Streaming de Dados em Tempo Real com Kafka: Você realmente precisa disso?
No mundo acelerado da tecnologia, o termo tempo real virou uma obsessão. Empresas brasileiras de todos os setores sentem a pressão para adotar kafka e streaming de dados, acreditando que se não processarem informações no milissegundo em que acontecem, ficarão para trás. O Apache Kafka se tornou sinônimo de modernidade.
Mas, como especialistas em Engenharia de Dados, precisamos ser honestos: nem todo negócio é o Uber ou o Netflix. Implementar uma arquitetura event driven completa é caro, complexo e exige uma manutenção pesada. A pergunta de um milhão de reais é: sua empresa precisa de dados agora ou dados certos?
O Fascínio (e o Custo) do Tempo Real
O processamento tempo real é incrível. Ele permite reagir a eventos instantaneamente. No entanto, no Brasil, onde a infraestrutura de nuvem é cobrada em dólar e a mão de obra especializada em Kafka é escassa e cara, essa decisão não pode ser baseada em hype.
Batch vs. Streaming: O Teste de Realidade
Antes de contratar ou construir um cluster de Kafka, faça o seguinte teste de realidade com seus stakeholders de negócio:
- A pergunta: “Se você receber esse dado com 1 hora de atraso (ou no dia seguinte, D-1), a decisão de negócio muda?”
- A resposta: Se a resposta for “Não, eu só olho esse painel na segunda de manhã”, você não precisa de Kafka ou streaming. Você precisa de um bom pipeline em Batch (lotes), que é mais barato e fácil de manter.
Quando o Kafka é Recomendado?
Existem cenários onde o kafka e o streaming de dados não é luxo, é sobrevivência. Aqui estão os casos de uso onde recomendamos fortemente essa arquitetura:
1. Detecção de Fraude (Pix e Cartões)
No sistema financeiro brasileiro, esperar 5 minutos para analisar uma transação Pix é inaceitável. O dinheiro já foi embora. Aqui, a análise precisa ocorrer em milissegundos para bloquear a operação suspeita.
2. Logística e Rastreamento
Para empresas de entrega ou transporte (como Uber/99 ou frotas de caminhões), saber a localização exata do veículo agora é o coração do produto. O processamento em tempo real é o que conecta o motorista ao passageiro.
3. Monitoramento de Indústria 4.0
Sensores em uma fábrica que medem a temperatura de uma caldeira. Se a temperatura subir demais, um alerta deve ser disparado imediatamente para evitar uma explosão. Batch aqui seria desastroso.
Os Desafios da Arquitetura Event Driven
Migrar de um banco de dados tradicional para uma arquitetura event driven exige uma mudança de mentalidade. Você deixa de pensar em tabelas estáticas e passa a pensar em fluxos contínuos de eventos.
Isso traz desafios técnicos:
- Duplicidade de Eventos: Como garantir que a mesma venda não foi processada duas vezes? (O famoso “Exactly-Once semantics”).
- Ordem dos Fatos: Em redes instáveis, o evento de pedido entregue pode chegar antes do pedido despachado. Seu sistema aguenta isso?
- Custo de Retenção: Armazenar terabytes de logs no Kafka é muito mais caro do que no S3 ou Data Lake.
Conclusão: Não mate uma mosca com um canhão
Apache Kafka é uma ferramenta extraordinária, mas usá-la apenas para mover dados do CRM para o Data Warehouse uma vez por dia é desperdício de dinheiro e talento.
Se sua empresa está nesse impasse, modernizar a arquitetura mas sem estourar o orçamento, a terceirização estratégica pode ser a solução. Nós ajudamos a definir se você realmente precisa de streaming ou se uma arquitetura moderna de micro-batches atende sua necessidade com 1/10 do custo.
Quer um diagnóstico honesto sobre sua arquitetura de dados? Fale com nossos arquitetos e evite gastos desnecessários na nuvem.
