[2] Construindo um Pipeline de Dados de uma Plataforma de E-commerce Fake até a Camada Analítica com Airflow

Introdução

No mundo da engenharia de dados, configurar e orquestrar um pipeline de dados confiável é uma habilidade essencial. Recentemente, criei um projeto para demonstrar meu conhecimento sobre fluxos de dados usando um ambiente simulado de e-commerce. Este projeto mostra como os dados se movem da geração de pedidos até o armazenamento em um banco de dados, prontos para análise. Foi um exercício de uso de Python, Apache Airflow, PostgreSQL, Docker e S3 para construir um pipeline de ponta a ponta. Neste post, vou guiar você pelas várias etapas do projeto, as ferramentas que utilizei e alguns planos futuros para tornar o processo ainda mais robusto e escalável.

Visão Geral do Projeto

O objetivo deste projeto foi simular um pipeline de dados, movendo dados de uma loja de e-commerce fake através de várias etapas de processamento, até armazená-los em um banco de dados PostgreSQL. Aqui está um resumo de cada componente do projeto:

• Geração de Dados: Usando Python, criei um módulo para gerar pedidos falsos, simulando o que uma loja de e-commerce real poderia produzir.

• Ingestão e Transformação de Dados**: Esses dados foram então ingeridos, transformados e carregados (ETL) em um banco de dados PostgreSQL.

• Orquestração do Pipeline: Para gerenciar e automatizar o pipeline, usei o Apache Airflow, garantindo que cada etapa ocorresse na ordem correta e com as dependências necessárias.

Com essas etapas, os dados foram processados e ficaram prontos para análise, ilustrando um fluxo de trabalho típico de engenharia de dados em um cenário de e-commerce.

Tecnologias Utilizadas

Aqui está uma visão geral das tecnologias que sustentaram cada parte deste pipeline:

• Python: A base para a geração de dados, além de algumas das transformações.

• Apache Airflow: Orquestrou o fluxo de trabalho ETL, gerenciando dependências e agendando cada tarefa.

• S3: Usado como uma solução de armazenamento intermediário para manter dados temporariamente durante o processamento.

• Docker: Proporcionou um ambiente consistente para cada serviço, simplificando a implantação e a configuração.

• PostgreSQL: O destino final para os dados transformados, tornando-os acessíveis para análise.

Essa stack me permitiu criar um pipeline de dados coeso e de ponta a ponta, capaz de controlar o fluxo de dados de forma confiável.

Destaques do Projeto: Um Passeio pelas Etapas do Processo

Vamos mergulhar um pouco mais em cada etapa do pipeline para entender melhor como tudo se conecta.

1. Geração de Dados

Usando Python, criei um módulo que gera dados sintéticos de pedidos. Esses dados incluem campos comuns de e-commerce, como ID do pedido, produto, preço e timestamp, simulando dados realistas que poderiam ser gerados por uma loja de e-commerce real.

2. Ingestão e Transformação de Dados

Uma vez gerados, os dados são ingeridos e passam por transformações. Alguns exemplos de transformações incluem:

• Padronização de Formatos: Garantir que datas, moedas e campos de texto estejam consistentes.

• Filtragem ou Agregação: Agregar dados para simplificar a análise posterior.

• Limpeza de Dados: Remover duplicatas e lidar com valores ausentes.

Essas transformações preparam os dados para análise e os tornam adequados para o carregamento no banco de dados PostgreSQL.

3. Orquestração do Pipeline com Apache Airflow

O pipeline de dados é orquestrado com o Apache Airflow, que garante que cada etapa ocorra na ordem correta. Os DAGs (Directed Acyclic Graphs) do Airflow permitem que eu defina dependências entre tarefas, facilitando o gerenciamento de fluxos de trabalho complexos.

Principais benefícios do uso do Airflow aqui incluem:

• Agendamento de Tarefas: As tarefas são agendadas e gerenciadas de forma eficiente, reduzindo a necessidade de intervenção manual.

• Tratamento de Erros: O Airflow registra e monitora as tarefas, facilitando a identificação e correção de problemas, caso ocorram.

• Escalabilidade: O Airflow é construído para escalar, o que significa que ele pode lidar com pipelines mais complexos conforme forem adicionados.

4. Armazenamento no Banco de Dados

Por fim, os dados transformados são carregados em um banco de dados PostgreSQL, que atua como a camada analítica. Armazenando os dados em um formato estruturado, eles ficam prontos para consulta e podem ser facilmente acessados para análise ou relatórios.

Planos Futuros: Escalando com Spark e Kubernetes

Embora este projeto inicial tenha demonstrado com sucesso um fluxo de dados da geração ao armazenamento, já estou considerando algumas melhorias futuras:

• Integração com Spark: Para lidar com conjuntos de dados maiores, pretendo usar o Apache Spark para processamento de dados em paralelo, tornando o pipeline mais robusto e capaz de lidar com big data.

• Orquestração com Kubernetes: Mover a orquestração do pipeline para o Kubernetes permitirá um melhor gerenciamento de recursos, garantindo que as tarefas sejam isoladas, resilientes e altamente disponíveis.

Essas melhorias não só tornarão o pipeline mais escalável, mas também o aproximarão de aplicações reais, onde as demandas de processamento de dados estão em constante crescimento.

Conclusão

Este projeto foi uma experiência enriquecedora na configuração de um pipeline de dados completo. Tive a oportunidade de trabalhar com várias ferramentas poderosas, cada uma trazendo forças únicas para o processo. Com dados gerados por um módulo de e-commerce fake, orquestrados pelo Apache Airflow e armazenados no PostgreSQL, este pipeline exemplifica um fluxo de trabalho típico de engenharia de dados. No futuro, pretendo escalá-lo ainda mais com Spark e Kubernetes.

Se você estiver interessado em explorar o código, pode encontrá-lo no meu repositório do GitHub.