S Selfint
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Administração e desenvolvimento

Visão técnica do Selfint

O Selfint é uma plataforma de integração multi-cliente com workflows dinâmicos, catálogo unificado de conexões, gestão de credenciais com vault/KMV, observabilidade operacional e opções de deployment para diferentes contextos.

Esta página resume as capacidades mais relevantes para administradores, equipas de integração e developers.

Capacidades técnicas principais

Engine de workflows

Workflows criáveis por API/UI, com duplicação, pausa, retoma, execução, aprovações humanas, observabilidade, snapshots manuais, tagging, comparação de versões e rollback.

Triggers e entradas

Suporte no enum e na gestão de triggers para API, webhook, schedule, email poll, Kafka, queue consumer, spawn, pubsub, AMQP e MQTT.

Transformação e enriquecimento

Mappings configuráveis, importação OpenAPI, catálogos externos, JavaScript executor e processamento linha a linha.

Camada AI já operacional

Há AI Builder para sugestões e composição de workflows, além de steps AI com prompts, connections, preview, guard rails e logs de execução.

Segurança e governação

  • Multi-cliente: isolamento por cliente com contexto ativo e controlo de acesso por escopo.
  • RBAC: roles, permission sets, grupos e permissões efetivas por utilizador.
  • SSO: configuração de login único por cliente.
  • Auditoria: registo de ações críticas, histórico operacional e suporte a troubleshooting.
  • Credenciais: cofre por cliente, aliases, segredos locais ou remotos e gating por plano para KMV.
  • Superfícies públicas controladas: aprovações humanas e anexos podem ser expostos com tokens temporários em vez de sessão autenticada.
  • Tenant enforcement: o backend já valida ownership em superfícies críticas como filas e bindings sensíveis.

Conexões e autenticação

  • Catálogo unificado de conexões para reaproveitamento entre workflows e triggers.
  • Connections HTTP/OAuth2 unificadas e segredos resolvidos por vault/KMV em vez de depender da antiga superfície principal de API credentials.
  • Administração de credenciais de cliente com namespace, alias, reveal controlado e rotação.
  • Suporte para testar conexões persistidas ou temporárias; o código refere probes para SMTP, IMAP, HTTP, Kafka e SFTP, além de testers específicos para providers como OAuth2 e Bitrix.

Operação e observabilidade

  • Consulta de execuções com filtros por workflow, estado, executionId, correlationId, datas e tópico Kafka.
  • Retoma automática de execuções após resposta a pedidos de aprovação humana.
  • Histórico de versões de workflow com snapshot completo, tags e rollback.
  • Reprocessamento de workflows e mensagens.
  • Gestão de filas, mensagens pendentes e DLQ.
  • Monitoring Kafka com auditoria persistida, paginação real e ligação a execuções.
  • Métricas operacionais e superfícies administrativas de monitorização.
  • Jobs de cluster, health endpoints e pages de observabilidade.
  • Tracing já tem configuração própria via OpenTelemetry/Micrometer, embora ainda exija rollout mais forte para operação enterprise.

Administração funcional

  • Gestão de clientes, parceiros, utilizadores e preferências.
  • Planos de uso, quotas, alertas, overrides e dashboards de consumo.
  • Gestão de templates e superfícies de aprovação para fluxos com decisão humana.
  • Context variables, feature flags, plugins, triggers e catálogos administrativos.
  • Módulos dedicados para AI connections, prompts, preview e logs com estatísticas.
  • Suporte a providers como OpenAI, Azure OpenAI, Ollama e HTTP custom no editor de AI_CALL.

Deployment e ambientes

O produto já contempla mais do que um modelo de instalação.

Desenvolvimento

O desenvolvimento e a execução local usam PostgreSQL, com o mesmo contrato de migrations Flyway dos restantes ambientes.

Containers e orquestração

Existe suporte para Docker Compose, Kubernetes e Helm com pipeline de migrações e promoção controlada.

On-prem

O instalador on-prem usa artefactos já construídos e suporta cenários bare-metal ou VM com backend, frontend e runner de migrações.

Bases de dados

A base de dados interna usa PostgreSQL em desenvolvimento, testes de integração e produção.

Notas úteis para developers

  • O produto é API-first e expõe controladores específicos para workflows, versões, triggers, conexões, permissões, credenciais e planos.
  • Existe suporte para importação e exploração de especificações OpenAPI, útil para acelerar integrações e mappings.
  • Os workflows podem ser expostos via endpoints públicos controlados para triggers de API e webhook, e o produto também expõe endpoints públicos de OAuth.
  • Os endpoints públicos de aprovação suportam decisão externa com comentário e links temporários para download de anexos.
  • O ecossistema inclui superfícies dedicadas a AI builder, AI connections, prompts e logs, pensadas para uso administrado.
  • O step `AI_CALL` expõe provider, connection ref, prompts de sistema e utilizador, variáveis, input/output mapping, JSON schema, privacy flags e guard actions.
  • Operação segura depende de validar permissões, scoping por cliente, credenciais e quotas desde o desenho da integração.
  • O módulo visual de file processing existe no frontend, mas os presets estão hoje guardados em `localStorage`, não em backend partilhado.
  • Para ajuda interna já existe centro de ajuda no app, referência de workflows por metadata e superfícies próprias para troubleshooting operacional.