Streaming & Processamento em Tempo Real

O Desafio

Casos de uso modernos exigem processamento em tempo real: detecção de fraude, recomendações personalizadas, IoT, monitoramento operacional. Arquiteturas batch tradicionais não suportam latências de segundos.

Nossa Abordagem

Implementamos arquiteturas event-driven completas:

1. Ingestão (Kafka)

• Apache Kafka como event bus central
• Kafka Connect para integração com fontes (CDC, APIs, logs)
• Schema Registry para governança de schemas
• Partitioning otimizado para throughput

2. Processamento (Flink/Spark)

• Apache Flink para stream processing stateful
• Spark Structured Streaming para integração com lakehouse
• Windowing, aggregations, joins em tempo real
• Exactly-once semantics para garantia de consistência

3. Serving

• Bancos OLAP para analytics (ClickHouse, Druid)
• Caches distribuídos para APIs (Redis)
• Data lakes para histórico (Delta Lake)

Casos de Uso

Change Data Capture (CDC):

• Captura mudanças em databases (Oracle, MySQL, Postgres)
• Substitui ferramentas caras (Oracle GoldenGate)
• Latência < 1 segundo

IoT & Telemetria:

• Processamento de milhões de eventos/segundo
• Agregações em time windows
• Alertas em tempo real

Event-Driven Microservices:

• Comunicação assíncrona entre serviços
• Event sourcing e CQRS patterns
• Resiliência e desacoplamento

Resultados Típicos

• Throughput: 20,000+ msgs/seg por partition
• Latência: End-to-end < 5 segundos (p99)
• Disponibilidade: 99.9% com zero data loss
• Custo: 60-80% mais barato que ferramentas proprietárias