Streaming de eventos é um modelo de processamento de dados em que informações são geradas, coletadas e analisadas continuamente, em tempo real. Diferente do processamento em lote, que trabalha com blocos de dados em intervalos definidos, o event streaming lida com fluxos constantes de eventos à medida que eles acontecem.
Esses eventos podem ser transações financeiras, logs de sistemas, cliques de usuários ou dados vindos de sensores. Tecnologias como Apache Kafka, Apache Pulsar e Amazon Kinesis são amplamente usadas para sustentar esse tipo de arquitetura, justamente por lidarem bem com alto volume, baixa latência e escalabilidade.
Na prática, o streaming de eventos permite que empresas reajam imediatamente ao que está acontecendo. Isso faz toda a diferença em cenários como detecção de fraudes, análises em tempo real, monitoramento de sistemas e precificação dinâmica. É um dos pilares das arquiteturas modernas orientadas a eventos.
Principais benefícios do streaming de eventos
O maior ganho está no tempo. Como os dados são processados assim que surgem, as respostas também são imediatas. Isso é essencial para aplicações que não podem esperar minutos ou horas para agir.
Outro ponto forte é a escalabilidade. Plataformas de streaming são pensadas para lidar com volumes massivos de dados, crescendo conforme a demanda. Além disso, elas oferecem tolerância a falhas, mantendo a integridade e a disponibilidade dos dados mesmo quando algo dá errado.
Há também o desacoplamento entre sistemas. Produtores e consumidores de eventos não precisam se conhecer diretamente, o que simplifica a arquitetura, reduz dependências e aumenta a flexibilidade para evoluir o sistema ao longo do tempo.
Streaming de eventos versus processamento em lote
Apesar de ambos processarem dados, os objetivos são bem diferentes. O processamento em lote funciona em ciclos definidos, lidando com grandes volumes de dados de uma só vez. É ideal para relatórios periódicos, consolidações financeiras ou análises históricas.
Já o streaming de eventos opera de forma contínua. Os dados são processados assim que chegam, o que reduz drasticamente a latência. Isso torna o modelo mais adequado para monitoramento em tempo real, IoT, comunicação entre microsserviços e aplicações que dependem de respostas rápidas.
Arquiteturalmente, sistemas de streaming tendem a ser mais complexos, envolvendo brokers, tópicos, partições e controle de offset. Em troca, entregam mais flexibilidade e permitem escalar produtores e consumidores de forma independente.
Como funciona o streaming de eventos na prática
O fluxo começa com a produção dos eventos. Aplicações, usuários, dispositivos ou sistemas geram dados constantemente. Esses eventos são enviados para um broker, que atua como intermediário.
No broker, os dados são armazenados em logs distribuídos e duráveis, garantindo alta disponibilidade e tolerância a falhas. Em seguida, consumidores leem esses eventos conforme eles chegam, podendo filtrar, transformar ou agregar informações em tempo real.
Por fim, os dados processados são entregues a outros sistemas, como painéis de monitoramento, mecanismos de alerta ou aplicações de negócio.
Um bom exemplo é o mercado financeiro. Bolsas como a NASDAQ geram atualizações de preços a cada segundo. Serviços como o Yahoo! Finance consomem esses dados e os transmitem continuamente para aplicações que assinam esse fluxo. Cada atualização é um evento, e o envio contínuo dessas informações é o streaming de eventos em ação.
Por que esse modelo resolve problemas clássicos
Em abordagens tradicionais, seria necessário abrir conexões repetidas para buscar atualizações, o que não escala bem quando os dados mudam o tempo todo. No streaming de eventos, a conexão é mantida aberta e os dados fluem continuamente.
Isso elimina a necessidade de consultas constantes, reduz overhead de rede e permite que sistemas lidem melhor com o crescimento exponencial de dados. O produtor apenas transmite o que acontece, sem se preocupar com quem vai consumir. Essa independência é o que torna o modelo tão poderoso.
No fim das contas, streaming de eventos não é só uma tendência. É uma resposta direta à necessidade de sistemas mais rápidos, escaláveis e preparados para um mundo onde tudo acontece em tempo real.
