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
