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title: "Sistema de Integração SAP Healthcare"
slug: "sap-integration-healthcare"
summary: "Integração bidirecional processando 100k+ transações/dia com 99.9% uptime"
client: "Confidencial - Multinacional Healthcare"
industry: "Healthcare"
timeline: "6 meses"
role: "Arquiteto de Integração"
image: ""
tags:
  - SAP
  - C#
  - .NET
  - Integrações
  - Enterprise
  - Healthcare
featured: true
order: 1
date: 2023-06-15
seo_title: "Case: Integração SAP Healthcare - 100k Transações/Dia"
seo_description: "Como arquitetamos sistema de integração SAP processando 100k+ transações diárias com 99.9% uptime para empresa healthcare."
seo_keywords: "integração SAP, C#, .NET, SAP Connector, enterprise integration, healthcare"
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## Overview

**Cliente:** Multinacional Healthcare (confidencial)
**Porte:** 100.000+ funcionários
**Projeto:** Integração de benefícios
**Timeline:** 6 meses
**Meu Role:** Arquiteto de Integração

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## Desafio

O cliente tinha sistema interno de gestão de benefícios que precisava sincronizar com SAP ECC para processar folha de pagamento.

### Dores principais:
- Processo manual sujeito a erros
- 3-5 dias de delay entre sistemas
- 100k funcionários esperando processamento
- Picos de carga (final de mês)

### Constraints:
- Budget limitado (sem SAP BTP)
- Time SAP interno pequeno (2 desenvolvedores)
- Prazo apertado (6 meses go-live)
- Sistema legado .NET Framework 4.5

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## Solução

Arquitetura de integração bidirecional:

```
[Sistema Interno] ←→ [Queue] ←→ [SAP Connector] ←→ [SAP ECC]
       ↓                              ↓
  [MongoDB Logs]              [ABAP Z_BENEFITS]
```

### Componentes:
- .NET Service com SAP Connector (NCo 3.0)
- ABAP transaction customizada (Z_BENEFITS)
- Queue system (RabbitMQ) para retry logic
- MongoDB para auditoria e troubleshooting
- Scheduler (Hangfire) para batch processing

### Fluxo:
1. Sistema gera mudanças (new hire, alterações)
2. Service processa batch (500 registros/vez)
3. SAP Connector chama Z_BENEFITS via RFC
4. SAP retorna status (sucesso/erro)
5. Retry automático se falha (max 3x)
6. Logs MongoDB para troubleshooting

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## Resultado

### Métricas:
- **100k+** transações/dia processadas
- **99.9%** uptime
- Redução de **5 dias → 4 horas** (delay)
- **80%** redução tempo processamento
- **Zero** erros manuais (vs 2-3% antes)

### Benefícios:
- Funcionários recebem benefícios on-time
- Time RH economiza 40h/mês (trabalho manual)
- Auditoria completa (compliance)
- Escalável (crescimento 30% ano sem refactor)

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## Tech Stack

`C#` `.NET Framework 4.5` `SAP NCo 3.0` `RabbitMQ` `MongoDB` `Hangfire` `Docker` `SAP ECC` `ABAP` `RFC`

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## Decisões & Motivação

### 💡 Decisão 1: SAP Connector vs SAP BTP

**Opções avaliadas:**
- SAP BTP (eventos, APIs modernas, cloud)
- SAP Connector (RFC direto, on-premise)

**Escolhemos:** SAP Connector

**Motivação:**
- Cliente tinha SAP ECC on-premise (não S/4)
- Budget não permitia licença BTP
- Time SAP confortável com ABAP/RFC
- Necessidades atendidas com RFC (não precisava event-driven real-time)

**Trade-off aceito:**
- Menos "moderno" que BTP, mas 100% funcional
- Custo R$ 0 adicional vs R$ 150k+/ano BTP
- Delivery 2 meses mais rápido (sem learning curve BTP)

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### 💡 Decisão 2: Queue System vs Calls Diretos

**Opções avaliadas:**
- Chamadas síncronas diretas (mais simples)
- Queue com retry (mais complexo)

**Escolhemos:** Queue + Retry

**Motivação:**
- SAP ocasionalmente indisponível (manutenção)
- Picos de carga (final do mês = 200k reqs)
- Garantir zero perda de dados
- Resiliência > simplicidade (ambiente crítico)

**Implementação:**
- RabbitMQ com dead-letter queue
- Retry exponencial (1min, 5min, 15min)
- Alertas se 3 falhas consecutivas

**Resultado:**
- Zero perda dados em 2 anos produção
- Time RH não precisa "ficar de olho"

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### 💡 Decisão 3: ABAP Customizado vs Standard

**Opções avaliadas:**
- BAPIs standard SAP (zero código ABAP)
- Transaction customizada (Z_BENEFITS)

**Escolhemos:** Transaction customizada

**Motivação:**
- BAPIs standard não tinham validações específicas do negócio
- Cliente queria lógica centralizada no SAP (single source of truth)
- Permitiu validações complexas (elegibilidade, dependentes, limites)

**Trade-off:**
- Requer manutenção ABAP (time SAP interno)
- Mas: Cliente preferiu vs lógica dupla (risco dessincronia)

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### ❌ Alternativas NÃO Escolhidas

**Webhook/Callback (Event-Driven):**
- Cliente não tinha infraestrutura expor APIs
- Sistema interno atrás de firewall
- Polling batch funciona bem para o caso

**Microserviços Kubernetes:**
- Overkill para integração única
- Time não tinha expertise K8s
- Docker simples suficiente

**Real-time Sync (<1min):**
- Negócio não precisa (batch diário ok)
- Custo infra aumentaria 3x
- 4h delay é aceitável para folha

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## Aprendizados

### ✅ O que funcionou muito bem:
- Envolver time SAP desde dia 1 (buy-in)
- MongoDB para logs (troubleshooting 10x mais rápido)
- Retry logic salvou inúmeras vezes

### 🔄 O que faria diferente:
- Adicionar health check endpoint mais cedo
- Dashboard de monitoramento desde início (adicionamos depois)

### 📚 Lições para próximos projetos:
- Cliente "budget limitado" ≠ "solução limitada" - criatividade resolve
- Documentar TODAS decisões arquiteturais (team turnover)
- Simplicidade vence complexidade quando ambas funcionam (KISS)

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