Padrões de Design de Engenharia de Dados

Receitas para resolver os problemas mais comuns de engenharia de dados

Padrões de Design de Engenharia de Dados
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Padrões de Design de Engenharia de Dados

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Autor: Bartosz Konieczny

ISBN impresso: 978-85-7522-966-8
ISBN ebook: 978-85-7522-967-5
Ano: 2025
Páginas: 352
Preço impresso: R$ 109,00 O ebook deste livro está disponível na Amazon.

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Descrição do livro

Projetos de dados são fundamentais para o ecossistema técnico das organizações, mas muitos engenheiros de dados ainda continuam trabalhando em problemas que outros já resolveram. Este guia prático mostra como entregar dados de alto valor, concentrando-se em aspectos essenciais da engenharia de dados, como ingestão de dados, qualidade de dados, idempotência e muito mais.

O autor Bartosz Konieczny orienta você no processo de construção de projetos confiáveis de engenharia de dados de ponta a ponta, desde a ingestão de dados até a observabilidade dos dados, com foco em padrões de design de engenharia de dados que resolvem problemas comuns de negócios de forma segura e otimizada em termos de armazenamento. Cada padrão inclui uma descrição do problema, soluções e consequências para o usuário, inserindo o padrão no contexto de cenários da vida real.

Ao longo dessa jornada, você usará ferramentas de dados de código aberto e serviços de nuvem pública para implementar cada padrão.

Você aprenderá:

• Desafios que os engenheiros de dados enfrentam e seu impacto nos sistemas de dados

• Como esses desafios se relacionam com os componentes do sistema de dados

• Aplicações práticas de padrões de engenharia de dados

• Como identificar e corrigir problemas com seus atuais componentes de dados

• Soluções agnósticas de tecnologia para projetos de dados novos e existentes, com exemplos de implementação de código aberto

“Este livro é a obra seminal para o futuro dos padrões de design de engenharia de dados e deveria ser leitura obrigatória para qualquer profissional de dados. É tão importante para o futuro da profissão quanto os Padrões de Design da Gangue dos Quatro foram para o projeto de software.”

Scott Haines, coautor, Delta Lake: The Definitive Guide [Delta Lake: o Guia Definitivo]

“A engenharia de dados muitas vezes parece uma forma de resolver os mesmos problemas repetidamente. Bartosz Konieczny muda isso com este livro. Abordando tudo, desde idempotência até tratamento de erros e observabilidade de dados, este é o guia definitivo para construir pipelines de dados resilientes com padrões de design reutilizáveis e comprovados.”

Adi Polak, diretor, Confluent

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Sumário

  • Prefácio
  • Capítulo 1: Introduzindo Padrões de Design de Engenharia de Dados
  • O que são padrões de design?
  • Mais padrões de design?
  • Padrões comuns de engenharia de dados
  • Estudo de caso usado neste livro
  • Resumo
  • Capítulo 2: Padrões de Design de Ingestão de Dados
  • Carga total
    • Padrão: Carregador Completo
  • Carga incremental
    • Padrão: Carregador Incremental
    • Padrão: Captura de Dados Alterados
  • Replicação
    • Padrão: Replicador de Passagem
    • Padrão: Replicador de Transformação
  • Compactação de dados
    • Padrão: Compactador
  • Prontidão de dados
    • Padrão: Marcador de Prontidão
  • Ativado por eventos
    • Padrão: Gatilho Externo
  • Resumo
  • Capítulo 3: Padrões de Design de Gerenciamento de Erros
  • Registros não processáveis
    • Padrão: Registro não Entregue (Dead-Letter)
  • Registros duplicados
    • Padrão: Desduplicador com Janela
  • Dados atrasados
    • Padrão: Detector de Dados Atrasados
    • Padrão: Integrador Estático de Dados Atrasados
    • Padrão: Integrador Dinâmico de Dados Atrasados
  • Filtragem
    • Padrão: Interceptador de Filtros
  • Tolerância a falhas
    • Padrão: Ponto de Verificação (Checkpointer)
  • Resumo
  • Capítulo 4: Padrões de Design de Idempotência
  • Substituição
    • Padrão: Limpeza Rápida de Metadados
    • Padrão: Substituição de Dados
  • Atualizações
    • Padrão: Fusão
    • Padrão: Fusão com Estado
  • Banco de dados
    • Padrão: Idempotência com Chave
    • Padrão: Gravador Transacional
  • Conjunto de dados imutável
    • Padrão: Proxy
  • Resumo
  • Capítulo 5: Padrões de Design de Valor de Dados
  • Enriquecimento de Dados
    • Padrão: Junção Estática
    • Padrão: Junção Dinâmica
  • Decoração de Dados
    • Padrão: Encapsulamento
    • Padrão: Decorador de Metadados
  • Agregação de Dados
    • Padrão: Agregador Distribuído
    • Padrão: Agregador Local
  • Sessionalização
    • Padrão: Sessionalizador Incremental
    • Padrão: Sessionalizador com Estado
  • Ordenação de dados
    • Padrão: Classificador de Recipientes
    • Padrão: Classificador FIFO
  • Resumo
  • Capítulo 6: Padrões de Design de Fluxo de Dados
  • Sequência
    • Padrão: Sequenciador Local
    • Padrão: Sequenciador Isolado
  • Fan-In
    • Padrão: Fan-In Alinhado
    • Padrão: Fan-In Desalinhado
  • Fan-Out
    • Padrão: Divisão Paralela
    • Padrão: Escolha Exclusiva
  • Orquestração
    • Padrão: Executor Único
    • Padrão: Executor Simultâneo
  • Resumo
  • Capítulo 7: Padrões de Design de Segurança de Dados
  • Remoção de dados
    • Padrão: Particionador Vertical
    • Padrão: Substituição no Local
  • Controle de Acesso
    • Padrão: Acesso Refinado a Tabelas
    • Padrão: Acesso Refinado a Recursos
  • Proteção de dados
    • Padrão: Criptografia
    • Padrão: Anonimizador
    • Padrão: Pseudoanonimizador
  • Conectividade
    • Padrão: Ponteiro de Segredos
    • Padrão: Conector sem Segredo
  • Resumo
  • Capítulo 8: Padrões de Design de Armazenamento de Dados
  • Particionamento
    • Padrão: Particionador Horizontal
    • Padrão: Particionador Vertical
  • Organização de Registros
    • Padrão: Bucket
    • Padrão: Classificador
  • Otimização de Desempenho de Leitura
    • Padrão: Aprimorador de Metadados
    • Padrão: Materializador de Conjunto de Dados
    • Padrão: Manifesto
  • Representação de Dados
    • Padrão: Normalizador
    • Padrão: Desnormalizador
  • Resumo
  • Capítulo 9: Padrões de Design de Qualidade de Dados
  • Garantir a Qualidade
    • Padrão: Auditar-Gravar-Auditar-Publicar
    • Padrão: Aplicação de Restrições
  • Consistência do Esquema
    • Padrão: Aplicação de Compatibilidade de Esquema
    • Padrão: Migrador de Esquema
  • Observação da Qualidade
    • Padrão: Observador Off-Line
    • Padrão: Observador On-Line
  • Resumo
  • Capítulo 10: Padrões de Design de Observabilidade de Dados
  • Detectores de Dados
    • Padrão: Detector de Interrupção de Fluxo
    • Padrão: Detector de Distorção
  • Detectores de Tempo
    • Padrão: Detector de Atraso
    • Padrão: Detector de Descumprimento do SLA
  • Linhagem de Dados
    • Padrão: Rastreador de Conjunto de Dados
    • Padrão: Rastreador Refinado
  • Resumo
  • Posfácio
  • Apêndice: Resumo de padrões
  • Índice remissivo
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Sobre o autor

Bartosz Konieczny

Bartosz Konieczny é um engenheiro de dados freelancer que trabalha com programação desde 2010. Ele ocupou vários cargos operacionais de alto nível que lhe permitiram trabalhar em muitos problemas de engenharia de dados em processamento em lote e em streaming.… Ver perfil completo ▶