{"id":8823,"date":"2021-09-02T11:13:25","date_gmt":"2021-09-02T14:13:25","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br2\/?p=8823"},"modified":"2025-01-09T09:13:31","modified_gmt":"2025-01-09T12:13:31","slug":"como-processar-grandes-volumes-de-dados-com-google-dataflow-e-sem-precisar-gerenciar-servidores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/como-processar-grandes-volumes-de-dados-com-google-dataflow-e-sem-precisar-gerenciar-servidores\/","title":{"rendered":"Como processar grandes volumes de dados com Google Dataflow (e sem precisar gerenciar servidores)"},"content":{"rendered":"\r\n

O Dataflow<\/strong> \u00e9 o servi\u00e7o de processamento de dados gerenciado do Google Cloud.<\/strong> Permite que os dados sejam processados de forma confi\u00e1vel e consistente para que os engenheiros de dados possam confiar nos resultados que seus sistemas produzem.

Os trabalhos no Dataflow s\u00e3o escritos usando o SDK do Apache Beam, que oferece escolha de linguagem de programa\u00e7\u00e3o para o Dataflow, al\u00e9m da portabilidade.

Baseado em abordagem sem servidor<\/strong>, o Dataflow remove a sobrecarga operacional das cargas de trabalho da engenharia de dados para que as equipes possam se concentrar na programa\u00e7\u00e3o em vez de gerenciar clusters de servidores. Vale destacar que o termo \u201cserverless<\/strong>\u201d (sem servidor) pode ser traduzido como uma forma de eliminar preocupa\u00e7\u00f5es com em infraestrutura no processamento de dados, pagando apenas pelo uso.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Leia mais: Conhe\u00e7a os principais servi\u00e7os de an\u00e1lise de streaming do Google Cloud<\/a>

Al\u00e9m disso, o escalonamento autom\u00e1tico de recursos junto com o potencial de processamento em lote com custo otimizado permite ao Dataflow oferecer uma capacidade praticamente ilimitada para gerenciar os altos e baixos das suas cargas de trabalho sem gastar demais. Essa capacidade tamb\u00e9m possibilita aos engenheiros de dados alternar facilmente entre os dois modos de streaming em lote, o que significa que os usu\u00e1rios podem experimentar resultados em tempo real e processamento em lote econ\u00f4mico, sem altera\u00e7\u00f5es no c\u00f3digo.

O Dataflow utiliza uma arquitetura chamada lambda, que consiste em uma cole\u00e7\u00e3o de ferramentas para processamento e streaming de dados.
A ferramenta pode ser utilizada em conjunto com outros produtos da Google Cloud Platform (GCP), como PubSub <\/strong>e BigQuery, <\/strong>para construir processos de dados. Tamb\u00e9m funciona em conjunto com diversas outras aplica\u00e7\u00f5es open source de processamento de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Por que os clientes usam DataFlow?<\/strong>

<\/strong>– Processamento em lote e streaming unificado
– Processamento de dados totalmente gerenciado e aut\u00f4nomo
– Modelo de programa\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo aberto
– Escala de forma inteligente para milh\u00f5es de QPS<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Como processar grandes volumes de dados com Google Dataflow<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Antes de tudo, \u00e9 importante entender o que \u00e9 um pipeline de dados.<\/strong> Trata-se de um tipo de aplica\u00e7\u00e3o que processa dados por meio de uma sequ\u00eancia de etapas de processamento conectadas.

Os pipelines de dados podem ser aplicados em diversos casos de uso, como processamento de dados em tempo real. Eles s\u00e3o operados como um processo em lote, que executa e depois processa dados durante a execu\u00e7\u00e3o ou como um processo de streaming, que executa continuamente e processa dados \u00e0 medida que eles se tornam dispon\u00edveis para o pipeline.

O DataFlow \u00e9 justamente um servi\u00e7o gerenciado para executar pipelines de processamento de dados em lote e streaming desenvolvidos com o SDK do Apache Beam. Tudo isso sem servidor, ou seja, usando c\u00f3digo e SQL, enquanto remove ou simplifica muitas tarefas operacionais e de infraestrutura.

Por exemplo, os recursos do Dataflow incluem provisionamento e escalonamento de infraestrutura autom\u00e1ticos, atualiza\u00e7\u00f5es de pipeline e implanta\u00e7\u00e3o padronizada para execu\u00e7\u00f5es repet\u00edveis.

Como acontece com outros aplicativos, ativar a prontid\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o para pipelines do Dataflow envolve mais do que apenas gravar e executar c\u00f3digo. \u00c9 preciso coletar e analisar requisitos, planejar seu projeto e avaliar o desempenho.

A fim de garantir confiabilidade e a manuten\u00e7\u00e3o do pipeline, durante o processo de desenvolvimento, \u00e9 preciso seguir pr\u00e1ticas recomendadas de codifica\u00e7\u00e3o. Assim, o Google recomenda o uso de pr\u00e1ticas modernas de DevOps, como integra\u00e7\u00e3o cont\u00ednua e entrega (CI\/CD), para transformar o c\u00f3digo do Apache Beam na esta\u00e7\u00e3o de trabalho do desenvolvedor em pipelines do Dataflow que s\u00e3o executados na produ\u00e7\u00e3o.

J\u00e1 para os pipelines em execu\u00e7\u00e3o, o recomendado \u00e9 usar o monitoramento, alertas e relat\u00f3rios de erros para ajudar a solucionar erros de pipeline, entender problemas de desempenho e de dados e fornecer o desempenho geral do pipeline em rela\u00e7\u00e3o aos objetivos de n\u00edvel de servi\u00e7o (SLOs).

Ao combinar o Dataflow com outros servi\u00e7os gerenciados do Google Cloud, os desenvolvedores podem simplificar muitos aspectos da produ\u00e7\u00e3o de pipelines de dados em compara\u00e7\u00e3o com solu\u00e7\u00f5es autogerenciadas. Por exemplo, pode-se usar um pacote de opera\u00e7\u00f5es do Google Cloud para monitoramento e relat\u00f3rios de erros e o Cloud Composer para orquestra\u00e7\u00e3o de pipeline.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Em resumo, os processos de cria\u00e7\u00e3o de pipelines de dados no DataFlow envolvem:<\/strong>

Planejamento:<\/strong> quais requisitos n\u00e3o funcionais precisam ser capturados antes de come\u00e7ar o desenvolvimento? Por que voc\u00ea precisa pensar nos SLOs durante o est\u00e1gio de planejamento e como configur\u00e1-los? Como os SLOs podem informar o design dos pipelines de dados? Qual o poss\u00edvel impacto que voc\u00ea precisa considerar para sistemas upstream e downstream?

Desenvolvimento e teste: <\/strong>quais pr\u00e1ticas recomendadas voc\u00ea deve observar ao escrever o c\u00f3digo do Apache Beam? Quais testes voc\u00ea precisa criar e automatizar? Como os desenvolvedores de pipeline precisam trabalhar com ambientes de implanta\u00e7\u00e3o diferentes para escrever, testar e executar c\u00f3digo?

Implanta\u00e7\u00e3o: <\/strong>como atualizar os pipelines que j\u00e1 est\u00e3o em execu\u00e7\u00e3o quando uma nova vers\u00e3o \u00e9 disponibilizada? Como aplicar pr\u00e1ticas de CI\/CD a pipelines de dados?

Monitoramento:<\/strong> que monitoramento voc\u00ea precisa ter para pipelines de produ\u00e7\u00e3o? Como detectar e resolver problemas de desempenho, de manipula\u00e7\u00e3o de dados e de erros de c\u00f3digo na produ\u00e7\u00e3o?<\/p>\r\n\r\n\r\n\n

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