Projetando um Pipeline de Dados Orientado à Observabilidade para Análises em Tempo Real
Você deseja construir um pipeline de dados que forneça análises em tempo real. Para isso, você precisa projetar um sistema que consiga lidar com eventos de alta velocidade, processá-los com baixa latência e fornecer insights acionáveis para os operadores.
Aqui estão os componentes principais:
- Camada de ingestão: adaptadores de fontes de streaming como Kafka ou Kinesis
- Camada de processamento: processamento de fluxo (stream processing) para agregações e enriquecimento
- Camada de armazenamento: repositório de eventos imutável para replayability e armazenamentos otimizados para leitura para análises
- Camada de serviço/consulta: views materializadas e tabelas pré-agregadas
- Camada de observabilidade: tracing, métricas, logs, dashboards e alertas
Para começar, defina seus requisitos:
- Taxa de ingestão: 100k eventos por segundo
- Latência de ponta a ponta: ≤ 300 ms
- Padrões de consulta: agregações com limite de tempo e SLOs para latência de cauda (tail latency)
Escolha seus resultados de observabilidade:
- Telemetria suficiente para diagnosticar latência e desvio de dados (data skew)
- Análise rápida de causa raiz para interrupções (outages)