Anonymous Writes

O padrão Anonymous Writes em APIs é utilizado para o armazenamento de dados que não necessitam ser identificados ou endereçados de forma única e exclusiva. Este padrão é particularmente útil para dados que são mais relevantes em seu conjunto ou agregação do que como entidades individuais.

Como Funciona:

1. Armazenamento de Dados Agregados: Em vez de tratar cada entrada de dados como um recurso único e identificável, o Anonymous Writes permite enviar dados para a API que serão agregados ou processados como um conjunto. Isso é comum em situações como monitoramento de dados em tempo real, registros de eventos, ou dados de séries temporais.

2. Método de Escrita Personalizado: Utiliza-se um método customizado na API para permitir a escrita desses dados. Este método pode aceitar um volume grande de dados de uma só vez, que são processados e armazenados pela API.

Exemplo de Uso:

Imagine que você está desenvolvendo uma API para um sistema de monitoramento de tráfego em tempo real. Você deseja coletar dados de localização de veículos, mas não é necessário armazenar cada ponto de dados como um recurso individual.

• Chamada de API: POST /api/monitoramento/veiculos:write

  Payload:

  [
    {"veiculoId": "123", "latitude": 40.7128, "longitude": -74.0060, "timestamp": "2024-01-03T12:00:00Z"},
    {"veiculoId": "456", "latitude": 40.7129, "longitude": -74.0061, "timestamp": "2024-01-03T12:00:10Z"},
    // mais dados...
  ]

Considerações Importantes:

• Desempenho e Escalabilidade: Este padrão é ideal para situações em que o desempenho e a escalabilidade são importantes, pois reduz a sobrecarga de tratar cada entrada de dados como um recurso único.

• Agregação de Dados: O Anonymous Writes é útil quando o foco está na análise ou visualização agregada dos dados, em vez de operações em itens de dados individuais.

• Simplicidade de Implementação: Este padrão simplifica a implementação, pois não exige a gestão de identificadores únicos para cada entrada de dados.

O padrão Anonymous Writes oferece uma solução eficaz para gerenciar grandes volumes de dados em cenários onde a individualidade dos dados não é crucial. Ele permite o processamento e armazenamento eficientes de informações agregadas, sendo especialmente útil para dados de séries temporais ou monitoramento em tempo real.