Stacks Open-Source Modernas

Arquiteturas modernas e eficientes para substituir o ecossistema Hadoop

🏗️ Categorias de Stacks Modernas

⚡

Lakehouse

Combinação de Data Lake e Data Warehouse

Trending

🌊

Streaming-First

Processamento em tempo real como prioridade

Real-time

☁️

Cloud-Native

Otimizado para ambientes de nuvem

Scalable

🤖

ML-Focused

Otimizado para Machine Learning

AI-Ready

🚀 Stacks Recomendadas

⚡ Modern Lakehouse Stack

Mais Popular

🏗️ Arquitetura

Storage: MinIO/S3 + Delta Lake/Iceberg

Processing: Apache Spark + Trino/Presto

Orchestration: Apache Airflow

Catalog: Apache Hive Metastore / Unity Catalog

Visualization: Apache Superset / Grafana

✅ Vantagens

ACID transactions com Delta Lake/Iceberg
Schema evolution e time travel
Performance superior ao Hive
Suporte a batch e streaming unificado
Governança de dados integrada

⚠️ Considerações

Curva de aprendizado para Delta Lake
Necessita configuração cuidadosa do Spark
Requer planejamento de particionamento

📊 Métricas

Performance:

90%

Escalabilidade:

95%

Facilidade:

70%

Custo:

85%

🛠️ Guia Rápido

Setup MinIO cluster
Configure Spark com Delta Lake
Deploy Trino para queries
Configure Airflow para ETL
Setup Superset para BI

📖 Guia Completo

🌊 Real-time Streaming Stack

Low Latency

🏗️ Arquitetura

Messaging: Apache Kafka / Pulsar

Processing: Apache Flink / Kafka Streams

Storage: ClickHouse / Apache Pinot

State: RocksDB / Redis

Monitoring: Prometheus + Grafana

✅ Vantagens

Latência sub-segundo
Processamento de eventos complexos
Fault tolerance nativo
Backpressure automático
Exactly-once semantics

⚠️ Considerações

Complexidade operacional alta
Necessita expertise em streaming
Debugging mais desafiador

📊 Métricas

Latência:

98%

Throughput:

95%

Facilidade:

40%

Confiabilidade:

90%

🎯 Casos de Uso

Detecção de fraude
Recomendações em tempo real
Monitoramento de IoT
Trading algorítmico
Alertas operacionais

📊 High-Performance Analytics Stack

OLAP Optimized

🏗️ Arquitetura

Query Engine: Trino / ClickHouse

Storage: Iceberg / Parquet + S3

Catalog: Apache Hive Metastore

Cache: Alluxio / Redis

BI: Apache Superset / Metabase

✅ Vantagens

Queries interativas sub-segundo
Suporte a SQL padrão
Conectores para múltiplas fontes
Otimizações automáticas
Escalabilidade horizontal

⚠️ Considerações

Requer otimização de queries
Necessita planejamento de cache
Configuração de conectores

📊 Métricas

Query Speed:

95%

Concorrência:

88%

Facilidade:

80%

Flexibilidade:

92%

⚡ vs Hadoop

10x mais rápido que Hive
50% menos recursos
Queries interativas
Zero ETL para analytics

🤖 Modern ML Stack

AI-Ready

🏗️ Arquitetura

Compute: Ray / Dask

ML Platform: MLflow / Kubeflow

Feature Store: Feast / Tecton

Model Serving: Seldon / KServe

Monitoring: Evidently / WhyLabs

✅ Vantagens

MLOps nativo
Escalabilidade automática
Feature reuse e governança
A/B testing integrado
Drift detection automático

⚠️ Considerações

Complexidade de setup inicial
Necessita expertise em MLOps
Integração com sistemas legados

📊 Métricas

Training Speed:

92%

Deployment:

88%

Monitoring:

85%

Governance:

90%

🎯 Benefícios ML

Time-to-market 5x menor
Reprodutibilidade garantida
Escalabilidade automática
Governança de features
Monitoring contínuo

💻 Exemplos de Implementação

🐳 Docker Compose - Lakehouse Stack

version: '3.8'
services:
  minio:
    image: minio/minio:latest
    ports:
      - "9000:9000"
      - "9001:9001"
    environment:
      MINIO_ROOT_USER: admin
      MINIO_ROOT_PASSWORD: password
    command: server /data --console-address ":9001"
    
  spark-master:
    image: bitnami/spark:3.5
    ports:
      - "8080:8080"
      - "7077:7077"
    environment:
      - SPARK_MODE=master
      - SPARK_MASTER_HOST=spark-master
      
  trino:
    image: trinodb/trino:latest
    ports:
      - "8081:8080"
    volumes:
      - ./trino-config:/etc/trino

📥 Download Completo

⚙️ Kubernetes - Streaming Stack

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kafka-cluster
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: kafka
  template:
    metadata:
      labels:
        app: kafka
    spec:
      containers:
      - name: kafka
        image: confluentinc/cp-kafka:latest
        ports:
        - containerPort: 9092
        env:
        - name: KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT
          value: "zookeeper:2181"

📥 Download Completo

📈 Comparação de Performance

Métrica	Hadoop Stack	Lakehouse Stack	Streaming Stack	Analytics Stack	ML Stack
Query Latency	30-300s	1-10s	100ms-1s	0.1-5s	5-30s
Throughput	100MB/s	1GB/s	10GB/s	500MB/s	2GB/s
Escalabilidade	Manual	Auto	Auto	Auto	Auto
Custo Operacional	Alto	Médio	Médio-Alto	Baixo-Médio	Médio
Complexidade	Alta	Média	Alta	Baixa-Média	Alta

🏆 Casos de Sucesso

🏢 Empresa de Mídia

Lakehouse

Desafio: 50TB de dados de audiência processados diariamente

Stack: Spark + Delta Lake + Trino + Superset

Resultados:

✅ 80% redução no tempo de relatórios
✅ Queries interativas em segundos
✅ 60% economia em infraestrutura
✅ Self-service analytics para negócio

🏦 Fintech

Streaming

Desafio: Detecção de fraude em tempo real

Stack: Kafka + Flink + ClickHouse + Grafana

Resultados:

✅ Latência de 50ms para detecção
✅ 99.99% de disponibilidade
✅ 1M transações/segundo
✅ 90% redução em falsos positivos

🛒 E-commerce

Desafio: Sistema de recomendações personalizado

Stack: Ray + MLflow + Feast + Seldon

Resultados:

✅ 40% aumento em conversão
✅ Modelos atualizados em tempo real
✅ A/B testing automatizado
✅ 70% redução em time-to-market

🚀 Como Começar

Avalie seu Caso

Identifique qual stack moderna melhor se adequa ao seu cenário atual

📋 Fazer Assessment

Proof of Concept

Implemente um PoC com dados reais usando nossos templates

🧪 Templates PoC

Migração Gradual

Execute a migração seguindo nossas melhores práticas

📖 Guias de Migração

Otimização

Otimize performance e custos com monitoramento contínuo

⚡ Otimizar Stack