Lakehouse com AWS e Databricks
Separação entre storage e compute para camadas analíticas governadas
O desafio
Plataformas modernas de dados precisam escalar sem transformar cada fluxo batch em um script customizado. Os times querem camadas analíticas governadas, menos atrito operacional e um caminho crível do dado bruto até datasets reutilizáveis.
Como resolvemos
- - Provisionamento de recursos AWS com Terraform
- - Pouso de eventos brutos em S3 com estratégia clara de armazenamento
- - Processamento das camadas silver e gold no Databricks com PySpark
- - Uso de padrões Delta Lake para suportar serving analítico confiável
Historia de execucao
O Terraform prepara a base da plataforma, os dados de eventos chegam ao S3 e os jobs no Databricks transformam os registros brutos em camadas mais limpas e governadas.
Enquadramento de negócio
Este caso foi pensado para discussões sobre modernização de plataforma, e não apenas sobre sintaxe de Spark. Ele torna o valor visível: camadas analíticas reutilizáveis, ownership mais claro e menos fricção para times consumidores.
Por que importa dentro da plataforma de conteúdo
O mesmo projeto pode ser ligado a notícias do setor sobre evolução de lakehouse e depois reutilizado em conteúdo do site e no LinkedIn sem reescrever a narrativa toda.