O Problema: Relatórios em Tempo Real Depois da Migração para ERP Cloud

Migrar de um ERP on-premises para um sistema cloud-native como o Infor Cloud Suite traz enormes benefícios em escalabilidade e manutenção, mas muitas vezes quebra os relatórios em tempo real. A Oldcastle APG, uma das maiores fornecedoras de materiais de construção da América do Norte, enfrentou exatamente isso: seus relatórios batch legados não conseguiam acompanhar a necessidade de visibilidade instantânea em customer service, finanças, logística e manufatura. Centenas de usuários ficavam esperando exportações diárias, perdendo oportunidades e atrasando decisões.

Desafio chave: O reporting embutido do Infor Cloud cobre apenas necessidades mínimas. Análises multidimensionais em tempo real exigiram uma arquitetura personalizada.

Este post detalha a arquitetura que eles construíram com os AWS Solutions Architects, focando no pipeline de streaming, camada de banco de dados e entrega de dashboards embarcados. É um blueprint prático para qualquer organização que esteja estendendo seu ERP cloud com analytics cloud-native.

Para uma visão mais ampla sobre padrões de identidade e acesso cloud-native, veja nosso guia sobre Azure Files Entra-Only Identities.

Real-time analytics dashboard with Amazon QuickSight showing ERP data from Infor System Abstract Visual

Mergulho na Arquitetura: Streaming do Infor para Aurora e QuickSight

A solução se apoia em três pilares: streaming de dados em tempo real, armazenamento escalável com alta disponibilidade e analytics embarcados. Vamos ver cada um.

1. Streaming em Tempo Real com Infor Data Fabric Stream Pipelines

O Infor Data Fabric Stream Pipelines é um add-on que captura eventos de insert, update e delete das tabelas do ERP (pedidos de venda, estoque, transações financeiras) assim que acontecem. Em vez de esperar por ETL batch, os dados são enviados imediatamente.

-- Exemplo: Consultando dados de stream armazenados no Aurora PostgreSQL
-- Os eventos brutos são armazenados em colunas JSONB para flexibilidade
SELECT
    event_id,
    event_type,
    table_name,
    payload ->> 'order_id' AS order_id,
    payload ->> 'status' AS status,
    event_timestamp
FROM
    stream_events
WHERE
    table_name = 'sales_orders'
    AND event_timestamp > NOW() - INTERVAL '1 hour'
ORDER BY
    event_timestamp DESC;

Decisões de design importantes:

  • Use Network Load Balancer (NLB) com Elastic IPs estáticos em subnets públicas para que o Infor alcance a VPC (o Infor não consegue acessar subnets privadas diretamente).
  • Roteadores RDS (instâncias EC2 com iptables NAT) encaminham o tráfego do NLB para o Aurora na subnet privada.
  • RDS Proxy gerencia o pool de conexões e o failover automático, essencial para streaming de alta frequência.

2. Camada de Armazenamento: Aurora PostgreSQL com Multi-AZ

O Aurora PostgreSQL foi escolhido por seu suporte a JSONB (schema flexível para dados de streaming), escalabilidade automática de armazenamento e alta disponibilidade Multi-AZ.

# Exemplo Python: Simulando como uma função Lambda processaria eventos de stream
# e os inseriria no Aurora
import json
import boto3
import psycopg2

def lambda_handler(event, context):
    # Parse do evento de stream (assume formato NDJSON do Infor)
    records = json.loads(event['body'])
    conn = psycopg2.connect(
        host='seu-cluster-aurora.cluster-xxxx.us-east-1.rds.amazonaws.com',
        dbname='erp_stream',
        user='stream_user',
        password='sua-senha'
    )
    cur = conn.cursor()
    for rec in records:
        # Insere evento bruto na coluna JSONB
        cur.execute(
            "INSERT INTO stream_events (table_name, payload, event_timestamp) VALUES (%s, %s, %s)",
            (rec['table'], json.dumps(rec['data']), rec['timestamp'])
        )
    conn.commit()
    cur.close()
    conn.close()
    return {'statusCode': 200, 'body': 'OK'}

3. Dashboards Embarcados com QuickSight

O Amazon QuickSight fornece dashboards interativos e relatórios pixel-perfect. A inovação principal foi embutir esses dashboards diretamente dentro do Infor OS via Amazon API Gateway.

// Exemplo: Gerando uma URL de dashboard embarcado do QuickSight via API Gateway + Lambda
// Esta função é chamada a partir de um iframe no Infor
const AWS = require('aws-sdk');
const quicksight = new AWS.QuickSight({ region: 'us-east-1' });

exports.handler = async (event) => {
    const userArn = 'arn:aws:quicksight:us-east-1:123456789012:user/default/erp_user';
    const dashboardId = 'sales-dashboard';
    
    const params = {
        AwsAccountId: '123456789012',
        MemberId: event.queryStringParameters.userId,
        IdentityType: 'QUICKSIGHT',
        SessionLifetimeInMinutes: 60,
        ExperienceConfiguration: {
            Dashboard: {
                InitialDashboardId: dashboardId
            }
        }
    };
    
    const result = await quicksight.generateEmbedUrlForRegisteredUser(params).promise();
    return {
        statusCode: 200,
        headers: { 'Access-Control-Allow-Origin': 'https://seu-dominio-infor.com.br' },
        body: JSON.stringify({ embedUrl: result.EmbedUrl })
    };
};

Nota de segurança: A função Lambda valida tokens de sessão do Infor, mapeia papéis de usuário para permissões do QuickSight e aplica filtros de segurança em nível de linha para que cada usuário veja apenas dados autorizados.

Cloud architecture diagram for Infor ERP integration with Amazon Aurora and QuickSight Programming Illustration

Resultados, Limitações e Próximos Passos

O Que Eles Alcançaram

  • Mais de 50 dashboards complexos implantados em 8 meses
  • Mais de 100 usuários simultâneos sem degradação de performance
  • Milhões de transações processadas diariamente em tempo real
  • Resposta de consulta abaixo de 1 segundo usando cache SPICE do QuickSight
  • Single sign-on e acesso a dados baseado em papéis

Limitações e Cuidados

  • Stream Pipelines é um add-on – nem todas as licenças do Infor o incluem. Verifique seu contrato.
  • IPs estáticos do NLB exigem gerenciamento cuidadoso se você escalar para múltiplas regiões.
  • JSONB no Aurora é flexível, mas pode se tornar um gargalo de performance se você não indexar campos consultados com frequência. Planeje sua estratégia de índices cedo.
  • Embutir QuickSight exige configuração cuidadosa de CORS e validação de tokens de sessão para evitar brechas de segurança.

Próximos Passos para Aprendizado

  1. Aprofunde-se no Infor Data Fabric – explore suas capacidades de streaming além da replicação básica de tabelas.
  2. Experimente o Aurora PostgreSQL com JSONB – teste estratégias de indexação para dados semiestruturados.
  3. Construa um dashboard embarcado no QuickSight – a documentação de Embedded Analytics do Amazon QuickSight tem tutoriais excelentes.
  4. Explore integração com IA/ML – a Oldcastle planeja adicionar previsão de demanda e busca inteligente usando Amazon Bedrock. Essa é a próxima fronteira natural.

Referência: Este artigo é baseado na arquitetura original publicada no AWS Architecture Blog.

AWS server rack with data streaming pipelines connecting on-premises ERP to cloud analytics Software Concept Art

Conclusão: O Blueprint para Analytics em ERP Cloud

A jornada da Oldcastle prova que migrações de ERP para a nuvem não precisam sacrificar relatórios em tempo real. Combinando o Infor Data Fabric Stream Pipelines com serviços gerenciados da AWS (Aurora, QuickSight, API Gateway, RDS Proxy), eles construíram um sistema escalável e sustentável. A lição principal: streaming vence batch sempre quando decisões operacionais dependem de dados atuais.

Se você está planejando uma migração semelhante, comece pequeno – escolha um processo de negócio crítico (por exemplo, rastreamento de pedidos de venda), construa uma prova de conceito com a arquitetura acima e itere. Os padrões aqui são reutilizáveis em qualquer sistema ERP que possa enviar eventos via REST ou protocolos de stream.

Para mais segurança na sua integração cloud-native, confira nosso guia sobre Critical React Server Components RCE Vulnerability (CVE-2025-55182).

Este conteúdo foi elaborado com o auxílio de ferramentas de IA, com base em fontes confiáveis, e revisado pela nossa equipe editorial antes da publicação. Não substitui o aconselhamento de um profissional especializado.