Modernización de un data lake legacy a un lakehouse en AWS nativo de la nube
Un data lake legacy se había vuelto complejo, frágil y difícil de operar, lo que limitaba la capacidad del equipo para escalar la analítica y asegurar la confianza en los datos.
Contexto
Un data lake legacy se había vuelto complejo, frágil y difícil de operar, lo que limitaba la capacidad del equipo para escalar la analítica y asegurar la confianza en los datos.
Problema
- Alta carga operativa y fallos frecuentes en los pipelines.
- Falta de gobernanza clara, garantías de calidad de datos y metadatos.
- Iteración lenta y soporte limitado para casos de uso en tiempo real.
Enfoque
- Rediseño de la plataforma en torno a una arquitectura lakehouse en AWS nativa de la nube y serverless.
- Introducción de una separación clara entre las capas de ingestión, transformación y consumo.
- Establecimiento de la gobernanza y la calidad como capacidades principales de la plataforma.
Decisiones clave
- Adopción de Apache Iceberg como formato de tabla para permitir la evolución del esquema y un procesamiento incremental fiable.
- Uso de servicios de AWS gestionados y serverless para reducir la carga operativa.
- Diseño de pipelines de lotes y streaming bajo un modelo arquitectónico unificado.
Resultado
La nueva plataforma mejoró significativamente la fiabilidad, la operabilidad y la confianza en la analítica, al tiempo que habilitó cargas de trabajo tanto por lotes como en tiempo real.
Lo que aprendí
- La inversión temprana en gobernanza y observabilidad previene la fragilidad de la plataforma a largo plazo.
- Las arquitecturas serverless simplifican las operaciones pero requieren una fuerte disciplina arquitectónica.