Databricks Lakeflow representa un avance significativo en la gestión de datos, ofreciendo una solución unificada que integra la ingesta, transformación y orquestación directamente en la plataforma Lakehouse. Esta presentación explorará sus componentes clave, beneficios y cómo está redefiniendo la ingeniería de datos.
Introducción y Visión General
Ingesta Unificada
Lakeflow integra la ingesta de datos desde diversas fuentes, simplificando el proceso.
Transformación Eficiente
Permite la transformación de datos para pipelines por lotes y streaming.
Orquestación Centralizada
Coordina tareas y dependencias para un flujo de datos coherente.
Databricks Lakeflow es una solución unificada para ingeniería de datos que agrupa ingesta, transformación y orquestación sobre la plataforma Lakehouse de Databricks. Está diseñada para permitir tanto pipelines por lotes (batch) como pipelines de streaming, con soporte para latencias bajas, gobernanza unificada, monitoreo de calidad de datos y frescura. Sus componentes principales son Lakeflow Connect, Lakeflow Declarative Pipelines y Lakeflow Jobs.
Componentes Principales
Lakeflow Connect: La Capa de Ingestión
Lakeflow Connect es la capa de ingestión de datos, proporcionando conectores gestionados para aplicaciones SaaS, bases de datos, almacenamiento de archivos y fuentes de streaming. Permite ingestas incrementales para optimizar la eficiencia, reducir costos y asegurar la frescura de los datos.
- Connection: Objeto securizable en Unity Catalog que almacena credenciales.
- Ingestion Gateway: Captura cambios (snapshots, change logs, metadata) de bases de datos.
- Staging Storage: Almacenamiento intermedio para datos extraídos antes de aplicarlos a las tablas destino.
- Ingestion Pipeline: Mueve datos desde staging a tablas destino, ejecutándose en computación serverless.
- Destination Tables: Tablas Delta con soporte de streaming incremental para los datos finales.
- Governance: Integración con Unity Catalog para gobernanza, linaje y calidad.
Lakeflow Declarative Pipelines
Lakeflow Declarative Pipelines ofrece un marco de trabajo que permite crear pipelines, tanto batch como streaming, utilizando SQL y Python de forma declarativa. Esto simplifica la construcción de flujos de datos complejos y asegura la consistencia en el procesamiento.
Soporta transformaciones incrementales, optimizando el uso de recursos y el rendimiento.
Incluye “streaming tables” y “materialized views” para facilitar distintos patrones de procesamiento de datos, adaptándose a diversas necesidades analíticas.
Permite la ingestión desde múltiples orígenes, incluyendo almacenamiento en la nube y buses de mensajes.
Lakeflow Jobs: El Corazón de la Orquestación
Lakeflow Jobs es el componente de orquestación que permite coordinar tareas, gestionar dependencias, configurar desencadenadores (“triggers”), programar ejecuciones y aplicar lógica condicional (ramificación, bucles). Es fundamental para asegurar que los pipelines de datos se ejecuten de manera eficiente y fiable.
- Ofrece un monitoreo integral de la salud de los pipelines, incluyendo linaje de datos completo, seguimiento de frescura y calidad de los datos.
- Las mejoras recientes incluyen una interfaz de usuario (UI) más limpia, proporcionando una experiencia más intuitiva para la gestión de jobs.
- Incorpora controles más finos sobre los jobs, permitiendo una mayor precisión en la configuración y ejecución de tareas.
- Proporciona métricas más detalladas de tareas y tiempos, lo que facilita la optimización del rendimiento y la resolución de problemas.
Beneficios Clave de Lakeflow
Integra ingesta, transformación y orquestación en una única plataforma, eliminando la necesidad de múltiples herramientas externas.
Ingestas incrementales, monitoreo integrado y gobernanza unificada garantizan datos de alta calidad y actualizados.
Computación serverless y autoescalado reducen la gestión de infraestructura para los usuarios.
Integración con Unity Catalog para linaje, permisos y seguridad de datos.
Reduce el mantenimiento y los costos operativos en comparación con soluciones separadas.
Casos de Uso Comunes
Lakeflow aporta valor en diversos escenarios de negocio, optimizando la gestión y el análisis de datos.
Customer 360
Combinar diversas fuentes de datos para una vista unificada del cliente.
Análisis de Consumidores
Personalización y recomendaciones basadas en el comportamiento del cliente.
Gestión de RRHH
Dashboards e informes sobre personal, incluyendo predicciones de rotación.
Predicción de Churn
Identificación temprana de clientes en riesgo de abandono.
Gemelos Digitales
Ingesta y análisis de datos IoT para operación en tiempo real.
Limitaciones y Consideraciones
Conectores en Preview
Algunos conectores están en fase de vista previa, no todos están disponibles de forma general (GA).
Dependencia de Delta Tables y Unity Catalog
Requiere comprender su configuración, permisos y costos asociados.
Latencias y Rendimiento
La eficiencia depende del origen de datos, frecuencia de cambios, volumen y la infraestructura subyacente.
Costos Asociados
La computación serverless y el escalado automático pueden generar costos que deben ser monitoreados.
Estado Actual y Roadmap
Conectores GA Actuales
Lakeflow Connect ya tiene conectores GA para Salesforce Platform y Workday.
Conectores en Desarrollo
En preview: SQL Server, Google Analytics, ServiceNow, SharePoint, entre otros.
Mejoras Recientes en Lakeflow jobs
Mejoras significativas en la interfaz de usuario (UI/UX) para una experiencia más intuitiva.
Métricas de tiempos de tareas más detalladas para una mejor monitorización y optimización.
- Controles más finos en la interfaz, permitiendo una gestión más precisa de los jobs.
Comparativas con Herramientas Tradicionales
| criterios | Tradicional | Lakeflow / Databricks |
|---|---|---|
| Herramientas | Separadas (Kafka, Airflow, scripts, etc.) | Todo integrado en la plataforma Lakeflow / Databricks |
| Mantenimiento | Alto esfuerzo de integración y mantenimiento | Menor mantenimiento, conectores gestionados, serverless |
| Gobernanza | Requiere ensamblar múltiples capas | Integrado a Unity Catalog, monitoreo y linaje “out of box” |
| Streaming | Depende de arquitecturas complejas | Modo Real Time con baja latencia sin cambiar código base |
Aspectos Técnicos Importantes
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Delta Tables: Almacenamiento destino con soporte para procesamiento incremental y transacciones ACID.
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Streaming Tables y Materialized Views: Objetos disponibles en Declarative Pipelines para diversos patrones de procesamiento.
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Ingesta de Bases de Datos: Uso de mecanismos como change tracking o change data capture (CDC) para capturar modificaciones.
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Orquestación con Jobs: Visualización de DAGs, triggers, programación y ejecución de tareas.
Conclusión
Lakeflow no es solo una mejora incremental en la orquestación de datos, sino un cambio de paradigma: concentra en una sola plataforma lo que antes estaba disperso en múltiples herramientas, ofreciendo simplicidad, gobernanza y escalabilidad de forma nativa. Más allá de la tecnología, su verdadero aporte es permitir que los equipos de datos se liberen de la complejidad operativa y puedan enfocarse en lo esencial: generar valor estratégico a partir de los datos e impulsar la innovación en sus organizaciones.
