Uma plataforma que hospeda vários serviços por cliente, na borda com Cloudflare + Next.js e orquestrada na VPS com Coolify — sem Kubernetes. Dados dos clientes no Supabase, segredos no Infisical, LLM via OpenRouter e um back-office próprio como fonte de verdade do inventário cliente ↔ serviços.
A borda entrega o front no Cloudflare + Next.js com renderização no servidor; a VPS roda os containers de cada cliente, orquestrados pelo Coolify. Os dados das aplicações vivem no Supabase, fora da VPS. Segredos, acesso a LLM e o inventário de quem-tem-o-quê são camadas transversais compartilhadas.
Cloudflare na frente + Next.js com SSR / React Server Components. Consultas e CRUD rodam no servidor — a API nunca é exposta ao browser.
Coolify (PaaS self-hosted) gerencia deploy, logs de container e instala softwares que precisam viver em container, como a Evolution API.
Supabase como banco das aplicações dos clientes (backup / restore gerenciados). O DB do Evolution fica dentro do próprio container do serviço.
Infisical como camada central de acesso a chaves/segredos, injetando nos serviços — no lugar de .env espalhados por container.
OpenRouter como ponto único de acesso a modelos. Cada software recebe acesso específico, com controle e billing centralizados.
Software à parte que mapeia quais serviços estão vinculados a cada cliente — a fonte de verdade do inventário cliente ↔ containers.
O data layer do Next pode viver em dois lugares, e isso é uma decisão por serviço/stack, não global:
Baixa latência global, escala automática. Bom quando o serviço cabe nas restrições do runtime de edge.
Quando o serviço precisa de proximidade dos containers, libs nativas ou stack que não roda no edge.
Deixar essa escolha explícita evita padronizar cedo demais em um runtime que não serve para todos os serviços.
Um PaaS self-hosted rodando na nossa VPS: entrega a experiência de "sobe o serviço e me dá os logs" que um dev espera de uma plataforma gerenciada, mas sob nosso controle e no nosso custo de VPS — sem a complexidade de operar Kubernetes.
É a peça que torna a plataforma multi-serviço por cliente operável por um time enxuto: cada software de cliente ou de terceiro vira um container gerenciado pelo mesmo painel.
O banco do Evolution fica dentro do próprio container do serviço, acoplado a ele. É estado do serviço de mensageria, gerenciado junto com o container que o Coolify sobe.
O banco das aplicações de cliente fica no Supabase, fora da VPS. É o dado de negócio que precisa de garantia de recuperação.
No nosso porte, Kubernetes cobra caro na implementação e na gestão/operação contínua. Coolify entrega deploy + logs + orquestração com uma fração da complexidade. Abaixo, honestamente, o que ganhamos e o que abrimos mão.
Resumo do trade-off: trocamos capacidades de escala/resiliência que ainda não precisamos por um custo de operação compatível com o time que temos hoje.
O Infisical passa a ser a fonte única de segredos da plataforma; os serviços orquestrados pelo Coolify recebem os segredos injetados, não hardcoded.
Evita chaves de provedores de LLM espalhadas por serviço e torna o custo de IA rastreável por software/cliente — insumo direto para o rateio de custo (slide 13).
Numa plataforma com vários serviços por cliente, sem inventário central a informação vira conhecimento tribal. O back-office responde, a qualquer momento: quais containers pertencem a qual cliente, o que está ativo e o que deve ser cobrado.
É também a base do rateio de custo (slide 13): sem saber quem tem o quê, não há como atribuir consumo de VPS por cliente. Justifica cobrança, suporte e rateio.
Cada caso é caso. Depende de recurso disponível, do isolamento exigido e de serviços em background / cronjobs que rodam periodicamente e competem por CPU/RAM na mesma VPS.
a decidir · multi-tenantComo ratear por ferramenta/cliente o consumo de CPU/RAM/disco/rede da VPS, mais manutenção e disponibilidade. Detalhado no próximo slide como método, não como total.
a decidir · rateioDisponibilidade prometida, horários de atuação e a janela de deploy de cada cliente (horário de baixa). Conecta com o fluxo de homologação e deploy agendado.
a decidir · SLASão decisões, não pendências técnicas: cada uma tem trade-off e precisa de acordo do time e, onde couber, do cliente. Nenhuma tem resposta única — a escolha depende do porte e do perfil de cada conta.
O aluguel da VPS tem preço de tabela. O difícil é atribuir quanto dos recursos (CPU/RAM/disco/rede) cada ferramenta ou cliente consome, somar horas de manutenção, o custo do Supabase e do OpenRouter, e a disponibilidade (SLA). Nenhum total é apresentado de propósito — é o que precisamos medir.
Entregável desta discussão: acordar as variáveis a medir e o método de rateio — não um total. As cifras entram quando a medição existir.
Fechar a base da arquitetura e destravar o método de custo.
Pedido: fechar hoje 1–5 e aprovar o método de custo e as janelas de SLA — o número por cliente entra depois da medição.