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Uso do Databricks para Processamento de Streaming em Tempo Real

16 de abril de 2024

Processamento de streaming


O processamento de streaming é uma abordagem computacional que lida com a análise e processamento de dados que são gerados em tempo real, à medida que são recebidos. Em contraste com o processamento de lote, em que os dados são coletados e processados em blocos, o processamento de streaming permite lidar com a natureza contínua e em tempo real dos dados.


No processamento de streaming, os dados são recebidos como fluxos contínuos que podem ser originados de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de servidores, entre outros. Esses fluxos de dados são processados em pequenas parcelas ou eventos individuais, à medida que são recebidos, em vez de esperar por uma coleção completa de dados.


Essa forma de processamento em tempo real permite que organizações monitorem, analisem e tomem decisões com base em informações atualizadas e em constante evolução. Com o processamento de streaming, é possível identificar eventos ou padrões instantaneamente, detectar anomalias, realizar análises complexas e acionar respostas automáticas em tempo real.


O processamento de streaming é amplamente utilizado em várias indústrias, como finanças, mídia, saúde, logística e manufatura. Ele tem aplicações em detecção de fraudes, monitoramento de segurança, análise de sentimentos em tempo real, personalização de conteúdo, previsão de demanda, entre muitos outros casos de uso.



Processamento de Streaming utilizando Databricks


O Databricks destaca-se como uma plataforma robusta para o processamento de dados em tempo real, capacitando as organizações a extrair insights valiosos e tomar decisões ágeis ao aproveitar o potencial dos dados em movimento. Com o Databricks, é viável
absorver grandes volumes de dados de diversas fontes em tempo real e processá-los prontamente para análises imediatas.


Deste modo, um dos pilares fundamentais para o processamento de streaming no Databricks é o Apache Spark Streaming. Essa ferramenta permite que os dados de streaming sejam segmentados em micro lotes e processados em intervalos regulares. Essa abordagem capacita as organizações a analisar e agir sobre os dados enquanto eles estão sendo gerados.


O
Spark Streaming no Databricks disponibiliza uma API de alto nível e de fácil utilização, permitindo a manipulação e transformação eficientes dos dados de streaming. Ele suporta uma vasta gama de fontes de dados de streaming, incluindo Kafka, Flume, HDFS, entre outros. Além disso, o Databricks oferece recursos avançados, como integração com o Delta Lake, fornecendo um sistema robusto e confiável para armazenamento e processamento de dados de streaming.


Uma das vantagens primordiais é sua capacidade de escalar de forma horizontal a infraestrutura de processamento conforme a demanda. Com a habilidade de provisionar automaticamente clusters de máquinas, o Databricks assegura que os dados de streaming sejam processados de forma rápida e eficiente, mesmo em situações de alta demanda.


Ele oferece às organizações a capacidade de tomar decisões embasadas em dados atualizados, possibilitando a detecção precoce de padrões e tendências, monitoramento em tempo real de eventos críticos e ações imediatas com base nos dados de streaming. Trata-se de uma ferramenta indispensável para empresas que almejam manter-se à frente da concorrência e capitalizar o valor dos dados em movimento.


Ao fornecer uma arquitetura altamente escalável e flexível para o processamento de dados de streaming em tempo real, utiliza o conceito de "dados em movimento" para ajudar as organizações a lidarem com a natureza dinâmica dos dados gerados em tempo real.


Assim, suporta diversas abordagens, como processamento de eventos individuais, processamento em janela e processamento contínuo, permitindo às organizações escolher a estratégia de processamento mais adequada para suas necessidades específicas.


No processamento de eventos individuais, cada evento é processado assim que é recebido, possibilitando uma análise e tomada de decisão extremamente ágil. Essa abordagem é ideal para casos de uso em que a latência é crucial e ações imediatas precisam ser tomadas com base nos eventos em tempo real.


Já o processamento em janela é útil quando se deseja analisar dados em um intervalo de tempo específico, como uma janela deslizante de 10 minutos. Essa abordagem permite às organizações identificar padrões ou anomalias em um conjunto de dados limitado, sendo particularmente útil para aplicações de monitoramento em tempo real.


Por fim, o processamento contínuo envolve a análise e agregação constantes de dados em movimento. Nessa abordagem, as organizações podem acompanhar métricas em tempo real, calcular médias, somas, contar eventos e atualizar continuamente os resultados à medida que novos dados chegam. Isso é útil em casos de uso como análise de fluxo de cliques, monitoramento de redes ou análise de dados de produção em tempo real.


Além das abordagens de processamento, o Databricks oferece recursos poderosos para o gerenciamento de dados de streaming, como i
ngestão de dados de diversas fontes, integração com sistemas de mensagens como o Apache Kafka e suporte a formatos de dados comuns, como Avro, JSON e Parquet. Isso garante que as organizações possam receber, processar e armazenar dados de streaming de forma eficiente e segura.


O Databricks também suporta o uso de algoritmos de machine learning em tempo real, permitindo que as organizações apliquem modelos de aprendizado de máquina aos dados de streaming para detecção de fraudes, recomendações em tempo real, personalização de conteúdo, entre outros.


Deste modo, as organizações podem extrair o máximo valor dos dados em movimento, identificando oportunidades, detectando eventos críticos e tomando decisões rápidas e informadas com base em informações atualizadas. Trata-se de uma ferramenta essencial para empresas que buscam manter-se à frente da concorrência e prosperar em um mundo de dados em tempo real.


Em resumo, o Databricks possui uma série de recursos que o tornam uma excelente escolha para o processamento de streaming em tempo real. Alguns dos principais recursos incluem:


Escalabilidade:
O Databricks é altamente escalável, permitindo o processamento de grandes volumes de dados em tempo real. Ele pode lidar com fluxos de dados de alta velocidade e dimensionar de forma automática recursos conforme necessário.


Integração com ecossistema Apache Spark:
O Databricks é construído em cima do Apache Spark, uma das principais estruturas para processamento de big data. Ele oferece integração nativa com o Spark Streaming, permitindo aproveitar todos os recursos e funcionalidades do Spark para o processamento de streaming.


Ferramentas visuais e colaboração:
O Databricks oferece uma interface de usuário intuitiva e simplificada, facilitando o desenvolvimento e a implantação de pipelines de streaming em tempo real. Ele também suporta a colaboração em tempo real, permitindo que equipes colaborem e compartilhem conhecimento de forma eficiente.


Suporte a várias fontes de dados
: O Databricks oferece suporte a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, data lakes, sistemas de mensagens como o Apache Kafka e muito mais. Isso permite a ingestão fácil e contínua de dados em tempo real de várias fontes.


Recursos avançados de processamento:
O Databricks oferece recursos avançados de processamento de streaming em tempo real, como processamento de eventos individuais, processamento em janelas de tempo e processamento contínuo. Ele também suporta streaming de alto throughput e latência ultrabaixa para casos de uso exigentes.


Integração com machine learning


O Databricks permite aplicar algoritmos de machine learning em tempo real aos dados de streaming. Isso permite a detecção de padrões, a geração de insights acionáveis e a automação de decisões em tempo real.


Esses são apenas alguns dos principais recursos do Databricks que o tornam uma escolha certa para o processamento de streaming em tempo real. Sua combinação de escalabilidade, integração com Spark, ferramentas visuais, suporte a várias fontes de dados, recursos avançados de processamento e integração com machine learning o tornam uma opção atraente para organizações que lidam com dados em constante evolução.



Fontes: 

Streaming de dados - Análise em tempo real, ML e aplicativos simplificados

https://www.databricks.com/product/data-streaming


Transmissão no Databricks

https://docs.databricks.com/pt/structured-streaming/index.html


Consultar dados de transmissão

https://docs.databricks.com/pt/query/streaming.html


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Por Equipe de especialistas Five Acts 16 de agosto de 2024
Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.
Por Equipe de especialistas Five Acts 8 de agosto de 2024
No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira. Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais. Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização.  Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.
Por Equipe de especialistas Five Acts 18 de julho de 2024
O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.
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