Lakehouse Architecture: O Futuro do Data Engineering - Blog Integr8

A Evolução das Arquiteturas de Dados

Por décadas, as organizações enfrentaram um dilema: escolher entre a flexibilidade dos Data Lakes ou a performance dos Data Warehouses. A arquitetura Lakehouse surge como a resposta definitiva para esse trade-off.

O Problema das Arquiteturas Tradicionais

🏢

Data Warehouse

Ótimo para BI, mas caro, proprietário e limitado para ML/AI

🌊

Data Lake

Flexível e barato, mas sem ACID, governance fraco e "data swamp"

🔄

Lambda Architecture

Duplicação de pipelines batch + streaming, complexidade operacional

⚠️O Custo da Complexidade

Arquiteturas tradicionais forçam a cópia de dados entre sistemas (ETL do Lake para o Warehouse), aumentando custos, latência e riscos de inconsistência.

O que é Lakehouse?

Lakehouse é uma arquitetura de dados que combina:

Armazenamento barato de Data Lakes (object storage)
Transações ACID de Data Warehouses
Schema enforcement e evolução
Governance e lineage integrados
Performance otimizada para BI e ML

Componentes Fundamentais

Componentes Lakehouse — Arquitetura em camadas: Applications > Query Engine > Table Format > Object Storage

Table Formats: O Coração do Lakehouse

Os formatos de tabela abertos são a inovação chave que viabiliza o Lakehouse:

Feature	Delta Lake	Apache Iceberg	Apache Hudi
Criador	Databricks	Netflix	Uber
ACID	✅	✅	✅
Time Travel	✅	✅	✅
Schema Evolution	✅	✅	✅
Partition Evolution	Limitado	✅ Nativo	Limitado
Hidden Partitioning	❌	✅	❌
Merge on Read	✅	✅	✅
Ecossistema	Spark-centric	Multi-engine	Spark/Flink

💡Nossa Recomendação

Apache Iceberg está se consolidando como o padrão de mercado devido à sua arquitetura aberta e suporte multi-engine. Delta Lake é ideal se você já está no ecossistema Databricks.

Benefícios do Lakehouse

Implementando um Lakehouse

Arquitetura de Referência com Iceberg

# Criando uma tabela Iceberg com PySpark
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("LakehouseExample") \
    .config("spark.sql.catalog.lakehouse", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog") \
    .config("spark.sql.catalog.lakehouse.type", "hadoop") \
    .config("spark.sql.catalog.lakehouse.warehouse", "s3://my-lakehouse/") \
    .getOrCreate()

# Criar tabela com particionamento oculto
spark.sql("""
    CREATE TABLE lakehouse.events (
        event_id STRING,
        user_id STRING,
        event_type STRING,
        event_timestamp TIMESTAMP,
        properties MAP<STRING, STRING>
    )
    USING iceberg
    PARTITIONED BY (days(event_timestamp), event_type)
""")

# Time Travel - consultar dados históricos
spark.sql("""
    SELECT * FROM lakehouse.events
    FOR TIMESTAMP AS OF '2025-01-01 00:00:00'
""")

Medalion Architecture

A arquitetura de medalhões organiza dados em camadas de qualidade:

🥉

Bronze (Raw)

Dados brutos, exatamente como chegaram da fonte. Append-only.

🥈

Silver (Curated)

Dados limpos, deduplicados, tipados. Validações aplicadas.

🥇

Gold (Business)

Agregações e métricas de negócio prontas para consumo.

Stack Lakehouse Moderna

Para AWS

stack:
  storage: S3
  table_format: Iceberg
  catalog: AWS Glue Data Catalog
  query_engines:
    - Amazon Athena (serverless SQL)
    - Amazon EMR (Spark)
    - Trino (federação)
  orchestration: Apache Airflow / Step Functions
  governance: AWS Lake Formation

Para Azure

stack:
  storage: ADLS Gen2
  table_format: Delta Lake
  catalog: Unity Catalog (Databricks) ou Hive Metastore
  query_engines:
    - Azure Synapse Serverless
    - Databricks SQL
    - Spark
  orchestration: Azure Data Factory
  governance: Microsoft Purview

Para GCP

stack:
  storage: GCS
  table_format: BigLake (Iceberg)
  catalog: BigQuery Metastore
  query_engines:
    - BigQuery
    - Dataproc (Spark)
  orchestration: Cloud Composer
  governance: Dataplex

Migrando para Lakehouse

Jornada de Migração

Fase 1
Inventário de Dados
Mapeie todas as fontes, volumes, frequência de atualização e consumidores.
Fase 2
Escolha o Table Format
Avalie Iceberg vs Delta vs Hudi baseado no seu ecossistema existente.
Fase 3
Defina Governança
Estabeleça políticas de acesso, retenção e qualidade antes de migrar.
Fase 4
Migre Incrementalmente
Comece por workloads novos ou menos críticos, expanda gradualmente.
Fase 5
Retire Sistemas Legados
Desligue DW antigos apenas após validação completa do novo ambiente.

Casos de Uso Ideais

BI + ML na mesma base: Analistas e cientistas de dados acessam os mesmos dados
CDC em tempo real: Streaming de mudanças de bancos transacionais
Compliance e auditoria: Time travel para reproduzir estados históricos
Feature Store: Armazenamento de features para ML com versionamento
Data Mesh: Domínios de dados autônomos com contratos claros

✅Resultado

Organizações que migram para Lakehouse reportam redução de 40-60% em custos de infraestrutura de dados, além de ganhos significativos em agilidade e governança.

Quer implementar uma arquitetura Lakehouse? Fale com nossos especialistas em Data Engineering.