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PHP Experience 2019: Event Sourcing – pare de jogar seus dados fora!

PHP Experience 2019: Event Sourcing – pare de jogar seus dados fora!
Imagem: Redação iMasters

Você já parou para pensar no valor dos dados que são gerados, processados e descartados diariamente pelas nossas aplicações? Quais seriam os custos para modelar, armazenar e reaproveitar esses dados para outros fins? As perguntas são de Daniel Gimenes, Engenheiro de Software na UPX Technologies.

Daniel palestrou no PHP Experience 2019 nesta tarde, com o tema “Event Sourcing – pare de jogar seus dados fora!”. A ideia da palestra, segundo o desenvolvedor, foi fornecer uma visão geral sobre o que é Event Sourcing, quais são os custos e benefícios de se usar e quais impactos na arquitetura das aplicações.

Event Soucing

Event Sourcing é uma forma de arquitetura de software, onde se armazena todos os eventos, todos os fatos que ocorrem em uma aplicação. A intenção dele é não perder dados de jeito nenhum. Tudo o que acontece, você armazena. Todos seus outros estados são derivações desses eventos.

Por que usar?

“Como o objetivo do Event Sourcing é, principalmente, não perder dados, hoje a gente vê muitas áreas onde os dados têm cada vez mais valor para o negócio. Essa é a ideia do Event Sourcing, para que você não perca dados. Inclusive, aqueles que hoje podem não ter valor, amanhã podem ter.”, disse Gimenes.

Por que não usar?

Gimenes explica que “Usá-lo para algumas coisas não faz sentido. Ele gera um pouco mais de complexidade no seu código e alguns dados não vão ter valor para você. Por exemplo, se você tem um cadastro de TAGS, não faz sentido você colocar Event Sourcing nisso, porque seu custo vai ser maior e esses dados nunca vão representar algum valor para sua empresa.”

Uso do Event Sourcing

O Event Sourcing tem sido usado (e sempre foi, desde o início) para áreas de contabilidade. Setores financeiro, médico e legislativo fazem uso dessa ferramenta. Ela é empregada, principalmente, em áreas que trabalham com dinheiro, que necessitam de auditoria dos dados e que precisam ter certeza da consistência e confiabilidade das informações.

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