ADR 0003: Adoção de Google Cloud Run (Serverless)¶

Status¶

Aceito

Contexto¶

A plataforma atende grupos de pesquisa universitários. O tráfego de acesso é altamente sazonal: há picos enormes durante as semanas de entrega de teses, artigos de fim de semestre e submissões para congressos, enquanto o sistema fica praticamente ocioso durante madrugadas, feriados e férias escolares. Manter servidores virtuais (VMs) tradicionais rodando 24/7 geraria custos desnecessários para o orçamento do laboratório. Por outro lado, precisamos que a aplicação suporte picos repentinos de dezenas de uploads simultâneos sem cair.

Decisão¶

Optamos por hospedar o backend da aplicação utilizando o Google Cloud Run, uma plataforma Serverless para contêineres Docker.

Consequências¶

Positivas¶

Escalabilidade Automática: O Cloud Run escala instâncias automaticamente (Scale to N) durante picos de tráfego, garantindo estabilidade durante as semanas de entrega.
Redução de Custos (Scale to Zero): Quando não há tráfego (ex: madrugadas), as instâncias são desligadas, resultando em cobrança zero para o tempo de computação.
Agilidade no Deploy: Por ser conteinerizado, a integração com o GitHub Actions se torna natural. Basta construir a imagem Docker e enviá-la para o Artifact Registry.

Negativas / Riscos¶

Cold Starts: Como o sistema pode escalar a zero, o primeiro usuário a acessar a plataforma após um longo período de inatividade pode enfrentar uma demora (Cold Start) de alguns segundos enquanto o contêiner Java/Spring Boot sobe. Isso será mitigado mantendo 1 instância mínima rodando no horário comercial.
Stateless Obrigatório: Obriga a aplicação a ser estritamente stateless (sem estado interno). Todo armazenamento persistente precisa ser delegado (PostgreSQL, GCS), o que já está alinhado com a arquitetura definida.

Histórico de Versões¶

Versão	Data	Descrição	Autor
`1.0`	04/06/2026	Criação do documento	Pedro Henrique P. Santos
`1.1`	13/06/2026	Revisão técnica e reestruturação da documentação	Pedro Henrique P. Santos
`1.2`	04/07/2026	Revisão profunda, correção de metadados e melhorias visuais	Pedro Henrique P. Santos