Arquitetura proposta — Simulador de circuitos (kernel independente + API + front-end)

Documento com a arquitetura completa para um simulador de circuitos com backend independente (tipo ngspice), API sólida para consumo por Python e outras linguagens, e um front-end (web + desktop) pensado desde o início. Inclui escolhas de linguagens, estrutura de código, protocolos, exemplos de endpoints, roadmap de MVP e pontos de otimização/escala.

Visão geral

Objetivo: construir um kernel de simulação de alta performance (transiente/DAE/event-based/híbrido) que possa ser usado:

como processo standalone (CLI / daemon),

como biblioteca nativa embutível (C/C++/Rust) em aplicações,

via API remota (gRPC/REST/WebSocket) para integração com front-ends e automação,

via bindings Python (módulo que fala direto com o kernel ou com a API),

exportar/rodar FMUs para interoperabilidade.

Princípios de design:

separação clara entre kernel matemático e camadas de I/O/API;

API bem tipada e versionada (preferência: Protobuf/gRPC + REST gateway);

focar em modelos híbridos (event-based + MNA) para acelerar power electronics;

permitir execução headless e em cluster;

extensibilidade por plugins (modelos, solvers, dispositivos);

observabilidade e reproducibilidade (logs, seeds, metadados das execuções).

Componentes principais

Kernel de simulação (core)

Responsabilidade: parse do netlist/Model, montagem das equações (MNA/DAE), integração temporal, passo adaptativo, Newton iterations, eventos híbridos, cálculo de perdas, acoplamento térmico básico.

Requisitos: alta performance, baixo overhead de GC, fácil binding com Python.

Linguagens recomendadas: C++ (20) ou Rust.

C++: ecosistema maduro, integração com bibliotecas numéricas (Eigen, SuiteSparse, SUNDIALS), pybind11 para bindings Python.

Rust: segurança de memória, excelente concorrência, pyo3 para bindings Python; porém ecosistema numérico é menor (mas crescendo).

Bibliotecas/solvers a considerar: SUNDIALS (CVODE/IDA/ARKODE), Eigen (matrizes), SuiteSparse (factorização), PETSc (se quiser cluster).

Estrutura interna:

Parser (netlist / Modelica-lite / JSON model)

IR (representação interna de componentes/variáveis)

MNA assembler

Time integrator (abstrato) com implementações: Backward-Euler, Trapezoidal, Gear, ARK implicit-explicit

Event manager (detecção e agenda de eventos de chaveamento)

Nonlinear solver (Newton + damping + JIT Jacobian ou auto-diff opcional)

Thermal solver (lumped RC térmico por componente, com opção de acoplar FM para validação)

Loss engine (aplica curvas Eon/Eoff/Rds_on etc.)

API / daemon

Responsabilidade: expor o kernel para clientes locais/remotos; gerenciar sessões, jobs, autenticação, limites de recursos.

Protocolo primário: gRPC com Protobuf (streaming para waveforms) + versionamento.

Gateway HTTP/REST: opcional para ferramentas que não usam gRPC (auto-generated via gRPC-gateway).

Comunicação em tempo real: WebSocket ou gRPC streaming para enviar amostras, logs e eventos.

Formatos de payload: Protobuf para APIs, JSON para REST.

Endpoints principais (exemplos):

CreateSession(model, params) -> session_id

StartSimulation(session_id, run_options)

StreamWaveforms(session_id) -> stream(samples)

GetResult(session_id) -> artifact (CSV, HDF5, Parquet)

StopSimulation(session_id)

ListModels(), UploadModel()

Auth & multi-tenant: tokens JWT + per-user quotas.

Bindings Python

Dois modos de integração:

Binding nativo (módulo Python que linka direto ao kernel via pybind11/pyo3) — ideal para baixa latência e embarcar o kernel no processo Python.

Client gRPC (cliente Python que fala com o daemon) — ideal para escalabilidade, execução remota e cluster.

Entrega: pacote pip simcore com funções de alto nível: simulate(model, options), stream_waveforms(...), get_losses(...).

Suporte para Jupyter (widgets para plots streaming) e integração com numpy/pandas/xarray.

Front-end

Dois formatos principais:

Web app (React + Vite + Tailwind/DaisyUI) — visual editor de netlist/schematic, timeline, plots (recharts or lightweight plotting lib), painel de parâmetros e job manager.

Desktop app (Tauri para app nativo com React) — se precisar de acesso local ao kernel binary sem servidor.

Comunicação com backend: gRPC-web (via Envoy proxy) ou WebSocket gateway + REST fallback.

Visualizações: streaming plots, spectrogramas, heatmaps térmicos, tabelas de perdas.

CLI & Tools

CLI para automação, conversão netlist ⇄ JSON, batch runs, profiling.

Exporters: CSV, HDF5, Parquet, FMU export (Model Exchange / Co-Sim), SVG/PDF de plots.

Plugin system & model library

Plugins dinâmicos (shared libs) para novos dispositivos/solvers.

Repositório de bibliotecas: standard library (resistor, capacitor, ideal switch, MOSFET parametric, diode, transformer, ferrite model), power-electronics packs (half-bridge, full-bridge, three-phase), thermal blocks.

Observability / persistência

Logs estruturados (JSON), metrics (Prometheus), tracing (OpenTelemetry).

Armazenamento de resultados: HDF5 ou Parquet para grandes datasets; SQLite para metadata das sessões.

Protocolos & API design (exemplo simplificado)

gRPC (Protobuf) — ideias de mensagens

syntax = "proto3";
package simcore;

message ModelUpload { string name = 1; bytes model_file = 2; }
message Session { string session_id = 1; }
message SimOptions { double tstart = 1; double tstop = 2; double dt = 3; map<string,double> params = 4; }
message WaveSample { double time = 1; repeated double values = 2; repeated string names = 3; }

service Simulator {
  rpc CreateSession(ModelUpload) returns (Session);
  rpc StartSimulation(Session) returns (google.protobuf.Empty);
  rpc StreamWaveforms(Session) returns (stream WaveSample);
  rpc StopSimulation(Session) returns (google.protobuf.Empty);
}

Uso: gRPC streaming permite enviar amostras para o cliente conforme o kernel avança.

Para integração com browsers: usar gRPC-web ou gerar um REST gateway.

Design de dados: formatos para resultados

Time series: stream + armazenamento local em HDF5/Parquet por eficiência. Cada run gera um dataset com metadados (model, params, seed, datetime, version).

Perdas & térmico: tabelas por componente com colunas time, power_loss, temp, cumulative_energy.

Performance e paralelização

Perfil crítico: fatorizações LU/Cholesky na resolução linear — usar libs otimizadas (SuiteSparse, Intel MKL, Eigen com MKL/OpenBLAS)

Reuso de fatoração: para passos pequenos com pouca mudança, reusar fatorizações (direct solvers caching)

Paralelização:

multi-thread na montagem da matriz e avaliação das correntes

SIMD para loops de dispositivos

GPU: útil para simulações massivas Monte Carlo (rodadas independentes) ou para montar grandes matrizes denso — mas para sparse MNA a vantagem é menor

Cluster/Queue: backend pode aceitar jobs e distribuir para workers (k8s) para lote e varreduras/optimização.

Segurança e hardening

sandbox para modelos que rodem código (se permitir scripts nos modelos)

limites por job (memória, CPU, wall-time)

autenticação e autorização (JWT + RBAC básico)

Estrutura de repositório (sugestão)

simcore/
├─ core/                  # kernel em C++/Rust
├─ api/                   # gRPC server + gateway
├─ python/                # bindings + client library
├─ web-ui/                # frontend React + assets
├─ desktop/               # Tauri wrapper (opcional)
├─ models/                # biblioteca de modelos (Modelica-lite / YAML)
├─ examples/              # exemplos e notebooks
├─ ci/                    # scripts de CI/CD
└─ docs/

Roadmap MVP (prático)

MVP-0 (prova de conceito)

Kernel mínimo: parser de netlist simples (resistor, capacitor, inductor, ideal switch), MNA + backward-euler, Newton solver.

CLI que roda netlist -> result.csv

Python client mínimo que chama CLI e carrega CSV.

MVP-1 (daemon + API + bindings)

Kernel otimizado em C++/Rust; gRPC server; Stream de waveforms;

Python client gRPC;

Web UI simples que abre netlist, submete job e plota.

MVP-2 (power-electronics features)

Event manager, ideal-switch models, averaged models, loss engine;

Thermal lumped models;

Plugin API para dispositivos.

MVP-3 (performance e escala)

Reuso de fatoração, solver SUNDIALS, perfil/otimizações, multi-thread;

Job queue e workers, Docker images, k8s deployment.

Maturação

FMU export/import, bindings avançados, desktop app, commercial-grade docs.

Exemplos de integração Python (pseudocódigo)

from simcore import Client
c = Client.connect('grpc://localhost:50051')
model = open('half_bridge.netlst','rb').read()
session = c.create_session(model)
opts = { 'tstart': 0.0, 'tstop': 0.02, 'dt': 1e-6 }
c.start_simulation(session, opts)
for sample in c.stream_waveforms(session):
    # sample.time, sample.values -> alimentar numpy arrays/plot
    plot_step(sample)

Ou bind nativo:

import simcore_native as sc
res = sc.simulate_from_string(netlist, tstop=0.02, dt=1e-6)
# res -> numpy structured array

Padrões e decisões arquiteturais (por quê)

gRPC: chamadas tipadas, streaming, bindings automáticas (Python/Go/JS/etc.).

C++/Rust para core: desempenho e controle de memória. Python para UX e automação.

HDF5/Parquet: performance em I/O e compatibilidade com ciência de dados.

Plugin system: evita fork contínuo, permite contribuições.

Checklist técnico para começar (tarefa inicial)

escolher linguagem do core (C++20 recomendado para velocidade/ecossistema)

prototype kernel minimal (parser + MNA + BE + Newton)

adicionar CI com builds cross-platform (Linux/Mac/Windows)

definir Protobufs e iniciar gRPC server stub

criar Python client básico (gRPC) e notebook demo

criar web-ui minimal (React) conectando ao gRPC-web

Conclusão

Esse design te dá um kernel independente e reutilizável, com API sólida e duas formas de integração Python (nativo e por rede). É modular e pensado para crescer desde o POC até um produto escalável. A partir daqui eu posso:

gerar um esqueleto de projeto (tree + CMake + stub gRPC + exemplo netlist) em C++;

ou escrever o kernel mínimo (MNA + BE + Newton) em C++/Python para você testar.

Diz qual opção prefere (esqueleto de repo + protótipos) e eu já preparo os artefatos iniciais.

