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
