DP-203: Implementar uma Estratégia de Partição em Soluções de Armazenamento
Bem-vindos à nossa série de artigos focados no exame DP-203, uma jornada essencial para todos que desejam se tornar especialistas em engenharia de dados na plataforma Azure. Esta série é projetada para engenheiros de dados, tanto iniciantes quanto experientes, que buscam aprofundar seus conhecimentos e habilidades para conquistar a certificação DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure.
Mas afinal, o que é a DP-203?
A certificação DP-203, intitulada “Data Engineering on Microsoft Azure”, é um marco importante para qualquer profissional de dados. Este exame avalia suas habilidades e conhecimentos em:
- Design e implementação de soluções de armazenamento de dados
- Desenvolvimento de pipelines e transformações de dados
- Implementação de segurança de dados, monitoramento e otimização
Exploremos esses aspectos ao dividir nossa série em três grupos principais. Assim, você terá uma visão clara do que esperar ao longo do cronograma e ficará ansioso para descobrir:
O Que Esperar Desta Série?
Ao longo desta série de nove artigos, vamos explorar detalhadamente os três principais pilares do exame DP-203:
- Projetar e Implementar Armazenamentos (15%-20%)
- [CURRENT] DP-203: Implementar uma Estratégia de Partição em Soluções de Armazenamento
- DP-203: Projetar e Implementar a Camada de Exploração de Dados
2. Desenvolver um Processamento (40%-45%)
- DP-203: Técnicas e Ferramentas Essenciais para Ingerir e Transformar Dados
- DP-203: Desenvolver uma Solução de Processamento em Lotes
- DP-203: Estruturação e Execução de Processamento de Streaming
- DP-203: Automatização e Otimização de Lotes e Pipelines
3. Proteger, Monitorar e Otimizar (30%-35%)
- DP-203: Implementar a Segurança de Dados em Soluções de Armazenamento e Processamento
- DP-203: Monitoramento de Armazenamento e Processamento de Dados
- DP-203: Otimização e Solução de Problemas em Armazenamento e Processamento de Dados
Pronto para começar?
Vamos mergulhar no primeiro artigo: DP-203: Implementar uma Estratégia de Partição em Soluções de Armazenamento.
Introdução
Você já se perguntou como grandes volumes de dados são gerenciados eficientemente na nuvem? Uma das peças-chave dessa equação são as estratégias de partição. Elas não apenas otimizam o armazenamento, mas também aceleram o processamento e facilitam análises avançadas. Exploremos como implementar estratégias de partição em diferentes cenários no ecossistema Azure.
Implementar uma estratégia de partição não é apenas sobre organizar seus arquivos de dados para acesso rápido e eficiente. É também sobre ajustar suas cargas de trabalho analíticas para funcionar de maneira fluida e sem interrupções, e ainda configurar suas operações para lidar com fluxos contínuos de dados em tempo real. Além disso, integrar essas práticas ao poderoso Azure Synapse Analytics e otimizá-las para o Azure Data Lake Storage Gen2 pode fazer toda a diferença na escalabilidade e na desempenho dos seus processos de dados na nuvem.
Neste artigo, mergulhemos no mundo do particionamento de dados, explorando desde os fundamentos até cenários avançados. Descobriremos juntos quando e como aplicar estratégias de partição para maximizar o desempenho e a eficiência dos seus sistemas de dados na plataforma Azure. Pronto para dominar esse aspecto crucial da engenharia de dados na nuvem? Vamos lá!
Explorando Estratégias de Partição
No mundo da engenharia de dados, a eficiente gestão de grandes volumes de dados é essencial para garantir desempenho, escalabilidade e acessibilidade. Uma técnica fundamental para alcançar esses objetivos é a partição de dados. Mas afinal, o que significa particionar dados?
O Que É Partição de Dados?
Em termos simples, a partição de dados é o processo de dividir grandes conjuntos de dados em partes menores, chamadas partições, com base em critérios específicos. Cada partição pode ser tratada separadamente, o que facilita operações de consulta, processamento paralelo e gerenciamento eficiente de recursos.
Principais Estratégias de Partição
Vamos agora explorar detalhadamente as principais estratégias de partição utilizadas:
1. Round Robin
A estratégia de partição Round Robin distribui os dados equitativamente entre as partições, sem considerar características específicas dos dados. Isso significa que cada registro é atribuído a uma partição sequencialmente, independentemente do seu conteúdo. É útil em cenários onde não há um critério natural de divisão e quando se deseja distribuir o trabalho de forma balanceada entre as partições.
2. Hash
A estratégia de partição Hash utiliza uma função de hash para atribuir cada registro a uma partição com base nos valores de determinados campos dos dados. A função de hash garante que registros com o mesmo valor de entrada resultem no mesmo valor de hash, garantindo que registros relacionados sejam armazenados na mesma partição. Isso facilita operações de busca por chave e junções de tabelas em bancos de dados distribuídos.
3. Key
Na estratégia de partição Key, utiliza-se uma chave específica dos dados (como um identificador único ou uma chave de partição explícita) para determinar a qual partição um registro pertence. Essa abordagem é eficaz quando se precisa garantir que registros relacionados estejam armazenados juntos, facilitando consultas que frequentemente acessam os mesmos dados. É comumente usada em bancos de dados distribuídos para garantir consistência e eficiência de acesso.
4. Dynamic or Fixed Range
As estratégias de partição por Dynamic or Fixed Range dividem os dados em partições com base em intervalos dinâmicos ou fixos de valores. No caso de intervalos dinâmicos, as partições são criadas automaticamente conforme a distribuição dos dados. Já no caso de intervalos fixos, os dados são distribuídos em partições predefinidas com base em critérios como faixas de valores numéricos. Essas abordagens são úteis quando se deseja balancear o volume de dados por partição e garantir um acesso eficiente aos dados durante as operações de consulta e análise.
5. Even
A distribuição even é uma estratégia de particionamento que distribui todos os dados redundantes em todas as partições disponíveis, permitindo acesso rápido e local aos dados sem necessidade de shuffle. Essa abordagem melhora o desempenho em operações que exigem acesso direto aos dados, minimizando o tempo de resposta e evitando o custo computacional associado ao movimento de grandes volumes de dados entre partições.
Essas estratégias não apenas facilitam o acesso e processamento de dados, mas também melhoram significativamente o desempenho e a escalabilidade de soluções de armazenamento e processamento na nuvem. No próximo segmento, exploraremos cada estratégia com exemplos práticos e considerações para implementação na Azure.
Implementar uma estratégia de partição para arquivos
Claro! Vamos integrar a explicação sobre partições físicas e lógicas no contexto do particionamento de arquivos:
Quando falamos de particionamento de arquivos, o primeiro ponto é entender a diferença entre partições físicas e lógicas. As partições físicas referem-se à forma como os dados são realmente divididos nos arquivos, determinando como os dados são distribuídos e armazenados no sistema de armazenamento subjacente. Por outro lado, as partições lógicas são utilizadas pelo sistema de processamento para dividir tarefas entre os nós do cluster, permitindo que consultas e operações sejam executadas de forma eficiente e paralela.
Este conceito é crucial para garantir que seus dados sejam acessados e processados de maneira otimizada, utilizando efetivamente os recursos de hardware e software disponíveis.
Estratégias Inteligentes de Particionamento
Escolher a estratégia de particionamento certa pode fazer maravilhas pelo desempenho do seu sistema:
- Particionamento por Coluna: Ao escolher colunas-chave para particionar seus dados, como datas ou IDs específicos, você pode acelerar consideravelmente consultas que filtram por esses critérios. Isso é como ter atalhos rápidos para os dados que você mais usa.
- Particionamento por Hash: Distribuir seus dados equilibradamente usando funções hash pode ajudar a evitar gargalos de desempenho ao lidar com grandes volumes de informações. É como distribuir tarefas entre amigos justamente para que todos trabalhem na mesma intensidade.
- Particionamento por Range: Se seus dados podem ser agrupados em intervalos lógicos, como meses ou valores numéricos, particionar por range pode ser muito eficiente. Isso facilita consultas que precisam acessar dados em um período específico ou faixa de valores.
Escolha dos Formatos de Arquivo e Compactação
A escolha do formato adequado de arquivo pode ter um impacto significativo no desempenho e na eficiência das operações de dados. Aqui estão algumas considerações importantes:
Formatos Eficientes: Optar por formatos como Parquet, ORC e Delta Lake pode melhorar drasticamente a eficiência de leitura e escrita. Esses formatos não apenas suportam técnicas avançadas de compressão e codificação, reduzindo o tamanho dos arquivos, mas também facilitam operações de acesso aos dados em ambientes distribuídos.
Compactação Inteligente: A aplicação de técnicas de compactação pode reduzir consideravelmente o espaço físico ocupado pelos arquivos. Isso não apenas economiza armazenamento, mas também acelera o tempo de acesso aos dados, especialmente em ambientes distribuídos onde a eficiência na transferência de dados é crucial.
Delta: O Delta Lake é um formato poderoso a considerar. Ele combina as vantagens de um formato de arquivo eficiente com transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade), garantindo integridade e consistência em operações de grande escala.
Daremos mais carinho para este camarada ainda neste artigo pessoal.
Implementar uma estratégia de partição para cargas de trabalho de streaming
Existem várias estratégias de particionamento que podem ser aplicadas a cargas de trabalho de streaming. A primeira delas é o Particionamento por Tempo (Time-Based Partitioning). Nesse caso, os dados são particionados com base em um atributo temporal, como hora, dia, mês ou ano. Essa estratégia é ideal para dados de séries temporais, onde os dados são continuamente gerados ao longo do tempo. Um dos principais benefícios dessa abordagem é a facilidade na consulta de dados recentes e na limpeza de dados antigos.
Um exemplo típico seria dados de logs de servidores, onde cada partição representa um dia específico.
Outra estratégia é o Particionamento por Chave (Key-Based Partitioning). Aqui, os dados são particionados com base em uma ou mais chaves específicas (atributos) dos dados. Essa abordagem é útil quando os dados têm uma distribuição uniforme baseada em uma chave específica, permitindo uma distribuição equilibrada dos dados e evitando hotspots.
Um exemplo seria dados de transações, onde cada partição é baseada no ID do cliente.
O Particionamento por Intervalo (Range-Based Partitioning) envolve particionar dados com base em intervalos de valores de uma chave específica. Essa estratégia é adequada para dados que possuem uma sequência lógica ou numérica, facilitando a consulta de intervalos específicos de dados.
Um exemplo seria dados de vendas, onde cada partição cobre um intervalo de valores de vendas.
Há também o Particionamento Dinâmico (Dynamic Partitioning), onde as partições são criadas dinamicamente com base nos dados que chegam. Essa abordagem é útil em cenários onde a estrutura dos dados pode mudar frequentemente, proporcionando flexibilidade para lidar com dados não estruturados ou semiestruturados.
Um exemplo são dados de sensores IoT, onde novos tipos de sensores podem ser adicionados a qualquer momento.
Implementação em Ferramentas de Streaming
Apache Kafka
Com Kafka, os dados de streaming são organizados em tópicos, que são divididos em partições. Cada mensagem é atribuída a uma partição com base em uma chave de partição. Utilizar o particionamento por chave ao produzir mensagens para um tópico garante que todas as mensagens com a mesma chave sejam enviadas para a mesma partição.
Azure Stream Analytics
No Azure Stream Analytics, é possível definir partições em consultas usando a cláusula PARTITION BY. Por exemplo, a consulta SQL abaixo conta eventos em uma janela de tempo específica, particionando os dados por uma chave de partição:
SELECT
COUNT(*) AS Count,
System.Timestamp AS Time
INTO
output
FROM
input
PARTITION BY
PartitionKey
TIMESTAMP BY
EventTime
GROUP BY
TumblingWindow(minute, 5)Apache Spark Streaming
No Apache Spark Streaming, os dados podem ser escritos em sistemas de arquivos distribuídos como HDFS ou Delta Lake com base em partições. A implementação pode ser realizada com um script em PySpark, conforme o exemplo a seguir:
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("StreamProcessing").getOrCreate()
# Lê dados de um stream
streaming_df = (
spark.readStream.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "server1:9092")
.option("subscribe", "topic1")
.load()
)
# Escreve dados em partições baseadas em um campo temporal
query = (
streaming_df.writeStream.outputMode("append")
.partitionBy("year", "month", "day")
.format("delta")
.option("path", <YOUR PATH>)
.option("checkpointLocation", <YOUR PATH>)
.start()
)
query.awaitTermination()Implementar uma estratégia de partição para o Azure Synapse Analytics
Implementar uma estratégia de partição no Azure Synapse Analytics é essencial para otimizar o desempenho das consultas e gerenciar grandes volumes de dados de forma eficiente. A partição divide uma tabela em partes menores, facilitando a manutenção e melhorando a performance das consultas.
- Round Robin é simples de configurar e útil quando a distribuição não precisa ser otimizada para consultas específicas.
CREATE TABLE Sales (
SaleID INT,
SaleDate DATE,
Amount DECIMAL(18, 2),
CustomerID INT
)
WITH (DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN, CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX);2. Hash Melhora o desempenho para consultas que filtram ou fazem junção com a coluna de hash.
CREATE TABLE Sales (
SaleID INT,
SaleDate DATE,
Amount DECIMAL(18, 2),
CustomerID INT
)
WITH (DISTRIBUTION = HASH(CustomerID), CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX);3. Fixed Range Divide as linhas com base em intervalos de valores de uma coluna específica, ideal para dados ordenados logicamente, como datas.
- Criação da Função de Partição:
CREATE PARTITION FUNCTION SalesDateRangePF (DATE)
AS RANGE LEFT FOR VALUES ('2024-01-01', '2024-04-01', '2024-07-01', '2024-10-01');- Criação do Esquema de Partição:
CREATE PARTITION SCHEME SalesDateRangePS
AS PARTITION SalesDateRangePF ALL TO ([PRIMARY]);- Criação da Tabela com Partições:
CREATE TABLE Sales (
SaleID INT,
SaleDate DATE,
Amount DECIMAL(18, 2),
CustomerID INT
)
ON SalesDateRangePS(SaleDate);4. Dynamic Range ajusta as partições conforme a necessidade, ideal para dados que variam muito ao longo do tempo.
- Dividir Partições Dinamicamente: Adiciona novas partições conforme os dados crescem.
ALTER PARTITION FUNCTION SalesDateRangePF() SPLIT RANGE ('2025-01-01');- Mesclar Partições: Consolida partições antigas e reduz a fragmentação.
ALTER PARTITION FUNCTION SalesDateRangePF() MERGE RANGE ('2023-01-01');Particionamento no Azure Data Lake Storage Gen2
O Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) é uma solução de armazenamento otimizada para análise de Big Data. Ele combina a escalabilidade do Azure Blob Storage com um sistema de arquivos distribuído, permitindo o armazenamento e processamento eficiente de grandes volumes de dados.
Para isso, no primeiro momento precisamos entender o Azure Blob Storage
O Azure Blob Storage é um serviço de armazenamento de objetos escalável que permite armazenar grandes quantidades de dados não estruturados, como documentos, arquivos de mídia e backups. As Storage Accounts (contas de armazenamento) fornecem um namespace único para dados armazenados no Azure, permitindo o acesso a diferentes serviços de armazenamento, incluindo blobs, filas, tabelas e arquivos.
Quando comparamos os serviços de armazenamento de dados da AWS e outras nuvens, uma diferença notável é observada no AWS S3. No AWS S3, não há uma classificação explícita de tipos de armazenamento para blobs ou data nodes, o que simplifica o gerenciamento e a configuração dos dados. Em vez disso, a AWS utiliza uma abordagem baseada em camadas de armazenamento, como Standard, Intelligent-Tiering, Infrequent Access, e Glacier, que são aplicadas a nível de bucket. Essa flexibilidade permite que os usuários escolham a camada mais adequada para suas necessidades de armazenamento e desempenho sem se preocupar com a classificação individual de cada blob ou data node.
Por outro lado, em outras nuvens, a classificação e a precificação das camadas são frequentemente feitas a nível de contêineres ou buckets. Essa abordagem oferece uma maneira mais estruturada de gerenciar diferentes tipos de dados e suas necessidades de acesso. A principal vantagem dessa metodologia é que permite uma organização mais granular e um controle mais preciso sobre os custos associados a cada tipo de dado. No entanto, pode adicionar complexidade ao gerenciamento de dados, especialmente em ambientes com grandes volumes de dados e múltiplos tipos de acesso. A escolha entre essas abordagens depende das necessidades específicas de cada organização, incluindo fatores como desempenho, custo e facilidade de gerenciamento.
Trazendo o foco para este tópico, temos o Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2), que combina os recursos do Azure Blob Storage com funcionalidades de um sistema de arquivos distribuído, otimizando o armazenamento e o processamento de grandes volumes de dados. Compreender as diferenças entre esses serviços é crucial para escolher a solução adequada conforme a necessidade.
Storage Accounts e Containers
Storage Accounts
As Storage Accounts são a base do armazenamento no Azure. Elas oferecem um namespace globalmente único que dá acesso a diferentes serviços de armazenamento:
- Blob Storage: Para armazenar grandes volumes de dados não estruturados.
- Queue Storage: Para mensagens de fila entre componentes de um aplicativo distribuído.
- Table Storage: Para armazenar dados semi-estruturados.
- File Storage: Para armazenamento de arquivos com compartilhamento SMB.
Containers
Dentro de uma Storage Account, os blobs são organizados em containers. Um container é similar a uma pasta em um sistema de arquivos e agrupa um conjunto de blobs. Cada blob armazenado no Azure Blob Storage deve residir em um container. Containers ajudam na organização e na gestão de acesso aos dados.
Tipos de Replicação do Storage Account
Para garantir a durabilidade e a disponibilidade dos dados, o Azure oferece quatro tipos de replicação para Storage Accounts:
Locally Redundant Storage (LRS): Replica os dados três vezes dentro de uma única região de datacenter. Protege contra falhas de hardware localizadas.
Zone-Redundant Storage (ZRS): Replica os dados de forma síncrona em três zonas de disponibilidade na mesma região. Oferece alta disponibilidade e durabilidade.
Geo-Redundant Storage (GRS): Replica os dados para uma região secundária distante, além da replicação local em uma única região. Oferece proteção contra falhas regionais.
Read-Access Geo-Redundant Storage (RA-GRS): Fornece os mesmos benefícios do GRS, com a adição de acesso de leitura aos dados replicados na região secundária.
Sistema Hierárquico de Armazenamento do ADLS Gen2
O ADLS Gen2 suporta um sistema de arquivos hierárquico que permite organizar dados em uma estrutura de diretórios e subdiretórios. Isso é semelhante a um sistema de arquivos tradicional onde os dados são organizados em uma hierarquia de pastas, facilitando a navegação e a gestão dos dados que inclui:
- Espaço de Nomes Hierárquico:
- Diretórios e Subdiretórios: Permite a organização dos dados em uma estrutura hierárquica com diretórios e subdiretórios, semelhante a um sistema de arquivos tradicional.
- Operações de Arquivos: Suporte para operações de gerenciamento de arquivos como renomear e mover arquivos/diretórios, o que facilita a organização e reestruturação dos dados.
2. Segurança e Controle de Acesso:
- ACLs (Access Control Lists): Fornece controle granular sobre permissões de acesso, permitindo definir quem pode ler, escrever ou executar operações em arquivos e diretórios específicos.
- Integração com Azure Active Directory (AAD): Gerencia a autenticação e a autorização de usuários de forma centralizada.
3. Desempenho e Escalabilidade:
- Throttling e Cotas: Gerencia a utilização de recursos para evitar sobrecargas e garantir desempenho consistente.
- Escalabilidade Automática: Capacidade de escalar automaticamente para atender a crescentes volumes de dados sem comprometer o desempenho.
Sistema de Organização Medalhão
O sistema de organização Medalhão é uma abordagem de organização de dados que segmenta os dados em três camadas principais: Bronze, Silver e Gold. Cada camada representa um estágio diferente de preparação e limpeza dos dados. O sistema hierárquico de armazenamento facilita a organização e o gerenciamento de dados e habilita a estrutura de medalhão (medallion architecture) é uma prática comum utilizada para organizar e processar dados em um Data Lake.
Na camada de Landing, os dados são ingeridos diretamente de fontes externas, mantendo seu formato original para controle e rastreamento. Essa camada serve como ponto de entrada inicial para todos os dados, garantindo que eles sejam capturados de maneira precisa e completa.
A camada Bronze armazena dados brutos ou semi-estruturados, que foram diretamente ingeridos da camada de Landing. Esses dados estão em seu estado mais original, o que garante que nenhuma informação seja perdida. É essencial para manter a integridade dos dados e para possíveis necessidades de reprocessamento. Ou como conhecemos no ambiente de DW a nossa ODS.
Na camada Silver, os dados passam por transformações básicas, como limpeza e normalização. Aqui, os dados são parcialmente processados para melhorar sua qualidade e torná-los mais adequados para análises subsequentes. Essa camada serve como um intermediário crucial, preparando os dados para análises mais avançadas. O dado mais recente sem a presença de historico.
Finalmente, a camada Gold contém dados altamente processados e prontos para análise. Nesta camada, os dados são frequentemente agregados e otimizados para consultas analíticas. Os dados nesta camada estão prontos para uso em relatórios, dashboards e análises avançadas, proporcionando insights valiosos e acionáveis.
Essa estrutura hierárquica permite uma abordagem sistemática para a preparação e o gerenciamento de dados, garantindo que cada camada adicione valor ao conjunto de dados e os torne progressivamente mais utilizáveis para diversas finalidades analíticas.
Entendendo a arquitetura vamos agora para o particionamento
Particionamento no Azure Data Lake Storage Gen2
O Azure Data Lake Storage Gen2 suporta diferentes estratégias de particionamento para organizar e gerenciar grandes volumes de dados. Aqui estão algumas abordagens comuns:
Particionamento Físico:
- Hot (Quente): Refere-se à camada de dados frequentemente acessada e processada. Os dados nesta camada são geralmente mantidos em partições que são facilmente acessíveis para consultas e operações em tempo real.
- Cold (Fria): Representa a camada de dados menos frequentemente acessada. Os dados frios são geralmente armazenados em partições que podem ser mais densamente compactadas ou armazenadas em formatos de arquivo otimizados para economia de custos, como Parquet ou suas evoluções com os metadados Delta, hudi, iceberg.
Particionamento Lógico:
O particionamento lógico pode ser implementado utilizando diretórios ou pastas no Data Lake Storage. Por exemplo, dados podem ser organizados por ano, mês, dia ou por categorias específicas, dependendo das necessidades de acesso e consulta.
Impacto das Camadas de Hot e Cold
- Desempenho: A separação de dados em camadas de hot e cold permite otimizar o desempenho das operações. Dados na camada hot podem ser particionados de forma a facilitar consultas rápidas e processamento em tempo real, enquanto dados na camada cold podem ser compactados e armazenados de forma mais eficiente para reduzir custos.
- Custo e Boas Práticas de Redução de Preço: É importante considerar práticas que reduzam os custos operacionais, especialmente em operações que podem gerar taxas adicionais. Por exemplo, operações de listagem (List.*) são tarifadas como operações de leitura (Hot Read Operation) pela Microsoft. Essas operações incluem ListFileSystem, ListFileSystemDir, ListPath, entre outras mencionadas na documentação de tarifação.
Exemplo Prático
Suponha que você tenha dados de registros de acesso da web armazenados no Azure Data Lake Storage Gen2. Você poderia particionar esses dados da seguinte maneira:
- Particionamento por Ano/Mês: Para dados históricos, onde você pode acessar rapidamente informações de anos passados através de consultas eficientes.
- Camada Hot: Armazena os dados de acesso recentes dos últimos 30 dias, particionados por dia para facilitar consultas analíticas em tempo real.
- Camada Cold: Armazena dados de acessos mais antigos, particionados por mês ou trimestre e compactados em formatos como Parquet para reduzir custos de armazenamento e melhorar a eficiência operacional.
Implementar uma estratégia de particionamento eficaz no Azure Data Lake Storage Gen2 não apenas melhora o desempenho das consultas e operações, mas também otimiza os custos de armazenamento. Ao utilizar o particionamento de arquivo e estratégias de camadas, as organizações podem maximizar o uso dos recursos disponíveis e garantir um ambiente de dados escalável e eficiente.
Conclusão
Implementar uma estratégia de partição é essencial para manter seus dados organizados e funcionando bem. Quando você particiona arquivos corretamente, consegue melhorar a velocidade de leitura e gravação, facilitando a manutenção e recuperação dos dados.
Para cargas de trabalho analíticas, a partição ajuda a lidar com grandes volumes de dados de maneira eficiente, acelerando consultas e operações de agregação. Em cargas de trabalho de streaming, uma boa estratégia de partição garante que os dados em tempo real sejam processados de forma contínua e escalável, melhorando a latência e o throughput.
No Azure Synapse Analytics, usar partições otimizadas torna as consultas complexas mais rápidas e a análise dos dados mais ágil. Já no Azure Data Lake Storage Gen2, saber quando particionar é necessário para melhorar o desempenho e a gestão de grandes volumes de dados, sem aumentar os custos desnecessariamente.
Resumindo, adotar estratégias de partição adequadas para cada tipo de carga de trabalho e plataforma maximiza os benefícios do gerenciamento de dados, tornando suas operações mais eficientes e robustas.
Referências
- Medallion Architecture: What, Why and How | by Jun Shan | Medium
- https://www.linkedin.com/pulse/redu%25C3%25A7%25C3%25A3o-de-custo-data-lake-operation-readwhite-wellikiandre/?trackingId=3OTS7jgORuS4koqiyIlojg%3D%3D
- Criar uma conta de armazenamento do Azure Data Lake Storage Gen2 — Azure Storage | Microsoft Learn
- Preço do Azure Data Lake Store Gen2 | Microsoft Azure
- Azure Data Lake Storage Gen2: Best practices for using Azure Data Lake Storage Gen2
- Best practices for organizing and managing data files in Azure Data Lake Storage Gen2
- Azure Stream Analytics: How to scale out processing and optimize your job performance
- Designing for performance and scalability in Azure Synapse Analytics
- Optimizing performance for Azure Data Lake Storage Gen2
