Artigo · Data & IA
Dados em movimento para aplicações orientadas a eventos
Conheça os fundamentos de uma arquitetura de streaming baseada em Kafka e Flink para ingestão, processamento e análise em tempo real.
Streaming não é apenas acelerar um pipeline. É desenhar contratos, processamento e observabilidade para que eventos possam ser consumidos com contexto e previsibilidade. A página oficial da Cloudera apresenta Kafka e Flink como componentes de uma arquitetura para ingestão, processamento e análise de dados em movimento.
Pergunta para o seu contexto
Qual decisão operacional precisa de um evento confiável antes de depender de um processamento em lote?
Uma ideia que pode orientar a próxima decisão.
Conheça os fundamentos de uma arquitetura de streaming baseada em Kafka e Flink para ingestão, processamento e análise em tempo real.
Defina o que é um evento válido e quem pode consumi-lo.
Meça latência, throughput, atraso e falhas de processamento.
Planeje retenção, reprocessamento e evolução dos schemas.
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Leve o tema para a sua realidade.
Uma conversa inicial ajuda a conectar o conceito às prioridades, dependências e capacidades do seu ambiente.