Nos últimos tempos, temos visto um aumento significativo na quantidade de dados gerados por sistemas em nuvem. Um exemplo fascinante disso é o recente post técnico do Yelp sobre como eles lidam com os logs de aceso do Amazon S3 de forma escalável e eficiente. Isso não é apenas uma leitura interessante para engenheiros de software, mas uma verdadeira aula sobre como a arquitetura de sistemas pode ser aprimorada para gerenciar grandes volumes de dados sem estourar o orçamento.
Desafios e Soluções
O Yelp enfrentou vários desafios, desde o volume colossal de logs até os custos elevados de armazenamento e a performance nas consultas. A solução encontrada foi a transformação desses logs em arquivos compactos no formato Parquet, que são muito mais fáceis de consultar com ferramentas como o Amazon Athena. Isso é uma jogada inteligente, pois reduz o uso de armazenamento em até 85% e diminui o número de objetos em mais de 99,99%. Quem diria que a compactação poderia oferecer tamanha economia?
arquitretura por trás da Solução
A arquitetura do Yelp utiliza o AWS Glue Data Catalog para gerenciar esquemas em múltiplas contas da AWS. Eles implementaram uma mistura de jobs em batch agendados, funções Lambda e tabelas baseadas em projeção de partição para garantir uma ingestão robusta e automatizada dos logs. Isso é fundamental para lidar com a entrega de logs que pode ser atrasada ou duplicada — algo que os logs de acesso do S3 permitem. Tornar as inserções idempotentes e marcar os objetos antigos para expiração é uma abordagem bastante prática e engenhosa.
Dicas Avançadas para Gerenciamento de Logs
- Use Particionamento de Dados: Partitionar seus dados pode acelerar a consulta de logs e reduzir custos operacionais.
- Automatize o Processo de Compaction: Configure jobs que realizem a compactação periodicamente, evitando sobrecarga manual.
- Monitore o Custo: Utilize ferramentas de monitoramento. para acompanhar onde seus custos estão aumentando e ajuste sua estratégia conforme necessário.
- Teste Diferentes Formatos: Além do Parquet, experimente outros formatos como ORC ou Iceberg para ver qual se adapta melhor às suas necessidades.
Reflexões Finais
A experiência do Yelp mostra que, com a abordagem certa e as ferramentas adequadas, é possível lidar com logs em grande escala de maneira eficiente e econômica. A capacidade de transformar dados brutos em informações valiosas sem elevar os custos de armazenamento é, sem dúvida, uma habilidade crítica no mundo da tecnologia atual. A questão que fica é: como sua organização está se preparando para o crescimento exponencial de dados? Pense nisso e não se esqueça de adaptar suas estratégias de acordo com as lições aprendidas por quem já percorreu esse caminho.
Se você ainda não considerou a compactação e o gerenciamento de logs como parte da sua estratégia de arquitetura, talvez seja hora de repensar seus processos. Afinal, quem não deseja deixar de lado a dor de cabeça de gerenciar dados volumosos e caros?