O que é o Apache Superset – Parte 2

Conceitos Básicos e Conexões do Apache Superset

O desenvolvimento da governança de plataforma no Apache Superset envolve vários conceitos centrais, que incluem:

Gerenciamento de Fonte de Dados

O gerenciamento de fontes de dados é um aspecto fundamental da governança no Superset. Ele permite que a plataforma se conecte a várias fontes de dados, como MySQL, PostgreSQL, Redshift, Snowflake, BigQuery e muito mais. O Superset usa SQLAlchemy como uma camada de abstração para se conectar a uma ampla variedade de fontes de dados. O gerenciamento eficaz da fonte de dados envolve a implementação das seguintes funcionalidades:

• Adicionando Fontes de Dados: Criar e adicionar uma nova instância de fonte de dados à lista de fontes disponíveis.
• Excluindo Fontes de Dados: Remover uma instância de fonte de dados existente da lista de fontes.
• Atualizando Fontes de Dados: Modificar os detalhes de configuração de uma fonte de dados, como configurações de conexão, tipo de banco de dados e credenciais.
• Configurando Fontes de Dados: Configure as informações de conexão, tipo de banco de dados, nome de usuário, senha e outros detalhes relevantes para garantir a conectividade adequada e a recuperação de dados.

Segurança

O Superset suporta autenticação e autorização com base no OAuth 2.0, garantindo a segurança dos dados e informações do usuário. Os principais recursos de segurança incluem:

• Authentication: Use as credenciais do cliente OAuth 2.0 para autenticar usuários, garantindo que apenas usuários autorizados tenham acesso à plataforma.
• Authorization: Gerencie o acesso usando tokens de acesso OAuth 2.0 e tokens de atualização, concedendo permissões apropriadas a diferentes usuários e funções.
• Data Encryption: Use protocolos SSL/TLS para criptografar dados em trânsito, protegendo informações confidenciais de serem interceptadas.
• Segurança de Banco de Dados: Garanta conexões seguras com bancos de dados com consultas e parâmetros de conexão seguros, protegendo os dados contra acesso não autorizado.

Otimização de Performance

Para fornecer serviços de visualização de dados rápidos e confiáveis, a Superset emprega várias técnicas de otimização de desempenho:

• Otimização de Query: Aproveite as técnicas de otimização de consulta SQL, como indexação, particionamento e consulta distribuída, para melhorar o desempenho da consulta e reduzir a latência.
• Estratégia de Cache: Utilize tecnologias de cache como Redis e Memcached para armazenar em cache os resultados da consulta e as configurações de visualização, reduzindo assim a carga nas fontes de dados e acelerando os tempos de resposta.
• Gestão de Recursos: Implemente estratégias de gerenciamento de recursos, como pools de processos, pools de threads e pools de conexões para gerenciar com eficiência os recursos do Superset e lidar com solicitações simultâneas de forma eficaz.

Disponibilidade

O Superset visa fornecer um serviço altamente disponível que possa atender às necessidades de negócios organizacionais. Os seguintes recursos contribuem para sua disponibilidade:

• Arquitetura de Alta Disponibilidade: use balanceamento de carga, bancos de dados distribuídos e mecanismos de failover para garantir que o Superset permaneça operacional durante falhas ou períodos de alto tráfego.
• Recuperação de Falhas: Implemente técnicas de recuperação de falhas, como recuperação automática, detecção de falhas e relatórios de falhas, para identificar e resolver problemas rapidamente.
• Monitoramento: Empregue ferramentas de monitoramento como Prometheus e Grafana para monitorar o desempenho e a integridade do Superset, fornecendo insights e alertas em tempo real para possíveis problemas.

Escalabilidade

O Superset foi projetado para suportar um grande número de usuários e fontes de dados, exigindo uma arquitetura escalável:

• Arquitetura Distribuída: use bancos de dados distribuídos, consultas distribuídas e cache distribuído para dimensionar o Superset horizontalmente, suportando mais dados e usuários simultâneos.
• Fragmentação de Dados: implemente técnicas de fragmentação de dados, como fragmentação de intervalo, fragmentação de hash e fragmentação aleatória para distribuir dados em vários nós, melhorando o desempenho da consulta e o gerenciamento de dados.
• Balanceamento de Carga: utilize soluções de balanceamento de carga como HAProxy e Nginx para distribuir o tráfego uniformemente entre os servidores, evitando gargalos e garantindo desempenho consistente sob altas cargas.

Políticas e Normas

O Superset precisa aderir às políticas e padrões organizacionais para garantir a segurança, a confiabilidade e a conformidade dos dados. Isso inclui:

• Segurança de Dados: implemente criptografia de dados, controle de acesso e técnicas de auditoria para proteger os dados contra acesso não autorizado e garantir o manuseio seguro.
• Confiabilidade de Dados: Use técnicas de backup, restauração e recuperação de desastres de dados para manter a integridade e a disponibilidade dos dados, mesmo em caso de falhas no sistema.
• Conformidade: garanta a conformidade com os regulamentos de proteção de dados e privacidade, como o GDPR e LGPD, implementando proteção de dados, salvaguardas de privacidade e aderindo aos requisitos legais e regulamentares.

Desafios e Requisitos do uso do Apache Superset

• Problemas de desempenho do Dashboard:
  • Desempenho lento e imprevisível:
    • Os usuários do Apache Superset frequentemente lutam com painéis que carregam lentamente ou têm desempenho inconsistente. Isso pode ser devido a vários fatores, incluindo a complexidade das consultas, o tamanho dos conjuntos de dados e a infraestrutura de dados subjacente. Os usuários geralmente relatam que o desempenho do painel pode diminuir com o tempo à medida que os volumes de dados aumentam, levando à frustração e à redução da produtividade.
  • Execução de Consulta Complexa:
    • Muitos painéis exigem a execução de consultas SQL complexas que envolvem várias junções, agregações e operações de filtragem. Essas consultas podem se tornar um gargalo, especialmente ao interagir com grandes conjuntos de dados, resultando em atrasos e uma experiência ruim do usuário.
• Arquitetura complexa e sobrecarga de Infraestrutura:
  • Dependência de Data Warehouses proprietários:
    • Para dar suporte às demandas de desempenho do Apache Superset, muitas organizações mantêm uma infraestrutura de data warehouse separada, geralmente proprietária. Essa configuração é necessária para fornecer o desempenho de consulta interativa exigido pelos painéis. No entanto, isso introduz complexidade e sobrecarga significativas, pois requer a manutenção de um pipeline de dados e infraestrutura completamente separados exclusivamente para essa finalidade.
  • Desafios de Manutenção de Infraestrutura:
    • Gerenciar e otimizar o data warehouse para Superset requer conhecimento e recursos especializados. As equipes devem garantir que os dados sejam ingeridos, transformados e disponibilizados de maneira eficiente, o que pode ser demorado e consumir muitos recursos.
• Incompatibilidade entre as equipes de Engenharia de Dados e Inteligência de Negócios:
  • Falta de Alinhamento:
    • As equipes responsáveis pela manutenção da infraestrutura de dados normalmente não são as mesmas que criam e consomem painéis. Essa desconexão pode levar a ineficiências, pois os usuários de business intelligence (BI) podem não estar cientes das limitações e custos associados às suas consultas, levando a problemas de desempenho e aumento dos custos de infraestrutura.
  • Dependência excessiva do suporte de Engenharia:
    • Os usuários de BI podem frequentemente precisar confiar em engenheiros de dados para otimizar consultas ou o modelo de dados, o que pode retardar o processo de obtenção de insights e prejudicar a capacidade de tomar decisões de negócios oportunas.
• Problemas de Cache e Atualização de Dados:
  • Invalidação de Cache frequente:
    • O Superset usa cache para melhorar o desempenho, mas alterações frequentes nos dados subjacentes podem levar à invalidação do cache, fazendo com que as consultas atinjam o banco de dados diretamente. Isso pode resultar em problemas inesperados de desempenho.
  • Requisitos de Atualização de Dados:
    • Dependendo do caso de uso, os usuários podem precisar de dados quase em tempo real. Garantir a atualização dos dados e, ao mesmo tempo, manter o desempenho pode ser um desafio, especialmente em sistemas projetados para processamento em batch ou com pipelines de ETL complexos.

Solução: Escolhendo o mecanismo de Query certo para otimizar o desempenho do Apache Superset

A seguir estão os fatores críticos a serem considerados ao selecionar o melhor mecanismo de consulta para turbinar o desempenho do Apache Superset:

• Manipulação eficiente de Análises de Fatias e Dados (Slice-and-Dice):
  • O mecanismo deve dar suporte a consultas rápidas e instantâneas para SQLs complexos envolvendo várias junções, grandes conjuntos de dados e agregações de alta cardinalidade. Isso requer cálculos rápidos sob demanda.
• Desempenho rápido de Consultas:
  • Todas as consultas, especialmente aquelas que alimentam painéis de BI, devem ser executadas rapidamente. As equipes que mantêm a infraestrutura de dados geralmente diferem daquelas que criam painéis, tornando crucial ter um mecanismo robusto e de alto desempenho que possa lidar até mesmo com consultas complexas e com uso intensivo de recursos.
• Aceleração de consulta para Valores Discrepantes:
  • Deve haver mecanismos para acelerar consultas lentas ou com muitos recursos sob demanda para manter o desempenho consistente em todas as exibições do painel.

Otimizando consultas do Apache Superset:

• Otimizando o Data Warehouse:
  • Aplique técnicas tradicionais de armazenamento de dados, como particionamento de dados de acordo com padrões de consulta, classificação em colunas apropriadas e criação de índices adequados (por exemplo, índices de bitmap para consultas COUNT DISTINCT).
• Utilizando pré-computação e Materialized Views:
  • Reduza os cálculos em tempo real pré-computando os resultados e usando Materialized Views para aliviar a pressão no motor.
• Entendendo a Execução de Consultas:
  • O conhecimento de como as consultas são executadas nos bastidores é essencial. Isso inclui entender os tipos de junção, os recursos de embaralhamento de dados e a implantação adequada de instâncias para cargas de trabalho de BI.
• Gerenciamento eficiente de Dados e Metadados:
  • Em arquiteturas de dados abertos (por exemplo, usando formatos de Data Lakehouse como Apache Iceberg ou Hudi), gerencie a compactação de dados e metadados de forma eficaz para evitar gargalos de desempenho de muitos arquivos pequenos ou metadados excessivos.

Escolhendo o Motor de Consulta certo:

• Engine Analítico vs. Engine Transacional:
  • Use um mecanismo OLAP (Processamento Analítico Online) em vez de um mecanismo OLTP (Processamento Transacional Online), pois o OLAP é otimizado para consultas de várias tabelas, agregações e descoberta de dados.
• Armazenamento Colunar e Processamento Vetorizado:
  • Prefira o armazenamento colunar com operadores totalmente vetorizados para processamento em lote eficiente e otimizações SIMD (Single Instruction, Multiple Data). Essa abordagem minimiza as leituras de disco e aproveita o cache da CPU de forma eficaz, melhorando significativamente o desempenho.
• Selecionando a Arquitetura de Computação correta:
  • Diferentes arquiteturas de computação atendem a diferentes tipos de consulta:
    • Dispersão-Coleta: Bom para agregações de baixa cardinalidade, mas não é adequado para junções em grande escala.
    • Etapa por Etapa (MapReduce): Ideal para tarefas de ETL de longa duração, mas menos eficiente para consultas interativas.
    • MPP (Processamento Paralelo Massivo): Melhor para consultas interativas de BI com seus recursos de embaralhamento na memória e zero leitura no disco durante a execução.
• Otimização de Consulta Cost-Based:
  • Escolha um sistema com um otimizador robusto baseado em custo que possa lidar com ordens e agregações de junção complexas, estimando e selecionando o melhor plano de execução de consulta com base em estatísticas de dados.

Conclusão

O Apache Superset não é apenas uma ferramenta de visualização de dados, mas um ativo estratégico que ajuda as organizações a liberar todo o potencial de seus dados, impulsionando a tomada de decisões informadas e o sucesso dos negócios. Ao escolher o mecanismo de consulta certo e otimizar o desempenho, as organizações podem aproveitar totalmente os recursos do Superset para turbinar seus esforços de análise e visualização de dados.