido, versátil, fácil de usar e atualizado constantemente. Ademais, a escolha do ERPNext para a execução deste projeto se deu por endereçar as seguintes necessidades (PUTRA et al., 2021): ● Custo efetivo de plataforma: Se trata de uma solução gratuita e de código aberto, eliminando os altos custos de licenciamento de software; ● Personalização: Altamente customizável para atender as necessidades específicas do projeto sem custos adicionais ou restrições de personalização; ● Usabilidade: Facilidade de uso e rápido aprendizado, possui uma interface intuitiva e amigável; ● Modularidade: Sistema que abrange várias áreas de negócios, como finanças, recursos humanos, vendas, compras, manufatura e CRM, podendo ser expandido; ● Comunidade ativa: Grande comunidade de desenvolvedores e usuários que contribuem com melhorias contínuas e manutenção da ferramenta; ● Reconhecimento e relevância global: O ERPNext é uma solução utilizada por mais de 10.000 companhias no mundo todo, recebeu o prêmio FrontRunner 2024, indicada e bem avaliada por empresas citadas como fonte de dados confiável de mercado, como a Software Advice11. 2.3. Gerenciamento de APIs Até a década de 2000, predominavam as aplicações em arquiteturas monolíticas, onde todos os componentes eram integrados em um único código e os módulos não podiam ser executados de forma independente. Isso traz diversos problemas, incluindo a dificuldade de usar sistemas distribuídos, o alto custo de manutenção devido à alta complexidade do monolito, as dependências de 11 Fonte: https://www.softwareadvice.com/erp/erpnext-profile/. Acesso em 15/06/2024. https://www.softwareadvice.com/erp/erpnext-profile/ 22 projetos altamente acoplados, a escalabilidade limitada e a dependência tecnológica em algumas linguagens de programação (DRAGONI et al., 2017). Em função disso, a partir dos anos 2010, a arquitetura de microsserviços foi proposta para endereçar as adversidades dos monolitos, ela consiste em um conjunto de serviços menores e modulares (GADGE; KOTWANI, 2018). Cada serviço pode ser desenvolvido, testado e implantado isoladamente, por isso, é possível que novas aplicações sejam criadas em diferentes linguagens de programação e executadas em servidores distintos (LOURENÇO; SILVA, 2023). Nos anos seguintes, o modelo de arquitetura em microsserviços começa a ganhar popularidade devido aos seus benefícios, isso inclui o ganho de autonomia dos programadores para desenvolver, testar e dar manutenção nos serviços, enfrentando apenas curtos intervalos de inatividade do servidor, assim como a facilidade em encontrar e corrigir erros em aplicações sem impactar o sistema todo, performar atualizações de versão de novos serviços gradualmente e manter a versão anterior ainda produtiva até que a migração seja concluída (XU; JIN; KIM, 2019). Na Figura 2, tem-se a ilustração da diferença entre as duas arquiteturas supracitadas. Figura 2: Arquitetura de monolito x microsserviços Fonte: Adaptado de DICHTER (2023). Entretanto, ao adotar uma abordagem de arquitetura de microsserviços interoperacional, é essencial utilizar tecnologias adequadas para gerenciar a 23 comunicação feita por APIs entre os módulos da rede, isso diz respeito aos protocolos de segurança, codificação e criptografia de dados, tipos de mídia sendo trafegados na requisição, etc. (DRAGONI et al., 2017). Diante disso, a inclusão de um gateway de API se torna necessária, por se tratar de um componente crítico na infraestrutura digital, que atua como um ponto de entrada robusto e seguro. Esse componente gerencia, monitora e protege o tráfego de solicitações de clientes aos serviços de back-end (LOURENÇO; SILVA, 2023). ALI e ZAFAR (2021) definem as principais funcionalidades de um gateway de API como: ● Roteamento: Garantir que as chamadas de APIs sejam roteadas corretamente ao serviço de back-end requisitado; ● Autenticação e autorização: Verificar a identidade e permissões de acesso das aplicações clientes; ● Transformação de requisição: Transformar as requisições de API do cliente para se adequar aos requisitos do serviço de back-end; ● Agregação de resposta: Agregar as respostas de múltiplos serviços de back-end em uma única resposta a ser enviada de volta à aplicação do cliente; ● Taxas de limitação: Controlar o limite de requisições e acessos à APIs para prevenir sobrecargas nos serviços de back-end; ● Cache: Armazenar em memória cache para melhorar o tempo de resposta para solicitações subsequentes; ● Logs e monitoramento: Registrar solicitações e respostas das APIs e monitorar o tráfego para identificar possíveis problemas ainda em estágio inicial. No mercado existem diversas soluções de gateway de API, incluindo AWS API Gateway, Google Apigee, Mulesoft Anypoint Platform, Microsoft Azure e opções open source, como Kong, WSO2 e Tyk (ALI; ZAFAR, 2021). Para o presente estudo foi considerada a integração entre o CRM Salesforce e o ERPNext, uma vez que para garantir que os dados entre tais aplicações estejam atualizados e consistentes, viabilizando operações eficientes e sem falhas, é preciso utilizar ferramentas robustas e confiáveis de gateway de API. Para tanto, foram selecionadas três ferramentas disponíveis no mercado, em razão de suas especificidades, conforme apresentado a seguir: 24 ● Mulesoft Anypoint Platform12 - Solução completa para gerenciamento de APIs e integração. Foi escolhida para ser avaliada neste projeto pelo fato de ser nativa ao ecossistema Salesforce, o que pode sugerir um desempenho otimizado. Além disso, possui extensa biblioteca de conectores e fornece segurança empresarial; ● Kong13 - Plataforma open source, foi escolhida para ser avaliada neste projeto porque oferece maior flexibilidade e possibilidades de customização, sendo amplamente utilizada para roteamento, transformação, autenticação e monitoramento de tráfego de APIs. Além disso, possui capacidade de extensões com plugins e alta performance; ● Google Apigee14 - Plataforma provisionada pela Google Cloud, oferece controle completo sobre o ciclo de vida das APIs, segurança robusta e ferramentas de análise avançadas. Foi escolhida para ser avaliada neste projeto por ser um concorrente direto da ferramenta nativa e permitir uma análise comparativa em termos de funcionalidade e conexão, mesmo não sendo nativo ou altamente customizável. 2.4. Métricas de avaliação No início da década de 90, a ISO desenvolveu a ISO/IEC 9126, que definiu um acordo sobre os atributos de qualidade de software. No ano de 2001, foi publicada uma revisão em quatro partes: ISO/IEC 9126-1 a 9126-4. Na década seguinte, foi definido uma série mais extensa de normas através de um trabalho em conjunto da ISO com a IEC tendo como objetivo substituir a ISO/IEC 9126 (Kobyliński, 2013). Esse projeto de evolução resultou na Iniciativa SQuaRE, que hoje conta com uma série de normas ISO/IEC 25000, dividida em cinco partes: ● ISO/IEC 2500n: Divisão de Gestão de Qualidade; ● ISO/IEC 2501n: Divisão de Modelo de Qualidade; ● ISO/IEC 2502n: Divisão de Medição de Qualidade; ● ISO/IEC 2503n: Divisão de Requerimentos de Qualidade; ● ISO/IEC 2504n: Divisão de Avaliação de Qualidade. 14 Fonte: https://cloud.google.com/apigee. Acesso em: 18/06/2024. 13 Fonte: https://konghq.com/products/kong-gateway. Acesso em: 18/06/2024 12 Fonte: https://www.mulesoft.com/pt/platform/anypoint-platform-features. Acesso em: 18/06/2024. https://cloud.google.com/apigee https://konghq.com/products/kong-gateway https://www.mulesoft.com/pt/platform/anypoint-platform-features 25 Em diversas empresas, a certificação ISO/IEC 25000 é obrigatória para assegurar a qualidade da prestação de serviços ou a comercialização de licenças de softwares. Além disso, a série de normas ISO/IEC 25000 é amplamente aplicada em contextos acadêmicos para garantir a qualidade dos softwares utilizados em pesquisas, como é o caso de PERDOMO e ZAPATA (2021), que conduziram uma análise das cinco divisões da ISO/IEC 25000, com o objetivo de selecionar medidas apropriadas para desenvolver um modelo para medição de qualidade do sistema de software alfa. Outro exemplo é a aplicação de um framework para garantir a qualidade de software em sistemas de comércio eletrônico B2C usando ISO/IEC 25010, elaborada por STEFANI et al. (2023). As métricas de avaliação desempenham um papel importante na análise comparativa entre diferentes soluções de gateway de API, porque fornecem uma base sólida seguindo as diretrizes estabelecidas pela ISO e IEC para medir a qualidade de softwares. Para o presente trabalho, foi selecionado o Modelo de Qualidade do Produto, definido na ISO/IEC 25010, que conta com as características de adequação funcional, performance, compatibilidade, capacidade de interação, confiabilidade, capacidade de manutenção, flexibilidade e segurança. Para implementar a integração entre o CRM Salesforce e o ERPNext através de gateways de API, optou-se por focar na performance e em sua sub-característica de capacidade. As diretrizes da ISO/IEC 25010 definem a capacidade como uma sub-característica da performance, voltada para a habilidade de processar volumes variados de requisições, operar as aplicações e gerenciar o tráfego de informações enviadas e recebidas entre sistemas. Logo, a performance representa uma característica de qualidade mais ampla, uma vez que abrange, além da capacidade, o tempo de resposta e utilização de recursos, incluindo a latência e taxa de erros. Ao colocar performance e capacidade em evidência na análise prevista no presente projeto, é possível obter dados comportamentais das diferentes soluções de gateway de API em cenários diversos, como em períodos de alto volume de carga e em erros de aplicação. De maneira complementar, esse trabalho também utiliza métricas padrão amplamente adotadas pelas soluções de gateway de API nas indústrias. Tais medidas são baseadas em relatórios técnicos publicados pelos fornecedores de soluções de gateway de API, que abordam métricas de performance e 26 capacidade específicas para aplicações e gateways de API. Portanto, com o objetivo de proporcionar uma base comum para a análise comparativa entre Google Apigee15, Kong16 e Mulesoft Anypoint Platform17, foram escolhidas as seguintes métricas presentes na documentação de todos os fornecedores citados: ● Quantidade de requisições: Número total de requisições realizadas a um serviço ou API em um determinado período de tempo; ● Volume trafegado em requisições: Quantidade total de dados transmitidos durante as requisições ao serviço ou API; ● Taxa de latência: Tempo que leva para um pacote de dados ser enviado de um ponto a outro em uma rede. Basicamente, trata-se do atraso na transmissão de dados; ● Taxa de erros: Proporção de requisições processadas com erro em relação ao total de requisições realizadas em um determinado período de tempo; ● Tempo de resposta: Tempo total que um sistema leva para processar uma requisição e devolver a resposta. Isso inclui a latência, mas também abrange o tempo que o servidor leva para processar a solicitação. Dessa forma, foi conduzido um estudo para verificar a disponibilidade das métricas gratuitas nas três soluções de gateway de API selecionadas, sendo que o resultado obtido é representado visualmente no Quadro 1, onde as cores (verde, amarelo e vermelho) indicam o nível de conformidade das plataformas com as métricas estabelecidas. 17 Fonte: https://docs.mulesoft.com/monitoring/api-analytics-dashboard. Acesso em: 03/07/2024. 16 Fonte: https://konghq.com/products/kong-konnect/features/api-analytics. Acesso em: 03/07/2024. 15 Fonte:https://cloud.google.com/apigee/docs/api-platform/analytics/analytics-reference?hl=pt-br. Acesso em 03/07/2024. https://docs.mulesoft.com/monitoring/api-analytics-dashboard https://konghq.com/products/kong-konnect/features/api-analytics https://cloud.google.com/apigee/docs/api-platform/analytics/analytics-reference?hl=pt-br 27 Quadro 1: Resultado da análise de disponibilidade nos softwares Fonte: Elaborado pelo autor. Sendo assim, a aplicação de uma abordagem metodológica baseada em métricas bem definidas em conformidade com as diretrizes da ISO/IEC 25010 e documentadas em canais oficiais dos fornecedores de gateway de API escolhidos, permite que esse projeto apresente uma visão comparativa e detalhada sobre as soluções de gateway de API citadas e facilite o processo de seleção da ferramenta mais adequada aos requisitos específicos de cada usuário. 2.5. Trabalhos relacionados SUNKARI (2022) trata principalmente do uso do CRM Salesforce no crescimento empresarial para retenção de clientes e aumento das vendas, sem abordar conceitos técnicos de outros sistemas. Já o estudo apresentado por AZKA e AISYAH (2024) tem como foco a implementação do ERPNext em empresas para otimizar o gerenciamento financeiro de projetos, aumentar a eficiência nos processos administrativos e orçamentários e garantir a qualidade dos projetos. CHOUHAN e MISHRA (2021) seguem um contexto bastante específico na área da saúde, pois utilizam templates de integração disponibilizados pela plataforma da Mulesoft para conectar sistemas de saúde de prontuário eletrônico a uma API de aplicativo fitness de smartwatches, com o intuito de enviar dados para a base do CRM Salesforce. XU, JIN e KIM (2019), por sua vez, utilizam o mecanismo do agente de autenticação implementado no Kong como base para o desenvolvimento de um novo agente de segurança e autenticação de microsserviços dos próprios autores. 28 Finalmente, tem-se um estudo que mais se aproxima dos conceitos do presente trabalho, GADIA et. al (2022), fazem uma análise comparativa entre as capacidades de diferentes ferramentas como Google Apigee, AWS Gateway e Firebase. No entanto, o foco dos autores estava na criação de uma nova ferramenta para gerenciamento da conectividade de sistemas back-end para suprir as deficiências das soluções analisadas. Com isso, evidencia-se a contribuição do presente trabalho, uma vez que foi possível integrar e unificar diversos trabalhos anteriores que tratavam das ferramentas de forma isolada e com diferentes motivações. Este estudo fornece a informação direta otimizada, direcionando a decisão dos usuários na escolha de tecnologias apropriadas, considerando as necessidades de cada empresa. 29 3. ESTRUTURAÇÃO TÉCNICA E RESULTADOS 3.1. Definição de requisitos Com base no levantamento bibliográfico e na necessidade de integração do sistema CRM Salesforce com o ERPNext via soluções de gateway de API para garantir a segurança e monitoramento das transações, foram definidos requisitos funcionais e não funcionais esperados das soluções de gateway de API para auxiliar na execução dos testes de capacidade e performance entre os gateways. Além disso, tais requisitos foram utilizados para nortear a escolha da arquitetura de implementação a ser utilizada na rotina de testes. Requisitos funcionais (RF) RF1. Sincronização de dados: Sincronia bidirecional entre o CRM Salesforce e o ERPNext para garantir que as informações estejam atualizadas em ambos os sistemas e evitar inconsistências de dados. RF2. Gestão de estoque e produtos: Gerenciar informações de estoque e produtos entre os sistemas. Suportar operações de atualização vindas do CRM Salesforce ou diretamente no ERPNext. RF3. Gestão de contatos e clientes: Integrar dados de contato, lead e cliente do CRM Salesforce ao módulo de clientes do ERPNext e suportar operações de criação, atualização e exclusão de registros de clientes originadas de ambos os sistemas. Requisitos não funcionais (RNF) RNF1. Segurança: Garantir a proteção para os acessos e para os dados transmitidos entre os sistemas CRM Salesforce e ERPNext. Aplicar protocolos de segurança e criptografia avançados. RNF2. Desempenho: Garantir que as integrações entre os sistemas tenham um desempenho adequado para operações acionadas por eventos ou em tempo real, levando em consideração métricas de latência e volume trafegado. 30 RNF3. Usabilidade: Garantir que as interfaces da central de controle das soluções sejam intuitivas e fáceis de usar, considerando tanto o design quanto a documentação disponível de cada ferramenta. RNF4. Monitoramento e log: Contar com um módulo de monitoramento contínuo para acompanhar a capacidade e performance das integrações, bem como a geração de logs detalhados das operações para resolução de erros e possíveis problemas. RNF5. Conformidade com regulamentações: Garantir que as integrações entre sistemas estejam em conformidade com regulamentações e políticas de proteção de dados, como por exemplo a GDPR e LGPD. 3.2. Definição da arquitetura A arquitetura de integração é composta pelos seguintes componentes principais: ● CRM Salesforce: Sistema de gestão de relacionamento com o cliente a ser integrado com o ERP, sendo que a comunicação será feita por meio de APIs; ● ERPNext: Sistema de gestão empresarial a ser integrado com o CRM, sendo que a comunicação será feita por meio de APIs; ● Gateways de API: Ferramenta de gerenciamento de APIs, responsável pela transformação de dados, orquestração de processos e conexão entre o CRM Salesforce e ERPNext. São utilizadas três soluções de gateway: Google Apigee, Kong e Mulesoft Anypoint Platform. Destaca-se que o principal componente da arquitetura proposta neste trabalho é o processo de integração entre o CRM Salesforce e o ERPNext. Integrar esses sistemas utilizando ferramentas robustas e confiáveis de gateway de API é essencial para garantir que os dados entre as aplicações estejam atualizados e consistentes, isso permite operações eficientes e sem falhas. Por se tratar de uma integração bidirecional, o processo pode ser iniciado tanto pelo CRM Salesforce quanto pelo ERPNext. A solicitação é feita por meio de uma chamada de API ao gateway, que garante um nível adicional de controle e 31 segurança. O gateway de API executa todos os processos necessários de autenticação, transformação de dados, registro de log e roteamento da requisição ao sistema destino. Por fim, os dados são processados ou atualizados, cumprindo a ação requisitada inicialmente e é enviado uma resposta de sucesso ao sistema de origem. Esse processo de integração é ilustrado com mais detalhes na Figura 3. Figura 3: Arquitetura das integrações Fonte: Elaborado pelo autor. 3.3. Detalhamento do desenvolvimento O objetivo almejado da fase de desenvolvimento é comparar as funcionalidades de cada gateway de API levando em consideração as métricas listadas no Quadro 1. Para realizar uma análise mais detalhada, é necessário também considerar os fatores não funcionais detalhados na Seção 3.1, visto que a complexidade de configuração afeta diretamente o tempo necessário para preparar os ambientes de teste. Além disso, a disponibilidade de uma documentação de qualidade contribui para a agilidade no processo de configuração e na resolução de erros comuns. O custo de implementação, por sua vez, influencia diretamente na delimitação de escopo dos testes, enquanto a usabilidade da plataforma e da console de monitoramento das aplicações é fundamental para visualizar e exportar os dados de maneira eficiente. A configuração inicial dos gateways Google Apigee e Mulesoft Anypoint Platform foram realizadas diretamente na plataforma online utilizando contas de teste gratuitas oferecidas para desenvolvedores. Por outro lado, para configurar o 32 gateway Kong foi preciso instalar o Docker e finalizar o setup na máquina local, pois o processamento em nuvem é restrito apenas para clientes empresariais. Dessa forma, mesmo com o processamento local das aplicações hospedadas no Kong, todas as consoles de monitoramento das soluções de gateway são acessíveis online. Após a configuração dos ambientes, foram adicionados aos gateways os microsserviços desenvolvidos na linguagem Java, que são os responsáveis pela integração entre o CRM Salesforce e ERPNext. Além disso, a ferramenta Postman18 foi utilizada amplamente nessa fase para testar as conexões, validar os tipos de resposta das APIs e medir os tempos de cada requisição. Durante o processo de implementação, houve um contratempo na realização dos testes devido à expiração das contas de teste gratuitas utilizadas para os gateways Kong e Mulesoft Anypoint Platform. Isso ocasionou uma breve interrupção no cronograma planejado originalmente, pois foi preciso recriar os ambientes de teste em novas instâncias dos gateways. É importante mencionar que embora o gateway Kong seja uma ferramenta open source, o acesso à console de monitoramento online requer pagamento após o período de teste gratuito de 30 dias. Além disso, vale ressaltar que no caso da plataforma Google Apigee, a conta não expirou por se tratar de um modelo de utilização baseado em créditos, porém, após o consumo dos créditos iniciais disponibilizados gratuitamente, iniciaram-se as cobranças pelo uso dos serviços adicionais. Isso exigiu um planejamento mais cuidadoso em relação à limitação dos custos excessivos de maneira a não comprometer a integridade dos resultados obtidos. Os cenários de teste abrangem vários casos de implantação para avaliar a performance e a capacidade das soluções de gateway em diferentes condições operacionais. A implementação foi feita simulando cenários de baixa carga e de alta demanda das APIs, com diferentes volumes de dados trafegados e requisições induzindo ao erro. Essa amplitude de testes foi essencial para identificar o comportamento de cada gateway de API e possibilitar uma visão completa na console de monitoramento, verificando as métricas de quantidade de requisições, tempo de resposta, taxa de erros, latência e o volume trafegado em requisições. 18 Fonte: https://www.postman.com/. Acesso em: 09/10/2024. https://www.postman.com/ 33 3.4. Documentação dos testes A rotina de testes foi planejada considerando uma arquitetura baseada em eventos agendados, ou seja, a cada 15 minutos uma função é ativada para sortear um número aleatório N que simula a quantidade de usuários realizando consultas simultâneas às APIs hospedadas nas plataformas Mulesoft Anypoint Platform, Kong e Google Apigee. Essas aplicações acessam a base de dados atualizada do CRM Salesforce, que é sincronizada com o ERPNExt por meio de outra API previamente configurada, para retornar dados de contatos e leads. A execução dos testes se deu em três diferentes fases com a seguinte progressão de carga: ● Fase 1: 1 a 100 requisições simultâneas; ● Fase 2: 101 a 300 requisições simultâneas; ● Fase 3: 301 a 600 requisições simultâneas. Após cada execução, as métricas definidas no Quadro 1 são capturadas e disponibilizadas nas consoles de monitoramento de cada ferramenta por meio de dashboards e tabelas intuitivas. Na Figura 4 é ilustrado o comportamento da rotina de testes descrita. Figura 4: Diagrama do funcionamento dos testes Fonte: Elaborado pelo autor. 34 Para garantir a validade dos testes realizados, foi necessário executar os mesmos conjuntos de testes repetidas vezes para ter certeza que não houve desvios nas métricas aferidas. Ademais, o aumento da carga nos testes foi realizado de maneira progressiva e com requisições de volumes reduzidos, para somente depois iniciar os testes com requisições de volumes integrais. Na fase de desenvolvimento, os tipos de requisições foram devidamente separados e identificados para facilitar no rastreamento de cada requisição. Esses procedimentos foram essenciais para certificar a validade e integridade dos testes, atingindo a capacidade máxima computacional local (no caso do Kong) e em nuvem da Mulesoft Anypoint Platform e Google Apigee. No caso da plataforma Google Apigee, os testes também foram realizados de forma a não exceder excessivamente os custos previstos. 3.5. Resultados Para garantir as mesmas condições de teste para os diferentes gateways de API avaliados, a quantidade de requisições e o volume de dados trafegado são os mesmos para as três ferramentas, como ilustrado na Figura 4. Assim sendo, na Figura 5 é apresentado o resultado dos testes referentes à métrica de latência dos diferentes gateways de API. Fica evidente que o processamento local do Kong contribui significativamente para um ótimo desempenho com baixa latência. Por outro lado, levando em consideração que as soluções Mulesoft Anypoint Platform e Google Apigee processam em nuvem, o desempenho do gateway Google Apigee foi bastante inferior. Embora 60ms de latência seja uma taxa tolerável em muitos casos, para cenários de alta carga isso pode levar a degradação do desempenho dos ambientes de produção, especialmente se o número de acessos simultâneos exceder os valores testados sem uma otimização prévia da estratégia de implementação ou do aumento de capacidade computacional. 35 Figura 5: Gráfico da taxa de latência dos gateways Fonte: Elaborado pelo autor. Na Figura 6 é ilustrada a taxa de erros de cada gateway de API, sendo possível observar que até o marco de 250 acessos simultâneos todos os gateways suportaram as requisições sem retornar erros. No entanto, após esse marco, houve uma queda significativa na capacidade de processamento simultâneo de todos os gateways e a taxa de erros aumenta de maneira expressiva, isso pode indicar a necessidade de otimização da estratégia de implementação ou que a capacidade computacional alocada para as aplicações não seja suficiente para tais volumes de acessos simultâneos. 36 Figura 6: Gráfico da taxa de erros dos gateways Fonte: Elaborado pelo autor. O resultado do tempo médio de resposta dos três gateways, ilustrado na Figura 7, demonstra que a solução Mulesoft Anypoint Platform foi a que melhor performou, com uma diferença significativa entre as outras duas ferramentas. Vale evidenciar que o desempenho da Mulesoft estava bastante parecido com o da Google Apigee nos testes de menor carga, porém, após o marco de 350 acessos simultâneos, a diferença se torna considerável. Além disso, embora o gateway Kong teve o melhor desempenho na taxa de latência, o tempo médio de resposta foi altamente elevado, ou seja, houve pouco atraso na transmissão de dados, porém uma grande demora no processamento. 37 Figura 7: Gráfico do tempo médio de resposta dos gateways Fonte: Elaborado pelo autor. Conforme evidenciado nos gráficos, as métricas analisadas definem claras diferenças em relação ao desempenho e capacidade de cada ferramenta. O gateway Mulesoft Anypoint Platform apresentou bons resultados na latência e tempo de resposta, tornando-o uma escolha confiável, eficiente e com suporte técnico especializado, isso confirma a sugestão inicial de que a ferramenta nativa ao ecossistema Salesforce sugere um melhor desempenho. Por outro lado, apesar de o gateway Kong ser open source e ter se destacado com baixa latência, apresentou um atraso significativo no tempo de resposta e maior taxa de erros, indicando que embora seja uma solução viável, é necessário maior conhecimento técnico para otimizar a implementação. Por fim, o gateway Google Apigee, apesar de ser uma solução paga, revelou altas taxas de latência e um desempenho mediano na taxa de erros e tempo de resposta, isso sugere que a escolha dessa solução pode ser apropriada para cenários de menor complexidade ou, assim como o Kong, precise passar por um processo de otimização da implementação. Embora o foco da análise de gráficos tenha sido em métricas de performance, é essencial ressaltar que as métricas de capacidade foram evidenciadas especialmente na definição da carga e no volume dos testes, visto que os gateways de API foram submetidos à no máximo 600 acessos simultâneos com 38 volume de dados considerável, sendo trafegado cerca de 100 kilobytes para cada operação de consulta e com tempo máximo de resposta de 7 segundos. Por isso, considerando a capacidade computacional disponível para alocação nas contas gratuitas, a cobertura do conjunto de testes foi suficientemente abrangente. De maneira complementar, os resultados obtidos da análise dos requisitos não funcionais, previstos na Seção 3.1, fornecem informações fundamentais para entender não apenas as capacidades técnicas das ferramentas de gateway de API, mas também a experiência do usuário e a viabilidade de implementação em cenários empresariais. Dito isso, a complexidade de configuração do ambiente reflete a facilidade ou dificuldade no processo de inicialização e adoção da tecnologia. A qualidade da documentação de suporte, por sua vez, é essencial para auxiliar os usuários na resolução de problemas e no esclarecimento de dúvidas técnicas. Além disso, o custo de implementação é um fator crítico, pois impacta o orçamento das organizações e as escolhas de recursos tecnológicos. Por fim, a usabilidade da plataforma e da console de monitoramento avalia a intuitividade das interfaces, possibilitando a visualização eficaz do comportamento das aplicações. Vale ressaltar que as métricas de usabilidade foram avaliadas de maneira subjetiva, a partir da percepção da autora e do seu julgamento sobre o que seria mais apropriado para o presente estudo. Logo, não foram aplicadas ferramentas padronizadas de experiência do usuário. Essa abordagem foi escolhida devido à natureza exploratória da pesquisa, com o objetivo de fornecer uma análise inicial das características de cada ferramenta considerada. Todos esses fatores analisados estão apresentados no Quadro 2, que utiliza diferentes cores para representar os níveis de avaliação. 39 Quadro 2: Resultado da análise dos requisitos não funcionais Fonte: Elaborado pelo autor. É importante mencionar que os requisitos de segurança e conformidade com as legislações LGPD e GDPR são de responsabilidade das plataformas de gateway de API, que asseguram a proteção das informações sensíveis trafegadas em seus servidores. Diante do exposto no Quadro 2, novamente constata-se que a ferramenta Mulesoft Anypoint Platform demonstrou melhor capacidade em várias categorias, evidenciando sua eficácia. No entanto, a avaliação intermediária referente ao custo de implementação sugere que, apesar de suas qualidades, para usuários com orçamentos limitados, a relação custo-benefício precisa ser atentamente analisada com base nas necessidades e recursos de cada empresa. 40 4. CONCLUSÃO 4.1. Contribuições do trabalho A implementação de soluções de gateway de API em contextos empresariais para garantir a gestão efetiva do relacionamento com os clientes vem se mostrando uma abordagem positiva, porém extensa. Considerando as dificuldades a respeito da complexidade do processo de eleger a solução mais adequada de gateway de API para orquestrar todas as integrações presentes em uma organização, verificou-se então a pertinência do presente trabalho para complementar a literatura e otimizar a escolha de uma solução de gateway de API. Dessa maneira, este trabalho trouxe contribuições significativas para a literatura ao consolidar diversas pesquisas avulsas sobre os sistemas presentes neste estudo. Conforme abordado na Seção 2.5, as pesquisas relacionadas frequentemente abordam as ferramentas de forma isolada e com diferentes motivações, seja para o desenvolvimento de uma nova ferramenta que supere os sistemas analisados ou na implantação de novas tecnologias para melhora da gestão de processos internos. Portanto, ao unificar diversas pesquisas isoladas que tratam dos sistemas utilizados neste presente trabalho, é possível obter uma análise com resultados mais amplos e complementar a literatura com informações diretas e direcionadas para os usuários. Essa contribuição se dá por meio da viabilização de parâmetros da análise comparativa de capacidade e performance dos gateways de API. Assim, pode-se afirmar que esses benefícios não apenas facilitam a escolha do Gateway de API mais adequado, mas também fortalecem a competitividade da empresa no mercado ao melhorar a gestão efetiva de relacionamento com o cliente. 4.2. Trabalhos futuros A partir de sugestões de melhorias propostas pela comissão avaliadora do XXXVI Congresso de Iniciação Científica da Unesp, tem-se como propostas de trabalhos futuros o aumento da carga e da abrangência dos testes, incluindo mais operações como a atualização e a criação de informações nas bases de dados, 41 pois isso permitiria uma análise mais completa do comportamento das soluções de gateway de API avaliadas em diferentes tipos de requisições. Além disso, após conversas com profissionais atuantes da área de implantação de gateways, foi sugerido adicionar mais microsserviços e diversificar os casos de teste em diferentes linguagens de programação, porque todas as aplicações neste trabalho foram implementadas na linguagem Java. Ademais, recomenda-se aumentar a capacidade computacional das instâncias de teste, permitindo uma avaliação mais robusta e eficiente da capacidade e performance das plataformas. Desse modo, fica evidente que as sugestões de trabalhos futuros visam aumentar a qualidade da análise comparativa realizada, considerando ainda mais casos de uso. Portanto, perante o exposto, é possível afirmar que o objetivo principal do trabalho foi atingido. REFERÊNCIAS AL HAYEK, W. Y.; ODEH, R. A. A. Cloud ERP vs On-Premise ERP. International Journal of Applied Science and Technology, v. 10, n. 4, p. 2-5, 2020. ALI, S. A.; ZAFAR, M. W. API Gateway Architecture Explained. International Journal of Computer Science and Technology, v. 5, n. 1, p. 506-546, 2021. ANDRADE, G. A. S. et al. Social customer relationship management e resiliência organizacional de microempresas brasileiras na pandemia de Covid-19. Revista de Administração Mackenzie, v. 24, n. 6, p. 5-7, 2023. AREMU, A. Y.; SHAHZAD, A.; HASSAN, S. Determinants of enterprise resource planning adoption on organizations’ performance among medium enterprises. LogForum, v. 14, n. 2, p. 245-255, 2018. AZKA, A. F.; AISYAH, N. ERPNext for Effective Budgeting: Overcoming Project Financial Management Challenges in System Integrator Company. Adpebi Science Series, v. 1, n. 1, p. 3-6, 2024. ARORA, L. et al. Understanding and managing customer engagement through social customer relationship management. Journal of Decision Systems, v. 30, n. 2–3, p. 215–234, 2021. BOULDING, W. et al. A customer relationship management roadmap: What is known, potential pitfalls, and where to go. Journal of Marketing, v. 69, p. 155-166, 2005. CHOUHAN, M. R. S.; MISHRA, S. P. API-led connectivity using Mulesoft for healthcare. Journal of University of Shanghai for Science and Technology, v. 23, n. 6, p. 1363-1372, 2021. DEMI, S.; HADDARA, M. Do Cloud ERP Systems Retire? An ERP Lifecycle Perspective. Procedia Computer Science, v. 138, p. 587-594, 2018. DICHTER, V. Monolíticos x Microsserviços: uma abordagem técnica. Medium, 2023. Disponível em: https://medium.com/@vinciusdichter/monol%C3%ADticos-x-microsservi%C3%A7 os-uma-abordagem-t%C3%A9cnica-ef376e5f8204. Acesso em: 25/06/2024. DRAGONI, N. et al. Microservices: Yesterday, Today, and Tomorrow. Present and Ulterior Software Engineering, p. 195-216, 2017. DYCHE, J. The CRM handbook: A business guide to customer relationship management. Boston: Addison-Wesley Publishing Company, 2002. GADGE, S.; KOTWANI, V. Microservice architecture: API gateway considerations. GlobalLogic Organisations, v. 11, p. 3-13, 2018. https://medium.com/@vinciusdichter/monol%C3%ADticos-x-microsservi%C3%A7os-uma-abordagem-t%C3%A9cnica-ef376e5f8204 https://medium.com/@vinciusdichter/monol%C3%ADticos-x-microsservi%C3%A7os-uma-abordagem-t%C3%A9cnica-ef376e5f8204 GADIA, R.; SHAH, R.; VARSHNEY, S.; SAWANT, V. A system on automated database and API (Application Programming Interface) management. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology (IJRASET), v. 10, n. 4, p. 3226-3234, 2022. GODBOLE, M. V. Revolutionizing Enterprise Resource Planning (ERP) Systems through Artificial Intelligence. International Numeric Journal of Machine Learning and Robots, v. 7, n. 7, p. 1-15, 2023. GUPTA, P. Introduction to Imperative Code Execution Machine - a framework for sustainable Salesforce application development. IEEE/ACIS 20th International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications (SERA), p. 30-38, 2022. IKEDA, D. Que venha o que vier: dedico às mentes brilhantes do amanhã. Editora Brasil Seikyo, v. 1, n. 1, p. 172, 2019. IRIANA, R.; BUTTLE, F. Strategic, operational, and analytical customer relationship management: Attributes and measures. Journal of Relationship Marketing, v. 5, n. 4, p. 23-42, 2007. ISO/IEC 25010: System and Software Quality Models. Disponível em: https://iso25000.com/index.php/en/iso-25000-standards/iso-25010. Acesso em: 20/05/2024. KOBYLIŃSKI, A. The Relationships between Software Development Processes and Software Product Quality. Perspectives in Business Informatics Research, p. 161-169, 2013. KUMAR, V.; REINARTZ, W. J. Customer Relationship Management: A Databased Approach. Hoboken: Wiley & Sons, 2006. LOKUGE, S. et al. The Next Wave of CRM Innovation: Implications for Research, Teaching, and Practice. Communications of the Association for Information Systems, v. 46, p. 4-6, 2020. LOURENÇO, J.; SILVA, A. R. Monolith Development History for Microservices Identification: a Comparative Analysis. In: IEEE International Conference on Web Services (ICWS), v. 1, n. 1, p. 50-56, 2023. NGUYEN, B. The dark side of CRM. The Marketing Review, v. 11, n. 2, p. 137-149, 2011. NIZAMANI, S. et al. A Conceptual Framework for ERP Evaluation in Universities of Pakistan. Sindh University Research Journal, v. 45, n. 3, p. 467-475, 2014. MANCHAR, A.; CHOUHAN, A. Salesforce CRM: A new way of managing customer relationship in cloud environment. Second International Conference on Electrical, Computer and Communication Technologies (ICECCT), p. 1-4, 2017. https://iso25000.com/index.php/en/iso-25000-standards/iso-25010 MEGAHED, A. et al. Optimizing cloud solution design. Future Generation Computer Systems, v. 91, p. 86-95, 2019. PALIOURAS, K.; SIAKAS, K. V. Social Customer Relationship Management. International Journal of Entrepreneurial Knowledge, v. 5, n. 1, p. 3-5, 2017. PAYNE, A.; FROW, P. A strategic framework for customer relationship management. Journal of Marketing, v. 69, n. 4, p. 167-176, 2005. PERDOMO, W.; ZAPATA, M. Software quality measures and their relationship with the states of the software system alpha. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, v. 29, n. 2, p. 346-363, 2021. PUTRA, D. G.; RAHAYU, R.; PUTRI, A. The influence of Enterprise Resource Planning (ERP) implementation system on company performance mediated by organizational capabilities. Journal of Accounting and Investment, v. 22, n. 2, p. 221-241, 2021. RAMOS, C. et al. Análisis de información sobre manejo de compras de la empresa Capital general gestionada a través del sistema ERPNEXT. Dissertação (Doutorado) - Universidad de El Salvador, 2023. ROBERT, J. F.; TED, F. C. Enterprise resource planning (ERP) - A brief history. Journal of Operations Management, v. 25, n. 2, p. 357-363, 2007. SALESFORCE. Annual report: Fiscal year 2024. Disponível em: https://s23.q4cdn.com/574569502/files/doc_financials/2024/ar/salesforce-fy24-ann ual-report.pdf. Acesso em: 15/06/2024. SILVA FILHO, J. I. O desenvolvimento do e-commerce durante a pandemia. Trabalho de Conclusão de Curso (Ciências Econômicas) - Universidade Federal de Pernambuco, 2023. STEFANI, A.; VAMVATSIKOU, E.; VASSILIADIS, B. Insights into B2C E-Commerce Quality Using ISO 25010. Journal of Software Engineering and Applications, v. 16, p. 622-639, 2023. SUNKARI, S. A Brief Review on CRM, Salesforce and Reasons Stating Salesforce as One of the Top CRM’s. SSRN Electronic Journal, p. 4-6, 2022. WINER, R. S. A framework for customer relationship management. California Management Review, v. 43, n. 4, p. 89-105, 2001. XU, R.; JIN, W.; KIM, D. Microservice Security Agent Based On API Gateway in Edge Computing. Sensors, v. 19, n. 22, p. 3-5, 2019. ZOHA, F. Salesforce control systems: a review of studies. International Journal of Business Excellence, v. 23, p. 188-225, 2021. https://s23.q4cdn.com/574569502/files/doc_financials/2024/ar/salesforce-fy24-annual-report.pdf https://s23.q4cdn.com/574569502/files/doc_financials/2024/ar/salesforce-fy24-annual-report.pdf