Armazenar e consultar com agilidade grandes conjuntos de dados é um desafio para muitas empresas. Sem falar nos custos de infraestrutura e hardware associados, que muitas vezes inviabilizam a adoção de uma estratégia data-driven. Com o Google Cloud é diferente! A nuvem do Google disponibiliza várias funcionalidades para transformar os dados em vantagem competitiva e em insights valiosos para oferecer experiências incríveis aos consumidores.
Leia mais: Como analisar dados em tempo real com Google Cloud e gerar insights valiosos?
Google Cloud: streaming de dados em tempo real
O Cloud simplifica o processo de coleta, análise e acionamento de dados, já que disponibiliza não apenas a infraestrutura de servidores do Google, mas soluções de organização e análise de dados totalmente gerenciadas. Assim, as empresas passam a tratar seus dados em um ambiente protegido pelo padrão de segurança do Google, com controles de privacidade.
O GCP (Google Cloud Platform) abrange soluções de armazenamento de dados com análise (data warehouse), bem como serviços de transformação de dados baseadas em processos ETL (do inglês Extract Transform Load – Extrair Transformar Carregar) – fundamentais para limpar, filtrar, agregar o dado de maneira que ele possa ser acionado em tempo real.
Estamos falando de três recursos principais do GCP: PubSub, Dataflow e BigQuery. Abaixo detalhamos as vantagens oferecidas por cada um.
PubSub
Esta ferramenta é utilizada para capturar dados de variadas fontes e distribuí-los entre aplicações. O Pub/Sub fornece mensagens confiáveis e em tempo real em um serviço global gerenciado que ajuda você a criar a aplicativos simples, confiáveis e flexíveis.
A replicação de mensagens síncrona e entre zonas e o acompanhamento do recebimento de cada mensagem garantem entregas confiáveis a qualquer escala. Já o escalonamento e provisionamento automáticos sem partições eliminam o planejamento e garantem que as cargas de trabalho estejam prontas para produção desde o primeiro dia.
A filtragem, a entrega de mensagens inativas e a espera exponencial não sacrificam a escala e ajudam a simplificar seus aplicativos. Além disso, o PubSub possui integração nativa com Dataflow, o que permite o processamento e a integração do tipo “exatamente uma vez” confiáveis e expressivos dos fluxos de eventos em Java, Python e SQL.
Dataflow
O Dataflow é o serviço de processamento de dados totalmente gerenciado do Google Cloud. Ele garante que os dados sejam processados de forma confiável e consistente exatamente uma vez, para que os engenheiros de dados possam confiar nos resultados que seus sistemas produzem.
Os trabalhos no Dataflow são escritos usando o SDK do Apache Beam, que oferece escolha de linguagem de programação para o Dataflow (além da portabilidade).
Com a abordagem sem servidor do Dataflow removendo a sobrecarga operacional das cargas de trabalho da engenharia de dados, as equipes podem se concentrar na programação em vez de gerenciar clusters de servidores. Além disso, o escalonamento automático 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.
Este recurso também possibilita aos engenheiros de dados alternar facilmente entre os dois modos de streaming em lote, o que significa que os usuários podem experimentar resultados em tempo real e processamento em lote econômico, sem alterações no código.
BigQuery
É o data warehouse com análise do Google, utilizado por diversas empresas para analisar grandes massas de dados. O BigQuery dispensa o uso de servidor e oferece análises em escala de petabytes para facilitar consultas SQL em grandes conjuntos de dados graças ao poder de processamento da infraestrutura do Google.
Com ele, você elimina a etapa de provisionamento de recursos, sem contar que a infraestrutura sem servidores oferecida pelo Google realiza toda manutenção relacionada a atualizações. Este data warehouse ainda utiliza escalonamento automático e agiliza o streaming de dados.
Permite ainda que os analistas de dados se concentrem na análise para identificar insights relevantes para os negócios. Tudo isso sem precisar gerenciar a infraestrutura. Ou seja, como BigQuery é um serviço gerenciado, todo o trabalho pesado fica por conta dele. No fim do dia, sua empresa é capaz de utilizar dados com velocidade para extrair insights e conduzir o negócio com mais agilidade e eficiência, tomando ações imediatas!
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Jornalista especializada em tecnologia há mais de 10 anos, com atuação em veículos nacionais e internacionais. Atualmente, é mestranda em Sustentabilidade pela USP, onde pesquisa mudanças climáticas.
