01 - Arquitetura de Software

A arquitetura do VdcScore foi desenhada para resolver o problema de que as origens dos dados de campeonatos locais raramente oferecem uma API oficial, em tempo real e de uso público que possa ser consumida diretamente por dezenas de aplicações clientes sem problemas de estabilidade e segurança.

Diagrama de Fluxo (Data Flow)

graph TD
    A[AFAVCD Web API / JSON] -->|1. Request/Scrape| B(Scraper Java)
    B -->|2. Limpeza e Parsing (GSON/Jsoup)| C{Processamento}
    C -->|3. Firebase Admin SDK| D[(Firebase Realtime Database)]
    D -->|4. Sync Em Tempo Real| E(App Android VdcScore)
    E -->|5. Exibe Dados| F[Utilizador Final]

Como a Informação flui

1. Fonte de Dados

O sistema baseia-se nos dados provenientes do website oficial da associação (AFAVCD). Eles são obtidos essencialmente através de endpoints de "API" ocultos ou HTML bruto.

2. O Scraper

O Scraper é uma aplicação Java isolada. Esta aplicação tem de ser agendada (ex: cronjob num servidor) para correr periodicamente.

Recolhe dados como listas de jogos (/jorneys), resultados, estatísticas dos clubes e plantéis (jogadores).
Compara a nova informação, converte-a para a nossa estrutura de classes, e utiliza a biblioteca firebase-admin (via JSON account de serviço) para fazer update à Firebase Realtime Database.
Ao usar este "middle-man" garantimos que a App Android não tem de saber lidar com a complexidade e lentidão de extrair os dados na hora (nem sobrecarregar a fonte oficial com requests de todos os utilizadores).

3. A Centralização (Firebase Realtime Database)

A base de dados funciona como a única fonte da verdade (Single Source of Truth). Os nós de dados são altamente descritivos e simples. Sempre que o Scraper faz push de dados novos, os utilizadores conectados recebem as alterações graças ao modelo de websockets da Realtime DB.

4. A App Cliente

A App Android está ligada diretamente à Firebase com permissões de Leitura Apenas (Read-Only) para a maioria das coleções (exceto para gestão de utilizadores e favoritos, caso existam). O emparelhamento é feito via Data Models (ex: Game.java, Club.java) que correspondem exatamente ao formato JSON injetado pelo Scraper.

2.2 KiB Raw Blame History