Apache Kafka: Replicação de Dados em Tempo Real

Hoje quero falar sobre uma alternativa para disponibilizar dados de sistemas legados para aplicações na nuvem sem a necessidade de migração completa. A ideia é permitir que empresas aproveitem escalabilidade e redução de custos da nuvem sem os riscos de uma migração complexa.

Estou falando da utilização de Change Data Capture (CDC) em conjunto com streaming de dados, como o Apache Kafka, permitindo replicar informações em tempo real sem impactar sistemas on-premise.

Essa abordagem permite que novas aplicações consumam dados atualizados continuamente, sem depender diretamente da camada de integração tradicional.

A necessidade

Em um projeto realizado em uma grande cooperativa financeira chilena, surgiu um desafio comum: suportar múltiplos canais digitais com uma arquitetura que não foi projetada para escalar nesse nível.

A camada de integração baseada em um service bus começou a sofrer com picos de carga, gerando instabilidade e alto custo operacional.

A solução inicial foi replicar dados via processos batch (ETL), mas isso não atendia à necessidade de dados em tempo real exigida pelos usuários.

Foi nesse ponto que o uso de streaming com CDC passou a fazer sentido.

Uma solução moderna e escalável

O CDC permite capturar alterações (insert, update, delete) diretamente dos logs do banco de dados, de forma não invasiva.

Esses eventos são transformados em formatos abertos (como JSON) e enviados para uma plataforma de streaming.

O Apache Kafka se destaca por oferecer alta escalabilidade, flexibilidade e capacidade de processamento em tempo quase real.

Com essa arquitetura, os dados são processados, transformados e distribuídos para bancos na nuvem com latência mínima.

Desafios

Apesar dos benefícios, essa abordagem traz desafios importantes:

• Mudança de paradigma: de modelos relacionais para sistemas orientados a eventos;
• Modelagem de dados: compatibilizar estruturas legadas com novos modelos;
• Conhecimento legado: sistemas antigos muitas vezes não documentados;
• Tratamento de exceções: lidar com inconsistências e falhas;
• Monitoramento: necessidade de observabilidade em tempo real.

Benefícios

• Dados em tempo real: aplicações com informações sempre atualizadas;
• Menor carga no legado: redução da pressão sobre sistemas on-premise;
• Escalabilidade: processamento distribuído na nuvem;
• Inovação: base para analytics, IA e detecção de fraudes;
• Agilidade: desenvolvimento mais rápido de novas aplicações.

Saiba mais

Se você se interessou por essa abordagem, é fundamental contar com uma estratégia bem definida e uma equipe experiente.

Entre em contato conosco para entender como aplicar essa arquitetura no seu cenário e acelerar sua jornada para a nuvem.