CEVIU News - CEVIU Dados - 16 de fevereiro de 2026

Os Pipelines Declarativos Lakeflow replicam o sucesso do dbt ao trazer ordem aos fluxos de trabalho SQL, passando de um código imperativo e caótico para um framework estruturado e declarativo. Essa abordagem permite que engenheiros definam fluxos de dados, datasets e pipelines em SQL ou Python, enquanto o Spark gerencia a execução, orquestração, confiabilidade e implantação de forma automática. ️ Com essa mudança, o Lakeflow pavimenta o caminho para um gerenciamento de dados mais eficiente e escalável no ecossistema Spark, refletindo a eficácia da modelagem declarativa em otimizar operações complexas.

A Netflix automatizou a migração de 400 clusters RDS PostgreSQL para Aurora PostgreSQL, empregando um fluxo de trabalho self-service e sem credenciais. Este sistema aproveita réplicas de leitura do Aurora para garantir perdas de dados próximas de zero e tempo de inatividade mínimo. O processo técnico incluiu a criação de uma réplica de leitura do Aurora para streaming contínuo de WAL, a validação meticulosa do lag de replicação e a promoção da réplica durante a fase de cutover. ️

Em 2026, a engenharia de dados está se dividindo em dois grupos distintos: equipes de elite que se mantêm fiéis a fundamentos sólidos, enquanto outras se afogam em uma dívida técnica crescente. A IA está impulsionando tanto o progresso disciplinado quanto atalhos imprudentes, com as plataformas de orquestração provavelmente se consolidando ou sendo absorvidas por ecossistemas maiores. A IA se tornará uma parte central de cada workflow, e a distinção entre data warehouses e lakehouses continuará a diminuir .

A Logical-First Architecture representa uma abordagem zero-copy verdadeira, que prioriza o acesso lógico em vez da movimentação física de dados. Este modelo mantém os dados em suas fontes originais, ao mesmo tempo que permite visualizações unificadas, federação e consultas sem duplicação. Diferente dos pipelines ETL/ELT tradicionais ou de lakehouses que replicam dados, esta arquitetura evita o inchaço de armazenamento, a latência, a complexidade de governança e custos desnecessários.

Polyglot é uma biblioteca de transpilação de SQL baseada em Rust, inspirada no SQLGlot do Python e compilada para WebAssembly. Ela permite análise sintática, transpilação, geração, formatação, validação e construção programática rápidas e portáteis de queries SQL em 33 dialetos de banco de dados, funcionando diretamente em navegadores, Node.js ou ambientes nativos Rust.

O Croissant é um formato de metadados comunitário para datasets de machine learning que expande o padrão MLCommons. Ele integra proveniência "machine-actionable" via W3C PROV-O, vocabulários de domínio interoperáveis e governança automatizada usando DUO e ODRL. ️ Esta atualização possibilita linhagem de ponta a ponta, aplicação automatizada de consentimento e licenças, e modelagem de dados rica. Conta com suporte nativo para mais de 700.000 datasets e principais frameworks de ML, incluindo TensorFlow, PyTorch, Dataverse e CKAN.

GreptimeDB é um banco de dados de observabilidade em tempo real e de código aberto, com compute e armazenamento desacoplados. Ele é capaz de reduzir os custos de armazenamento de séries temporais IoT em até 10x, comparado a bancos de dados tradicionais baseados em EBS, utilizando object storage e árvores LSM otimizadas para escrita. A solução armazena dados em Parquet colunar com compressão zstd e delta encoding, e combina caching multinível para acesso em velocidade de disco a dados 'quentes'. Como resultado, GreptimeDB oferece até 4x mais throughput de escrita e queries 10x mais rápidas para cargas de trabalho de alta cardinalidade.

A Dropbox aplicou low-bit inference por meio de quantização para reduzir a precisão de pesos e ativações para os recursos multimodais do Dash, selecionando estratégias (quantização apenas de pesos vs. de ativação) conforme o tipo de workload. A equipe utilizou ajustes pós-treinamento (especialmente para MXFP4) e custom kernels para alcançar baixa latência, alta confiabilidade e economia de custos, atendendo a restrições do mundo real.

Sistemas de IA e de produção atuais se destacam no armazenamento do estado presente, mas falham em capturar a lógica de decisão subjacente (o porquê e como ações-chave ocorreram), criando lacunas de conhecimento organizacional. Grafos de contexto surgem como a solução, integrando rastros de decisão, evidências, restrições e resultados através de sistemas e papéis fragmentados em um “world model” organizacional unificado e repetível. Ao contrário das ontologias tradicionais, grafos de contexto alavancam trajetórias guiadas por agentes de IA para descobrir dinamicamente relações implícitas e heurísticas operacionais, possibilitando verdadeira simulação e auditabilidade das decisões.

A Guidewire reduziu o tempo de snapshot do Debezium para um banco de dados PostgreSQL de 7TB de 68,5 para 20 horas , sem impactar as cargas de trabalho de produção. Isso foi possível utilizando a clonagem de banco de dados Copy-on-Write do AWS Aurora, balanceamento de carga inteligente e particionamento baseado em restrições com Timefold .