arquitetura e infraestrutura¶

Esta seção apresenta a visão geral da arquitetura do govhub, os principais componentes da infraestrutura, bem como orientações sobre configuração e escalabilidade. o objetivo é fornecer uma compreensão clara de como os dados fluem pela plataforma, desde sua origem até a visualização.

visão geral da arquitetura¶

a arquitetura do gov hub br é baseada em uma estrutura de dados que segue os princípios do data lakehouse, utilizando camadas de processamento (bronze, silver e gold) para garantir qualidade e governança dos dados.

o fluxo básico pode ser representado assim:

origens de dados → airflow (orquestração) → dbt (transformação) → data warehouse (bronze/silver/gold) → superset (visualização)

componentes da infraestrutura¶

🔧 apache airflow¶

atua como motor de orquestração de tarefas (dags), permitindo agendamento, dependência entre processos e monitoramento em tempo real.
cada fluxo de dados (etl) é representado como uma DAG.
integração nativa com docker e astronomer cosmos.

🔧 dbt (data build tool)¶

responsável pela transformação e modelagem dos dados no ambiente analítico.
realiza versionamento de modelos, documentação automática e validação de dados.
opera sobre dados brutos (bronze) e gera tabelas intermediárias (silver) e finais (gold).

🔧 astronomer cosmos¶

extensão que integra airflow e dbt de forma nativa.
permite executar modelos dbt como tarefas dentro das dags do airflow.
reduz a complexidade da integração entre transformação e orquestração.

🛢️ data warehouse (postgresql)¶

estrutura de armazenamento de dados dividida em três camadas:
bronze: dados brutos, diretamente extraídos das fontes.
silver: dados limpos e tratados, prontos para análise.
gold: dados agregados, otimizados para consumo por ferramentas de BI.
atualmente implementado com postgresql, mas preparado para escalar para soluções cloud (ex: redshift, bigquery).

📊 ferramentas de bi¶

apache superset: plataforma open-source utilizada para criar dashboards interativos.

configuração da infraestrutura¶

servidores e ambiente¶

o projeto pode ser executado localmente com docker-compose ou em ambientes cloud.
estrutura recomendada:
servidor para orquestração (airflow + cosmos)
servidor para banco de dados (postgres)
servidor para bi (superset)

permissões e segurança¶

acesso ao banco de dados deve ser controlado com usuários distintos para leitura, escrita e administração.
airflow deve se conectar ao banco com usuário restrito (ex: etl_user).
superset deve se conectar com um usuário apenas-leitura.
recomenda-se a utilização de .env ou secrets manager para variáveis sensíveis.

conectores¶

airflow e dbt usam conexões configuráveis por URI.
exemplo de conexão airflow → postgres:

postgres://etl_user:senha@host:5432/db

superset se conecta ao banco via SQLAlchemy URI configurada na interface web.

escalabilidade¶

o gov hub br foi desenhado para operar com grandes volumes de dados e pode escalar de forma horizontal e modular:

airflow pode ser executado com múltiplos workers em um ambiente Kubernetes ou Celery.
dbt suporta execução paralela e pode ser integrado com cloud warehouses altamente escaláveis.
postgres pode ser substituído por soluções como redshift, snowflake ou bigquery conforme a demanda.
dashboards em superset podem ser otimizados com caching e queries materializadas.

considerações finais¶

a arquitetura modular do gov hub br permite flexibilidade para evoluir conforme as necessidades dos órgãos públicos, mantendo uma base sólida de governança e performance.

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