No mundo atual, cada vez mais marcado pela avalanche de dados em tempo real, fazem-se necessárias maneiras de organizar e controlar todo esse processo de forma automática e simples. É aí que entra a orquestração de dados. Em resumo, esse é o processo coordenado de gerenciamento e direcionamento de um fluxo de dados de uma organização. A abordagem permite que as empresas consigam manipular grandes volumes de dados de forma eficiente, garantindo que as informações corretas estejam no lugar certo, no momento certo.
Quer saber como a orquestração de dados ocorre na prática, bem como as ferramentas mais indicadas e qual faz mais sentido para os seus objetivos? Continue a leitura e aprenda mais com a BIX Tecnologia!
O que é orquestração de dados
A orquestração de dados é um processo automatizado que controla uma rede de tarefas, criando relações lógicas de dependência entre elas. Além disso, a orquestração permite o monitoramento dessa rede, ou do chamado pipeline (canal, em inglês). Mas o que isso quer dizer na prática?
Imagine que você é um engenheiro de dados trabalhando em um projeto que deve gerar relatórios para uma empresa. Sua equipe desenvolveu um código em Python para processar os dados do seu cliente – isso quer dizer limpar os dados, definir o que é relevante e formatar tudo de acordo com um padrão – e o código roda periodicamente, para assimilar informações novas. Porém, sempre que essa etapa é concluída, você também quer produzir um relatório no Excel. Você pode, é claro, observar o andamento do processo 24 horas por dia e ativar, manualmente, o novo relatório. Outra opção seria configurar uma ferramenta de agendamento de tarefas, com horário fixo para a execução das duas etapas.
No entanto, a solução mais eficiente seria estabelecer uma relação de dependência entre elas, usando uma ferramenta própria para orquestração de dados. Dessa forma, não haveria necessidade de trabalho manual, nem de estipulação de horário. Nesse sentido, a orquestração permite que o engenheiro de dados mantenha o controle sobre o fluxo do pipeline de dados e garanta o máximo de eficiência. Mas, apesar de ser muito importante, é um tema recente.
Como surgiu a orquestração de dados?
Nem sempre foi preciso orquestrar dados. No início da internet, havia um padrão de arquitetura monolítica, em que um único software ficava responsável por todas as camadas de uma aplicação. Ou seja, nele aconteciam desde os processos internos de governança de dados até os externos, como interação direta com o usuário. Esse padrão implicava uma série de problemas. Os códigos se tornavam muito grandes e complexos, difíceis de manter e ajustar quando necessário. A falha de uma camada, por exemplo, poderia causar a falha de várias outras.
Mas, com o tempo, surgiram recursos tecnológicos com finalidades mais específicas, como serviços só para processamento ou disponibilização de dados. Também surgiu a nuvem, um modelo de computação flexível, que pode ser acessado em diferentes redes de internet. Diante de tantas mudanças, desenvolveu-se uma nova abordagem: a chamada arquitetura de microsserviços.
Nela, uma aplicação tem diversas camadas independentes uma da outra. Há um software diferente para realizar cada tarefa, possivelmente em máquinas diferentes. Essa arquitetura, apesar de vantajosa, também gera novas questões. É preciso movimentar os dados e fazer o processamento de forma eficiente, em pontos estratégicos. Nosso maior desafio é criar a dependência entre as tarefas. Para solucionar esse problema, precisamos de orquestração de dados!
Conheça as ferramentas de orquestração de dados
Existem diversas ferramentas específicas para orquestração de dados, que nos fornecem soluções completas. Elas permitem monitorar o andamento das atividades e estabelecer relações complexas entre as partes, com diferentes gatilhos (ou triggers, em inglês). Porém, elas podem ter propósitos finais diferentes. Conheça algumas das ferramentas:
Apache Airflow
Esse é o nome mais conhecido quando falamos de orquestração de dados. O Apache Airflow reúne todos esses elementos em Python, a linguagem de programação predominante na área de Engenharia de Dados, e em um ambiente de código aberto (ou open source), onde há uma comunidade ativa de desenvolvedores. A ferramenta foi criada em 2014 para lidar com o fluxo de informações do aplicativo Airbnb e, em 2016, se tornou um projeto open source da Apache.
O Airflow se baseia no conceito de DAGs, uma sigla para Directed Acyclic Graph (Grafo Acíclico Dirigido). As DAGs agrupam tarefas e as relações entre elas, definindo como deve ser a execução do processo. Uma tarefa não pode ter início no seu fim, por isso, não completa um ciclo! Mas a ferramenta permite criar lógicas complexas, em que a execução depende de todos os passos, ou de pelo menos um dos passos anteriores ter sido completado, ou nenhum.
Dagster
O Dagster é um concorrente que se propõe a resolver problemas que os desenvolvedores hoje enfrentam com o Airflow. A ferramenta surgiu com a proposta de solucionar alguns problemas específicos que o Airflow não consegue resolver, como testabilidade, organização e escalabilidade.
AWS Step Functions
Diferentemente do Airflow, que oferece uma camada de orquestração de dados em cima de outros serviços, o AWS Step Functions integra serviços da AWS. A grande vantagem da ferramenta é que não há necessidade de saber desenvolver códigos, e você pode realizar todo o seu trabalho diretamente na sua interface.
Data Factory
Já o Data Factory é uma ferramenta da Azure que se propõe não apenas a orquestrar, como também fornecer os recursos necessários para fazer o processamento de dados dentro do pipeline. Lembre que, quando falamos em processar, queremos dizer filtrar e formatar para deixar os dados limpos.
Flyte
O Flyte é uma alternativa de código aberto, com maior foco em Machine Learning e, para isso, possui mecanismos específicos. Por exemplo, o modelo de programação e a integração com outros ecossistemas.
Como escolher uma ferramenta de orquestração de dados para sua empresa
Citamos diversas ferramentas de orquestração de dados neste artigo, além de existirem outras diversas funcionalidades. Nesse sentido, como decidir qual ferramenta utilizar?
Para isso, precisamos levar em consideração três fatores: precificação, tamanho da equipe de implementação e manutenção e tipos de tarefas a serem realizadas. Todos esses fatores estão intimamente ligados e um acaba influenciando o outro. Vamos explicar mais a seguir:
Precificação
Quando falamos de ferramentas de orquestração de dados, temos tanto ferramentas open source como ferramentas pagas. No entanto, ambas as opções possuem custos, mesmo que distintos. Enquanto nas funcionalidades open source o seu time precisará estar disponível para implementar e mantê-la funcionando, nas ferramentas pagas, o gerenciamento poderá ser pago para retirar a responsabilidade de gerenciar essa infraestrutura. Por isso, é necessário saber analisar o que pode ser mais vantajoso para a sua equipe.
Tamanho da sua equipe
Como mencionado anteriormente, todos os aspectos abordados estão conectados, e o tamanho da equipe desempenha um papel significativo na seleção da ferramenta de orquestração de dados. Se a sua equipe for pequena e encarregada da implementação e manutenção da ferramenta, pode não ser tão vantajoso, uma vez que precisarão investir tempo regular na manutenção desse serviço.
Além disso, é crucial considerar a preparação técnica da equipe para utilizar a ferramenta. Se não possuir um time de dados consolidado, o líder dessa iniciativa pode ser mais orientado para o lado de negócios do que técnico, o que pode ser um problema. Ou ainda, você pode ter um time de dados, mas o engenheiro de dados pode estar ocupado com outras demandas. Nesse contexto, seria interessante considerar o uso de uma ferramenta low-code.
Tarefas a serem desenvolvidas
Por último, mas igualmente relevante, é necessário considerar o tipo de tarefas que serão realizadas na sua pipeline. Por exemplo, talvez você precise ingerir dados de uma ferramenta de e-commerce específica. Algumas ferramentas de mercado já podem oferecer conectores prontos para facilitar a implementação da sua pipeline nesse cenário.
Por outro lado, pode ser necessário um driver ou plugin específico para conectar uma máquina específica que faz parte da sua stack e, para isso, será preciso uma ferramenta um pouco mais personalizada. Quanto à customização, uma ferramenta não gerenciada, onde a infraestrutura está sob sua responsabilidade, ganha destaque, pois permite o gerenciamento de demandas mais específicas que um serviço gerenciado por vezes não consegue atender.
Isso inclui a conectividade com outros serviços. As ferramentas low-code se propõem a realizar essas integrações de forma mais rápida e fácil, dispondo de conectores para facilitar o processo.
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