Geral
.jpg)
Radzivon Alkhovik
Entusiasta da automação de baixo código
3 de julho de 2024
%20(1).png)
%20(1).png)
.png)
.svg){kind=icon}
Um pipeline de dados é uma série de etapas que permitem o fluxo automatizado de dados de uma ou mais fontes para um destino para armazenamento, análise ou outros propósitos. Um pipeline de dados típico consiste em três componentes principais:
O objetivo principal de um pipeline de dados é garantir a movimentação eficiente e confiável de dados de fontes para sistemas de destino, onde podem ser utilizados para relatórios, análises, aprendizado de máquina e outros aplicativos baseados em dados.
Key Takeaways: Os pipelines de dados automatizam o fluxo de dados de fontes para destinos, permitindo processamento, armazenamento e análise eficientes. Os pipelines de big data lidam com conjuntos de dados massivos e complexos caracterizados por Volume, Velocidade e Variedade, usando tecnologias como armazenamento distribuído, processamento paralelo, ingestão em tempo real e bancos de dados NoSQL. Projetar e implementar pipelines de dados requer considerar segurança, escalabilidade, tolerância a falhas, qualidade, monitoramento, governança e integração, enquanto o futuro envolve IA/ML, serverless, cloud-native, real-time, edge computing, DataOps e arquiteturas descentralizadas.
Um pipeline de dados típico consiste em três componentes principais:
A fonte de dados é o ponto de partida de um pipeline de dados. É onde os dados se originam e são extraídos. As fontes de dados podem ser diversas e variar dependendo dos sistemas e requisitos da organização. Alguns exemplos comuns de fontes de dados incluem:
Uma vez que os dados são extraídos da fonte, eles entram no estágio de processamento de dados. É aqui que várias transformações e manipulações são aplicadas aos dados para prepará-los para o sistema de destino. As etapas específicas de processamento dependem dos requisitos de dados e das expectativas do sistema de destino. Algumas operações comuns de processamento de dados incluem:
O estágio de processamento de dados geralmente envolve o uso de ferramentas e estruturas de transformação de dados, como Apache Spark, Apache Flink ou Apache NiFi, que fornecem recursos poderosos para processamento e transformação de dados distribuídos.
Após os dados terem sido processados, eles são carregados no sistema de destino, que é o destino final do gerenciamento do pipeline de dados. A escolha do destino dos dados depende do caso de uso pretendido e dos requisitos dos consumidores de dados. Alguns exemplos comuns de destinos de dados incluem:
O destino dos dados é onde os dados são consumidos por vários consumidores de dados, como analistas de negócios, cientistas de dados ou aplicativos downstream, para orientar a tomada de decisões, relatórios ou outros casos de uso baseados em dados.
Um pipeline de big data é um pipeline de dados especializado, projetado para lidar com os desafios únicos impostos por conjuntos de dados massivos, complexos e de rápido crescimento, comumente conhecidos como "big data". O big data é caracterizado pelos "três Vs":
Para lidar com esses desafios, os pipelines de big data alavancam frameworks de computação distribuída como Apache Hadoop ou Apache Spark. Esses frameworks permitem o processamento paralelo de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores, permitindo um processamento de dados eficiente e escalável. Ao distribuir os dados e o processamento em vários nós, os pipelines de big data podem lidar com o volume e a velocidade dos dados de forma mais eficaz.
Os pipelines de big data também empregam tecnologias como Apache Kafka para ingestão e processamento de dados em tempo real. O Apache Kafka é uma plataforma de streaming distribuída que permite a coleta, o armazenamento e o processamento de fluxos de dados de alto volume e em tempo real. Ele atua como uma fila de mensagens e permite o desacoplamento de produtores e consumidores de dados, permitindo o processamento de dados escalável e tolerante a falhas.
Além disso, pipelines de big data frequentemente utilizam bancos de dados NoSQL como MongoDB ou Cassandra para armazenar e consultar dados não estruturados ou semiestruturados. Esses bancos de dados são projetados para lidar com grandes volumes de dados e fornecer modelos de dados flexíveis que podem acomodar a variedade de tipos de dados comumente encontrados em cenários de big data.
Ao alavancar essas tecnologias e arquiteturas, os pipelines de big data permitem que as organizações processem e analisem conjuntos de dados massivos de forma eficiente, obtenham insights valiosos em tempo real ou quase em tempo real e lidem com os diversos tipos e estruturas de dados presentes em ambientes de big data. Isso capacita as organizações a tomar decisões baseadas em dados, otimizar operações e ganhar uma vantagem competitiva na era do big data.
A implementação de um exemplo de pipeline de dados bem projetado oferece vários benefícios importantes às organizações:
Os pipelines de dados automatizam todo o fluxo de trabalho de dados, eliminando a necessidade de intervenções manuais e reduzindo o risco de erros. Essa automação simplifica o processamento de dados, permite entrega de dados mais rápida e melhora a eficiência operacional geral.
Com a capacidade de processar dados em tempo real ou quase em tempo real, os pipelines de banco de dados permitem que as organizações obtenham insights acionáveis rapidamente. Isso é particularmente valioso em cenários como detecção de fraudes, recomendações em tempo real ou monitoramento de IoT, onde a tomada de decisão instantânea é crucial.
O pipeline de dados é projetado para escalar horizontalmente (adicionando mais nós a um cluster) ou verticalmente (aumentando os recursos de nós individuais) para acomodar volumes de dados crescentes e requisitos de processamento. Essa escalabilidade garante que o pipeline possa lidar com cargas de dados crescentes sem comprometer o desempenho.
Os pipelines de dados geralmente incluem etapas de limpeza, validação e enriquecimento de dados, que ajudam a manter altos padrões de qualidade de dados. Ao detectar e corrigir anomalias, inconsistências e erros de dados no início do pipeline, as organizações podem garantir a precisão e a confiabilidade dos dados que chegam aos sistemas de destino.
Ao automatizar fluxos de trabalho de dados e otimizar a utilização de recursos, os pipelines de dados podem reduzir significativamente os custos associados ao processamento manual de dados. Além disso, a capacidade de processar dados em tempo real pode levar a uma tomada de decisão mais rápida, o que pode se traduzir em economia de custos e maiores oportunidades de receita.
Os pipelines de dados podem ser categorizados com base em vários fatores, como o modo de processamento, a abordagem de integração de dados ou o ambiente de implantação. Aqui estão alguns tipos comuns de pipelines de dados:
Os pipelines de processamento em lote processam dados em grandes blocos discretos em intervalos programados, como por hora, diariamente ou semanalmente. Essa abordagem é adequada para cenários em que o processamento em tempo real não é necessário e o foco está em lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente. Os pipelines de processamento em lote são comumente usados para tarefas como data warehousing, operações ETL (Extract, Transform, Load) e treinamento de modelo de machine learning offline.
Os pipelines de dados de streaming processam continuamente os dados conforme eles são gerados, permitindo insights em tempo real ou quase em tempo real. Esses pipelines são projetados para lidar com fluxos de dados de alta velocidade de fontes como dispositivos IoT, feeds de mídia social ou dados de fluxo de cliques. Os pipelines de streaming são ideais para casos de uso que exigem processamento imediato de dados, como detecção de fraude em tempo real, recomendações em tempo real ou monitoramento e alertas em tempo real.
Os pipelines de integração de dados focam em combinar dados de várias fontes heterogêneas em uma visão unificada. Esses pipelines geralmente envolvem processos ETL ou ELT (Extract, Load, Transform) para extrair dados de várias fontes, transformá-los para se ajustarem a um esquema ou formato comum e carregá-los em um repositório de dados centralizado, como um data warehouse ou data lake. Os pipelines de integração de dados permitem que as organizações quebrem silos de dados e criem uma única fonte de verdade para análise e relatórios.
Os pipelines de dados nativos da nuvem são projetados para alavancar os recursos e serviços oferecidos por plataformas de computação em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ou Microsoft Azure. Esses pipelines aproveitam as tecnologias nativas da nuvem, como computação sem servidor, armazenamento de dados gerenciado e ferramentas de análise baseadas na nuvem para criar soluções de processamento de dados escaláveis, flexíveis e econômicas. Os pipelines de dados nativos da nuvem oferecem benefícios como dimensionamento automático, preços de pagamento por uso e redução de sobrecarga operacional.
Um fluxo de trabalho típico de pipeline de dados envolve as seguintes etapas:
Integrar pipelines de dados em seus processos de negócios pode melhorar muito seus recursos de gerenciamento e análise de dados. O Latenode, uma plataforma poderosa de automação e integração, simplifica esses processos, facilitando o gerenciamento eficiente de tarefas de pipeline de dados. Este guia explora como integrar pipelines de dados com o Latenode e fornece uma abordagem abrangente para alavancar seus recursos.
As organizações escolhem o Latenode por seus recursos robustos, que incluem:
O Latenode simplifica as conexões de API com sua biblioteca abrangente de conectores e adaptadores pré-criados, permitindo aos usuários:
O Latenode oferece ferramentas intuitivas para mapeamento e transformação de dados:
Projetar fluxos de trabalho de integração é simples com a interface de arrastar e soltar do Latenode:
Depois de criar fluxos de integração, implante e monitore-os diretamente da interface do Latenode:
Como exemplo, iremos Automatize o processo de extração de dados brutos de uma fonte, convertendo-os em um formato utilizável e carregando-os no sistema de destino usando o Latenode.
Ao aproveitar o Latenode, as organizações podem superar os desafios associados à transformação de dados, garantindo dados de alta qualidade, compatíveis e prontos para uso para análise e tomada de decisões.
Se precisar de ajuda ou conselhos sobre como criar seu próprio script ou se quiser replicar este, entre em contato nossa comunidade no Discord, onde estão localizados os especialistas em automação de baixo código.
A arquitetura de um pipeline de dados pode variar dependendo dos requisitos específicos, tecnologias e escala do fluxo de trabalho de processamento de dados. No entanto, uma arquitetura típica de pipeline de dados inclui os seguintes componentes:
Essas são as origens dos dados que fluem pelo pipeline. As fontes de dados podem ser diversas, variando de bancos de dados relacionais e bancos de dados NoSQL a APIs, arquivos de log e plataformas de streaming como Apache Kafka.
Esta camada é responsável por coletar dados de várias fontes e trazê-los para o pipeline. Pode envolver o uso de conectores, APIs ou estruturas de processamento de fluxo para extrair dados em tempo real ou em lotes.
O mecanismo de processamento de dados é o componente central do pipeline, responsável por executar as transformações e computações de dados. Mecanismos de processamento de dados populares incluem Apache Spark, Apache Flink e Apache Beam. Esses mecanismos fornecem recursos de computação distribuída para processar dados em larga escala de forma eficiente.
A camada de armazenamento de dados é onde os dados processados são persistidos para análise ou consumo posterior. Pode ser um data warehouse como Amazon Redshift ou Google BigQuery, um data lake como Amazon S3 ou Azure Data Lake Storage, ou um banco de dados NoSQL como MongoDB ou Cassandra. A escolha do armazenamento depende de fatores como volume de dados, desempenho de consulta e padrões de acesso a dados.
A camada de orquestração de dados é responsável por agendar, coordenar e monitorar a execução das várias tarefas e dependências dentro do pipeline. Ela garante que os dados fluam suavemente de um estágio para outro e lida com mecanismos de recuperação de erros e novas tentativas. Ferramentas como Apache Airflow, Luigi ou Argo Workflows são comumente usadas para orquestração de dados.
A camada de consumo de dados é onde os dados processados são acessados e utilizados por vários consumidores de dados. Isso pode incluir ferramentas de inteligência empresarial para relatórios e visualização, modelos de aprendizado de máquina para análise preditiva ou aplicativos downstream que dependem dos dados processados.
Os componentes de monitoramento e registro são essenciais para garantir a saúde e a confiabilidade do pipeline de ingestão de dados. Eles ajudam a rastrear métricas como taxa de transferência de dados, latência de processamento e taxas de erro, além de fornecer visibilidade do desempenho do pipeline. Ferramentas como Prometheus, Grafana e pilha ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) são comumente usadas para monitoramento e registro.
Embora os pipelines de dados e os pipelines ETL (Extract, Transform, Load) compartilhem algumas semelhanças, há diferenças importantes entre os dois:
Os pipelines de dados têm um escopo mais amplo em comparação aos pipelines de ETL. Enquanto os pipelines de ETL focam especificamente na extração, transformação e carregamento de dados, os pipelines de dados podem abranger vários tipos de fluxos de trabalho de processamento de dados, incluindo streaming em tempo real, processamento de eventos complexos e fluxos de trabalho de machine learning.
Os pipelines ETL tradicionalmente operam em modo batch, onde os dados são processados em intervalos programados, como diariamente ou semanalmente. Isso resulta em maior latência entre a ingestão de dados e a disponibilidade de dados no sistema de destino. Os pipelines de dados, por outro lado, podem suportar processamento em lote e em tempo real, permitindo processamento de dados de baixa latência quando necessário.
Os pipelines de dados oferecem mais flexibilidade em termos de requisitos de processamento de dados e podem se adaptar a diversas fontes e destinos de dados. Eles podem lidar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, e podem se integrar a vários armazenamentos de dados e estruturas de processamento. Os pipelines ETL, por outro lado, geralmente seguem uma estrutura mais rígida e são projetados principalmente para dados estruturados e cenários tradicionais de data warehousing.
Os pipelines ETL normalmente envolvem transformações complexas e mapeamentos de dados para conformar os dados de origem ao esquema de destino. Essas transformações são frequentemente realizadas em uma área de preparação antes que os dados sejam carregados no sistema de destino. Os pipelines de dados, embora ainda suportem transformações de dados, podem ter requisitos de transformação mais simples e podem aproveitar transformações no local ou abordagens de esquema na leitura.
Ao projetar e implementar pipelines de dados, várias considerações importantes devem ser levadas em conta para garantir a eficácia, confiabilidade e escalabilidade do pipeline:
Garantir a segurança e a privacidade de dados sensíveis em todo o pipeline é crucial. Isso inclui implementar criptografia para dados em trânsito e em repouso, aplicar controles de acesso e mecanismos de autenticação e aderir a regulamentações de proteção de dados relevantes, como GDPR ou HIPAA. Técnicas de mascaramento de dados, tokenização ou anonimização podem ser empregadas para proteger informações sensíveis.
O pipeline de dados deve ser projetado para escalar graciosamente para lidar com volumes de dados crescentes e requisitos de processamento. Isso envolve selecionar tecnologias e arquiteturas que podem escalar horizontalmente (adicionando mais nós a um cluster) ou verticalmente (aumentando os recursos de nós individuais). Técnicas de otimização de desempenho, como particionamento, indexação e cache, devem ser aplicadas para garantir processamento de dados eficiente e desempenho de consulta.
Construir tolerância a falhas e resiliência no pipeline de dados é essencial para lidar com falhas e garantir a integridade dos dados. Isso inclui implementar mecanismos para reprocessamento de dados, tratamento de erros e recuperação. Técnicas como checkpointing, replicação de dados e operações idempotentes podem ajudar a mitigar o impacto de falhas e garantir a consistência dos dados.
Manter a qualidade dos dados em todo o pipeline é essencial para análises e tomadas de decisão precisas. Implementar verificações de validação de dados, rotinas de limpeza de dados e processos de reconciliação de dados ajuda a garantir a integridade e a confiabilidade dos dados. Regras de qualidade de dados, como verificações de intervalo, verificações de formato e verificações de consistência, devem ser definidas e aplicadas em vários estágios do pipeline.
Mecanismos abrangentes de monitoramento e alerta devem ser colocados em prática para identificar e abordar proativamente problemas no pipeline de engenharia de dados. Isso inclui monitorar o fluxo de dados, latência de processamento, taxas de erro e utilização de recursos. Definir métricas apropriadas e configurar alertas com base em limites predefinidos ajuda a detectar anomalias e acionar ações de correção oportunas.
Práticas efetivas de governança de dados devem ser estabelecidas para garantir o gerenciamento adequado de dados, controle de acesso e conformidade. A linhagem de dados, que rastreia a origem, o movimento e a transformação de dados por todo o pipeline, deve ser mantida para fornecer transparência e rastreabilidade. Ferramentas de gerenciamento de metadados podem ajudar a capturar e documentar a linhagem de dados, facilitando o entendimento da procedência e da qualidade dos dados.
Os pipelines de dados geralmente precisam se integrar a várias fontes de dados, estruturas de processamento e sistemas de armazenamento. Garantir integração e interoperabilidade perfeitas entre esses componentes é crucial para um fluxo de dados suave e atrito mínimo de dados. Usar interfaces, conectores e formatos de dados padronizados pode ajudar a atingir a integração e permitir uma troca fácil de dados entre diferentes sistemas.
Os pipelines de dados encontram aplicações em vários setores e domínios, ajudando as organizações a aproveitar o poder dos dados para diversos casos de uso. Algumas aplicações comuns de pipelines de dados incluem:
À medida que os volumes de dados continuam a crescer exponencialmente e novas tecnologias surgem, o futuro dos pipelines de dados parece promissor e empolgante. Aqui estão algumas tendências e desenvolvimentos importantes que moldam a evolução dos exemplos de pipelines de dados:
A integração de capacidades de inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) em pipelines de dados está se tornando cada vez mais prevalente. IA e ML podem aprimorar vários aspectos de pipelines de dados, como:
A adoção de modelos de computação sem servidor e arquiteturas nativas da nuvem está transformando a maneira como os dados do pipeline são criados e implantados. Plataformas sem servidor, como AWS Lambda, Google Cloud Functions ou Azure Functions, permitem que os desenvolvedores se concentrem na escrita da lógica de processamento de dados sem se preocupar com o gerenciamento da infraestrutura. Essa abordagem permite maior escalabilidade, flexibilidade e eficiência de custos, pois os recursos são provisionados e dimensionados automaticamente com base na carga de trabalho.
Tecnologias nativas da nuvem, como Kubernetes e conteinerização, também estão ganhando força em arquiteturas de pipeline de dados. Essas tecnologias permitem a criação de fluxos de trabalho de processamento de dados portáteis, escaláveis e resilientes que podem ser executados perfeitamente em diferentes ambientes de nuvem ou infraestrutura local.
A crescente demanda por insights em tempo real e a proliferação de fontes de dados de streaming estão impulsionando a adoção de pipelines de dados em tempo real e de streaming. Tecnologias como Apache Kafka, Apache Flink e Apache Beam fornecem estruturas robustas para a construção de pipelines de dados de baixa latência e alto rendimento que podem processar dados em tempo real ou quase em tempo real.
Pipelines de dados em tempo real permitem que as organizações respondam rapidamente a mudanças nas condições de negócios, detectem anomalias conforme elas ocorrem e tomem decisões baseadas em dados rapidamente. Isso é particularmente relevante em domínios como detecção de fraudes, recomendações em tempo real, monitoramento de IoT e manutenção preditiva.
A proliferação de dispositivos de Internet das Coisas (IoT) e a necessidade de processamento em tempo real na borda estão impulsionando a integração da computação de borda com pipelines de dados. A computação de borda envolve o processamento de dados mais próximo da fonte, reduzindo os requisitos de latência e largura de banda.
Pipelines de dados que incorporam recursos de edge computing podem processar e analisar dados de sensores, dados de máquinas e outros fluxos de dados de IoT diretamente na edge, permitindo tempos de resposta mais rápidos e reduzindo a quantidade de dados que precisam ser transmitidos para sistemas centrais. Isso é particularmente valioso em cenários como automação industrial, cidades inteligentes e veículos conectados.
DataOps, uma metodologia que combina desenvolvimento ágil, automação e colaboração, está ganhando força no ecossistema de pipeline de dados. O DataOps visa simplificar o ciclo de vida do pipeline de dados, do desenvolvimento à implantação e monitoramento, aplicando princípios DevOps aos fluxos de trabalho de dados.
A automação é um facilitador essencial do DataOps e envolve o uso de ferramentas e frameworks para automatizar vários aspectos do desenvolvimento, teste, implantação e monitoramento de pipeline de dados. A automação ajuda a reduzir erros manuais, melhora a produtividade e permite iteração e experimentação mais rápidas.
O paradigma arquitetônico de malha de dados está surgindo como uma nova abordagem para gerenciar e processar dados em ambientes distribuídos de larga escala. A malha de dados defende uma arquitetura de dados descentralizada, onde os dados são tratados como um produto e de propriedade das equipes que os criam e os consomem.
Em uma arquitetura de malha de dados, os pipelines de dados são projetados como produtos de dados autocontidos e orientados a domínio que podem ser desenvolvidos, implantados e mantidos de forma independente por equipes autônomas. Essa abordagem promove a democratização de dados, permite um tempo de valorização mais rápido e permite que as organizações dimensionem seus recursos de processamento de dados de forma mais eficaz.
Os pipelines de dados se tornaram um componente indispensável das arquiteturas de dados modernas, permitindo que as organizações aproveitem o poder dos dados para tomada de decisão informada, eficiência operacional e inovação. À medida que os volumes de dados continuam a crescer e novas fontes de dados surgem, a importância de pipelines de dados robustos, escaláveis e flexíveis só aumentará.
Ao entender os principais conceitos, benefícios e considerações dos pipelines de dados, as organizações podem projetar e implementar fluxos de trabalho de processamento de dados eficazes que atendam aos seus requisitos comerciais específicos. Seja processamento em lote, streaming em tempo real ou cenários complexos de integração de dados, os pipelines de dados fornecem a base para transformar dados brutos em insights acionáveis.
À medida que a tecnologia continua a evoluir, o futuro dos pipelines de dados parece promissor, com avanços em inteligência artificial, arquiteturas sem servidor, computação de ponta e paradigmas de malha de dados abrindo caminho para recursos de processamento de dados mais inteligentes, autônomos e descentralizados.
Ao permanecer na vanguarda desses desenvolvimentos e adotar as melhores práticas em design e implementação de pipeline de dados, as organizações podem se posicionar para obter o máximo valor de seus ativos de dados e impulsionar o sucesso orientado por dados na era digital.
ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform) são duas abordagens para integração de dados. Em ETL, os dados são extraídos da fonte, transformados para se ajustarem ao esquema de destino e, em seguida, carregados no sistema de destino. Em ELT, os dados são extraídos da fonte e carregados no sistema de destino em sua forma bruta e, em seguida, as transformações são aplicadas dentro do sistema de destino. ELT está se tornando mais popular com o advento de data warehouses e data lakes baseados em nuvem, pois permite mais flexibilidade e escalabilidade no processamento de dados.
A escolha entre pipelines de dados em lote e streaming depende do seu caso de uso e requisitos específicos. O processamento em lote é adequado quando você tem grandes volumes de dados que podem ser processados periodicamente, e insights em tempo real não são críticos. Os pipelines em lote são frequentemente usados para tarefas como data warehousing, análise de dados históricos e aprendizado de máquina offline. Os pipelines de dados de streaming, por outro lado, são ideais quando você precisa processar e analisar dados em tempo real ou quase em tempo real. Os pipelines de streaming são usados para casos de uso como detecção de fraudes, recomendações em tempo real, monitoramento de IoT e análises em tempo real.
Existem várias ferramentas e frameworks populares para construir pipelines de dados, cada um com seus próprios pontos fortes e casos de uso. Algumas opções amplamente utilizadas incluem:
Garantir a qualidade dos dados em um pipeline de dados envolve a implementação de várias técnicas e práticas recomendadas:
O desenvolvimento e a manutenção do pipeline de dados apresentam vários desafios que as organizações precisam enfrentar:
Lidar com esses desafios requer uma combinação de design cuidadoso, arquitetura robusta e o uso de ferramentas e estruturas apropriadas. Também envolve estabelecer melhores práticas, implementar testes e monitoramento automatizados e promover a colaboração entre engenheiros de dados, cientistas de dados e outras partes interessadas envolvidas no ciclo de vida do pipeline de dados.
Aplicação Um + Aplicação Dois
