Arquitetura de pipeline de dados: tudo o que você precisa saber

O auge do sucesso de qualquer organização hoje reside na rapidez com que ela pode processar dados, e é por isso que a necessidade de soluções altamente escaláveis pipelines de dados está se tornando cada vez mais crítico para as operações de uma empresa. Pipelines de dados são a solução moderna para automatizar, asegunda escala repetitiva dados, ingestão, transformação, e atividades de integração. Uma arquitetura adequada de pipeline de dados pode acelerar significativamente a disponibilidade de dados de alta qualidade para sistemas e aplicativos downstream. 

Neste blog, abordaremos o que é arquitetura de pipeline de dados e por que ela precisa ser planejada antes de um integração de dados projeto. A seguir, veremos as partes e processos básicos de um pipeline de dados. Também exploraremos diferentes arquitetura de pipeline de dadoss e falar sobre um dos melhores ferramentas de gerenciamento de dados no mercado. 

O que é arquitetura de pipeline de dados?

Simplificando, um pipeline de dados pega os dados da origem, os processa e os move para o destino, assim como qualquer outro pipeline no mundo físico. Você pode pensar na arquitetura de pipeline de dados assim sistema organizado e interconectado que coleta dados brutos, os refina, armazena, analisa e depois compartilha os resultados valiosos – tudo de forma sistemática e automatizada.  O objetivo é fornecer aos aplicativos downstream e aos usuários finais um fluxo consistente de dados limpos e consistentes. 

Ao contrário de um Pipeline ETL que envolve extrair dados de uma fonte, transformá-los e, em seguida, carregá-los em um sistema de destino, um pipeline de dados é uma terminologia bastante mais ampla e ETL (Extrair, Transformar, Carregar) apenas um subconjunto. A principal diferença entre ETL e arquitetura de pipeline de dados é que esta última usa ferramentas de processamento de dados para mover dados de um sistema para outro, sejam os dados transformados ou não. 

Componentes da arquitetura de pipeline de dados

Agora que você tem uma ideia da arquitetura do pipeline de dados, vamos dar uma olhada no blueprint e abordar cada componente de um pipeline de dados: 

Fontes de dados: Seu pipeline de dados começa nas fontes de dados, onde seus dados são gerados. Suas fontes de dados podem ser bancos de dados que armazenam informações de clientes, arquivos de log que capturam eventos do sistema ou APIs externas que fornecem fluxos de dados em tempo real. Essas fontes geram a matéria-prima para sua jornada de dados. TO tipo de fonte determina o método de ingestão de dados. 

Ingestão de dados: O próximo é o componente de ingestão de dados que coleta e importa dados de sistemas de origem para o pipeline de dados. Isso pode ser feito através de processamento em lote ou streaming em tempo real, dependendo dos requisitos. Ingestão de dados pode ser feito de duas maneiras principais: processamento em lote, onde os dados são coletados em intervalos programados, ou streaming em tempo real, onde os dados fluem continuamente à medida que são gerados.  

A ingestão de dados também dependerá do tipo de dados com os quais você está lidando. Por exemplo, se você tiver principalmente dados não estruturados, como PDFs, precisará de um software especializado de extração de dados, como Astera Relatório Mineiro.  

Processamento de dados: Esta é uma das etapas mais importantes da arquitetura, pois torna os dados adequados para consumo. Os dados brutos podem estar incompletos ou conter erros como campos inválidos, como abreviatura de estado ou código postal que não existe mais. Da mesma forma, os dados também podem incluir registros corrompidos que devem ser apagados ou modificados em um processo diferente. A limpeza de dados envolve padronizar dados, remover duplicatas e preencher valores nulos. 

A etapa de processamento também envolve a transformação de dados. Dependendo dos seus dados, pode ser necessário implementar várias transformações, como normalização, desnormalização, classificação, junção de árvore, etc. formato adequado para análise. 

Armazenamento de dados: Em seguida, os dados processados ​​são armazenados em bancos de dados ou armazéns de dados. Uma empresa pode armazenar dados para diversos fins, como análise histórica, redundância ou apenas torná-los acessíveis aos usuários em um local central. Dependendo da finalidade, os dados podem ser armazenados em diferentes locais, como bancos de dados relacionais. Por exemplo, PostgreSQL, MySQL ou Oracle são adequados para dados estruturados com esquemas bem definidos. 

Bancos de dados NoSQL, como MongoDB, Cassandra são projetados para flexibilidade e escalabilidade e são adequado para lidar com dados não estruturados ou semiestruturados e pode ser dimensionado horizontalmente para gerenciar grandes volumes. 

Os dados também são armazenados em data warehouses. No entanto, muitas vezes os data warehouses são combinados com plataformas de armazenamento em nuvem, como Google Cloud, Amazon S3 e Microsoft Blob storage, que armazenam dados de alto volume.  

Análise de dados: O componente de análise de dados é onde o poder bruto dos dados ganha vida. Envolve consultar, processar e obter insights significativos dos dados armazenados. Analistas de dados e cientistas usam diferentes ferramentas e tecnologias para conduzir análises, como análises descritivas, preditivas e estatísticas, para descobrir padrões de insights e tendências nos dados.  

As linguagens e técnicas mais utilizadas para análise de dados incluem SQL, que é mais adequada para bancos de dados relacionais. Fora isso, os usuários também costumam usar programação python ou R.  

Visualização de dados: Um pipeline de dados termina na visualização dos dados, onde os dados são transformados em tabelas e gráficos de pizza, para que seja mais fácil para os analistas de dados entendê-los. Ferramentas de visualização como PowerBI e Tableau fornecem uma interface intuitiva para explorar dados brutos. Analistas e cientistas de dados podem navegar interativamente pelos conjuntos de dados, identificar padrões e obter uma compreensão preliminar das informações. 

Leia mais: 10 melhores ferramentas de pipeline de dados 

Tipos de pipeline de dados e sua arquitetura

Nenhuma arquitetura de pipeline de dados é a mesma, pois não existe uma maneira única de processar dados. Dependendo da variedade e do número de fontes de dados, os dados poderão ter que ser transformados diversas vezes antes de chegarem ao seu destino. 

Arquitetura de processamento em lote 

Fornada pipeline de dados é uma técnica de processamento de dados onde os dados são coletados, processados ​​e, em seguida, os resultados são obtidos em intervalos. Normalmente é usado para grandes volumes de dados que podem ser processados ​​sem a necessidade de resultados imediatos. 

Geralmente, data é dividido em lotes ou pedaços. Essa divisão é feita para gerenciar o processamento de grandes conjuntos de dados de forma mais gerenciável. Cada lote representa um subconjunto dos dados geraisa e é processado independentemente. O processamento pode envolver diversas operações, como filtragem, agregação, análise estatística, etc. Os resultados de cada etapa de processamento em lote são normalmente armazenados em um sistema de armazenamento persistente. 

Casos de uso: Adequado para cenários onde o processamento em tempo real não é crítico, como atualizações de dados diárias ou de hora em hora. Por exemplo, existe uma empresa de comércio eletrônico que deseja analisar seus dados de vendas para obter insights sobre o comportamento do cliente, o desempenho do produto e as tendências gerais de negócios permite que a empresa de comércio eletrônico realize análises aprofundadas de seus dados de vendas sem a necessidade de resultados em tempo real. 

Componentes: 

• Fonte de dados: Onde os dados brutos se originam. 
• Mecanismo de processamento em lote: Processa dados em intervalos predefinidos. 
• Armazenamento: Contém dados processados. 
• Scheduler: Aciona o processamento em lote em horários especificados. 

Pipeline de Dados de Streaming 

O processamento de fluxo executa operações em dados em movimento ou em tempo real. Ele permite que você detecte rapidamente as condições em um período menor a partir da obtenção dos dados. Como resultado, você pode inserir dados na ferramenta analítica no momento em que ela é criada e obter resultados imediatos. 

O pipeline de streaming de dados processa os dados do sistema POS à medida que são produzidos. O mecanismo de processamento de fluxo envia saídas do pipeline de dados para repositórios de dados, apps de marketing, CRMs e diversos outros aplicativos, além de enviá-los de volta para o próprio sistema PDV. 

Casos de uso: Ideal para aplicações que exigem processamento de dados de baixa latência. Por exemplo, euNo setor financeiro, a detecção de transações fraudulentas é crucial para prevenir perdas financeiras e garantir a segurança das contas dos usuários. Os sistemas tradicionais de processamento em lote podem não ser suficientes para identificar rapidamente atividades fraudulentas. Um pipeline de streaming de dados, por outro lado, pode fornecer análise em tempo real das transações à medida que ocorrem de caixas eletrônicos, cartões de crédito, etc. 

Componentes do pipeline de dados 

• Fonte de dados: Gera fluxos contínuos de dados. 
• Mecanismo de processamento de fluxo: Processa dados em tempo real. 
• Armazenamento: Opcionalmente, armazena dados processados ​​para análise histórica. 

Lambda 

A arquitetura Lambda é uma arquitetura de processamento de dados projetada para lidar com processamento de dados em lote e fluxo. Foi introduzido por Nathan Marz para enfrentar os desafios do processamento de big data, onde os requisitos de baixa latência para análises em tempo real coexistem com a necessidade de processar grandes volumes de dados em lote. A arquitetura Lambda consegue isso combinando processamento em lote e processamento em fluxo em um sistema único, escalável e tolerante a falhas. 

Aqui estão os principais componentes e camadas da arquitetura Lambda: 

Camada de Lote: 

• Função: Lida com o processamento de grandes volumes de dados históricos de maneira escalonável e tolerante a falhas. 
• Armazenamento de dados: normalmente usa um sistema de arquivos distribuído como Apache Hadoop Sistema de arquivos distribuído (HDFS) ou sistemas de armazenamento baseados em nuvem. 
• Modelo de processamento: o processamento em lote envolve a execução de cálculos em um conjunto de dados completo, produzindo resultados que normalmente são armazenados em uma visualização em lote ou em uma camada de serviço da camada em lote. 

Camada de velocidade: 

• Função: Lida com o processamento em tempo real de fluxos de dados, fornecendo resultados de baixa latência para dados recentes. 
• Armazenamento de dados: Geralmente depende de um sistema de armazenamento distribuído e tolerante a falhas que suporta gravações e leituras rápidas para processamento em tempo real. 
• Modelo de processamento: O processamento de fluxo envolve a análise de dados em tempo real à medida que chegam, fornecendo resultados atualizados. 

Camada de serviço: 

• Função: Mescla os resultados das camadas de lote e velocidade e fornece uma visão unificada dos dados. 
• Armazenamento de dados: utiliza um banco de dados NoSQL ou um banco de dados distribuído que pode lidar com dados em lote e em tempo real. 
• Modelo de processamento: fornece visualizações em lote pré-computadas e visualizações em tempo real para o aplicativo de consulta. 

Camada de consulta: 

• Função: Permite que os usuários consultem e acessem os dados na camada de serviço. 
• Armazenamento de dados: os resultados da consulta são recuperados da camada de serviço. 
• Modelo de processamento: permite consultas ad-hoc e exploração de visualizações em lote e em tempo real. 

Pipeline ETL 

Existe uma diferença entre um Pipeline ETL e um pipeline de dados. Um pipeline ETL é uma forma de pipeline de dados que é usado para extrair dados de várias fontes, transformá-los em um formato desejado e carregá-los em um banco de dados de destino ou data warehouse para fins de análise, geração de relatórios ou inteligência de negócios. O objetivo principal de um pipeline ETL é facilitar o movimentação de dados de diversas fontes para um repositório central onde pode ser analisado de forma eficiente e usado para a tomada de decisões. 

Gasoduto ELT 

An ELT O pipeline (Extract, Load, Transform) é uma alternativa à abordagem ETL tradicional. Embora o objetivo básico de ambos ETL e ELT é mover e preparar da. ta para análise, eles diferem na ordem em que ocorre a etapa de transformação. Em um pipeline ETL, a transformação é feita antes do carregamento dos dados no sistema de destino, enquanto em um pipeline ELT, a transformação é realizada depois que os dados são carregados no sistema de destino.. 

Os pipelines ELT muitas vezes aproveitam o poder de processamento dos data warehouses modernos, que são projetados para lidar com transformações de dados em grande escala. 

No local 

Um pipeline de dados local refere-se a um conjunto de processos e ferramentas que as organizações usam para coletar, processar, transformar e analisar dados em sua própria infraestrutura física ou data centers, em vez de depender de soluções baseadas em nuvem. Esta abordagem é frequentemente escolhida por motivos como segurança de dados, requisitos de conformidade ou necessidade de controlo mais direto sobre a infraestrutura.  

As arquiteturas locais dependem de servidores e hardware localizados fisicamente no data center ou nas instalações da própria organização. Oas organizações têm controle total sobre configurações de hardware, software e rede. Eles são responsáveis ​​pela compra, manutenção e atualização de todos os componentes. No entanto, sA reforma da infra-estrutura envolve muitas vezes um investimento de capital significativo e a expansão pode levar tempo. 

Cloud Native 

Uma arquitetura de pipeline de dados nativa da nuvem foi projetada para aproveitar os benefícios da computação em nuvem, oferecendo escalabilidade, flexibilidade e economia. Normalmente envolve uma combinação de serviços gerenciados, microsserviços e conteinerização.  

Uma arquitetura de pipeline de dados nativa da nuvem foi projetada para ser dinâmica, escalável e responsiva às mudanças nas necessidades de processamento de dados. Ele otimiza a utilização de recursos, aumenta a flexibilidade e geralmente resulta em fluxos de trabalho de processamento de dados mais econômicos e eficientes em comparação com soluções locais tradicionais. 

É vocêtilizars da funções e serviços sem servidor para reduzir a sobrecarga operacional e dimensionar recursos com base na demanda. 

Como aumentar a velocidade do pipeline de dados

Independentemente da arquitetura de dados que você escolher, no final das contas tudo se resume à rapidez e eficiência do seu pipeline de dados. Bem, existem certas métricas que você pode medir para o avaliar a velocidade de um pipeline de dados. Estas métricas fornecem insights sobre diferentes aspectos das capacidades de processamento do pipeline:

1. Rendimento

It mede a taxa na qual os dados são processados ​​com sucesso pelo pipeline durante um período específico. 

Taxa de transferência (registros por segundo ou bytes por segundo) = Total de registros processados ​​ou tamanho dos dados / Tempo necessário para processamento

2. Latência

Latência é o tempo que leva para um dado percorrer todo o pipeline, da origem ao destino. 

Latência = tempo de processamento ponta a ponta para um registro de dados 

3. Tempo de processamento

Ele mede o tempo necessário para transformar ou manipular os dados dentro do pipeline. 

Tempo de processamento = Tempo necessário para transformação ou processamento de um registro de dados 

4. Utilização de recursos

A utilização de recursos mede a eficiência com que o pipeline usa recursos de computação (CPU, memória, etc.) durante o processamento de dados. 

Utilização de recursos = (Uso real de recursos / Máximo de recursos disponíveis) * 100 

Principais considerações de design

Ao definir uma arquitetura de pipeline de dados, é importante ter em mente certos fatores e práticas recomendadas para criar uma arquitetura de pipeline de dados que seja robusta, escalável e fácil de gerenciar. Veja como você pode projetar seu pipeline de dados:  

Modularidade: O design modular promove a reutilização de código, simplifica a manutenção e permite atualizações fáceis de componentes individuais. Divida o pipeline em módulos ou serviços menores e independentes. Cada módulo deve ter uma responsabilidade bem definida e a comunicação entre os módulos deve ser padronizada. 

Tolerância ao erro: Construir tolerância a falhas no pipeline garante que o sistema possa se recuperar normalmente de erros e continuar processando dados. Executar mecanismos de repetição para falhas transitórias, uso de pontos de verificação para acompanhar o progresso e configuração de monitoramento e alerta para condições anormais. 

Orquestração: As ferramentas de orquestração ajudam a agendar e gerenciar o fluxo de dados através do pipeline, garantindo que as tarefas sejam executadas na ordem correta com as dependências adequadas. Você pode usar ferramentas como Astera Centerprise para ddefina fluxos de trabalho que representam a sequência lógica das atividades do pipeline. 

Processamento paralelo: O processamento paralelo permite que o pipeline lide com grandes conjuntos de dados com mais eficiência, distribuindo cargas de trabalho entre vários recursos. Astera Centerprise oferece suporte a um mecanismo ETL/ELT de processamento paralelo de alta potência que você pode utilizar para seus pipelines de dados. 

Particionamento de dados: Certifique-se de escolher eparticionamento de dados eficiente isso melhora o paralelismo e o desempenho geral, distribuindo tarefas de processamento de dados em vários nós. As técnicas comuns incluem particionamento de intervalo, particionamento de hash ou particionamento de lista. 

Escalabilidade: Tenha sempre em mente a escalabilidade. Projete o pipeline para escalar horizontalmente (adicionando mais instâncias) ou verticalmente (aumentando os recursos por instância). Aproveite os serviços baseados em nuvem para escalonamento automático com base na demanda. 

Controle de versão: Use sistemas de controle de versão como Git para código de pipeline e arquivos de configuração. Siga as práticas recomendadas para ramificar, mesclar e documentar alterações. 

Teste: Iimplemente testes unitários para componentes individuais, testes de integração para fluxos de trabalho e testes ponta a ponta para todo o pipeline. Incluir testes para qualidade de dados e casos extremos. Testes rigorosos Irá garantir que o pipeline funciona de forma confiável e sempre atende aos requisitos de negócios.  

Melhore continuamente a arquitetura do pipeline de dados

Definir a arquitetura do pipeline de dados não é um processo único; você precisa manter identificando áreas para melhoria, implementando mudanças e adaptando a arquitetura às necessidades de negócios em evolução e aos avanços tecnológicos. O objetivo é garantir que o pipeline de dados permaneça robusto, escalável e capaz de atender às mudanças nos requisitos da organização. Aqui está o que você pode fazer:  

1. Monitore regularmente o desempenho e a saúde do pipeline de dados. Use ferramentas de monitoramento para coletar métricas relacionadas ao uso de recursos, tempos de processamento de dados, taxas de erro e outros indicadores relevantes. Analise os dados coletados para identificar gargalos, áreas de ineficiência ou possíveis pontos de falha. 
2. Estabeleça ciclos de feedback que permitam que usuários, engenheiros de dados e outras partes interessadas forneçam insights e feedback sobre o desempenho e a funcionalidade do pipeline. 
3. Defina e revise regularmente os KPIs do pipeline de dados. As principais métricas podem incluir rendimento, latência, taxas de erro e utilização de recursos. Use KPIs para avaliar a eficácia do pipeline de dados e para orientar os esforços de melhoria. 
4. Implemente melhorias incrementais em vez de tentar grandes revisões. Melhorias pequenas e direcionadas são mais fáceis de gerenciar e podem ser continuamente integradas ao pipeline existente. Priorize as melhorias com base no impacto no desempenho, na confiabilidade e na satisfação do usuário. 

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