Implementação de Data Lakehouse

O Desafio

Arquiteturas tradicionais separam data lakes (flexíveis mas sem governança) de data warehouses (estruturados mas caros). Isso gera duplicação, complexidade, e custos altos.

O Que é Data Lakehouse?

Lakehouse combina o melhor de ambos os mundos:

Do Data Lake:

• Storage barato (object storage)
• Suporte a todos os tipos de dados (estruturados, semi, não estruturados)
• Flexibilidade de schema

Do Data Warehouse:

• ACID transactions
• Schema enforcement
• Query performance otimizada
• Time travel e versionamento

Nossa Abordagem

1. Storage Layer

• Object storage como fundação (S3, ADLS, GCS)
• Delta Lake/Iceberg/Hudi como table format
• Partitioning otimizado
• Compaction automatizado

2. Processing Layer

• Apache Spark para batch e streaming
• SQL engines otimizados (Presto, Trino)
• Suporte a linguagens múltiplas (SQL, Python, Scala)

3. Catalog & Governance

• Unity Catalog ou Hive Metastore
• Fine-grained access control
• Data lineage
• Schema evolution

4. Analytics & ML

• BI tools conectados diretamente ao lakehouse
• Feature stores integrados
• ML training em mesmos dados de analytics

Benefícios

Simplificação:

• Uma plataforma ao invés de duas (lake + warehouse)
• Eliminação de ETL entre lake e warehouse
• Redução de duplicação de dados

Custo:

• Storage 10x mais barato que warehouses proprietários
• Modelo pay-as-you-go ao invés de licenças fixas
• Redução de equipe de operação

Performance:

• Query performance comparável a warehouses modernos
• Suporte a streaming e batch na mesma plataforma
• Otimizações automáticas (Z-ordering, statistics)

Governança:

• ACID transactions garantem consistência
• Time travel permite auditoria
• Fine-grained access control

Tecnologias

• Table Formats: Delta Lake (Databricks), Apache Iceberg (Netflix), Apache Hudi (Uber)
• Compute: Apache Spark, Presto, Trino, Databricks SQL
• Catalog: Unity Catalog, AWS Glue, Hive Metastore
• Storage: S3, ADLS, GCS