Containers e sua Utilidade para Engenharia de Dados

Atualmente, o uso de containers está presente em diversas áreas do desenvolvimento de software.

Isso porque eles apresentam uma solução para um problema comum: quando construímos uma aplicação em um ambiente operacional e vamos implantá-la em outro, podemos ter diversas incompatibilidades e glitches que prejudiquem o funcionamento do programa ou até impeçam que ele rode.

Em um analogia simples, é como formatar uma apresentação em uma versão do PowerPoint e vê-la toda desconfigurada quando aberta em outra.

Um time de desenvolvimento pode encontrar essas adversidades ao utilizar diferentes bases de códigos, compartilhar o projeto entre as máquinas da equipe, atualizar alguma dependência, levar uma aplicação para produção, etc.

Mas os containers se propõe a contornar esse problema.

Um container é uma unidade padrão de software, que inclui o código e todas as dependências necessárias para rodá-lo de maneira satisfatória e confiável em qualquer ambiente computacional.

Isso inclui tudo que for essencial, como executáveis, ferramentas, bibliotecas, configurações de sistemas e outras variáveis de ambiente.

Quando um container é criado, ele forma uma imagem. Uma imagem consiste no conjunto completo de componentes sendo executados em um container. Depois que o container é criado e a imagem é gerada, ele pode ser implementado no ambiente escolhido sem maiores problemas.

Pela consistência e confiabilidade que entrega, containerização se popularizou amplamente no desenvolvimento de software, e sua utilidade também se estende à engenharia de dados.

Transformando Containers em Pipelines de Dados

A containerização fornece às empresas flexibilidade para construir, testar e utilizar imagens que serão implantadas em múltiplos servidores.

Quando pensamos a engenharia de dados a partir de processos de DataOps, onde desenvolvimento contínuo, testagem e automação são conceitos fundamentais, um recurso como containers facilita imensamente o ciclo de trabalho.

Programar utilizando containers auxilia na construção de pipelines de dados seccionadas, nas quais é mais fácil testar e implementar pequenas melhorias de maneira independente.

Além disso, focar em processos menores e autônomos permite que estes sejam reutilizados em outras aplicações; acelerando o desenvolvimento e liberando o time para tarefas mais relevantes.

Outro fator impactante é a característica de escalabilidade, muita adequada para aplicações nativas da nuvem. Como containers são imutáveis e independentes, escalar se torna tarefa simples - apenas adicione mais containers do mesmo tipo.

Essa particularidade torna-os convenientes também para a criação de arquiteturas de microsserviços, nas quais uma grande aplicação é constituída de vários pequenos serviços independentes, de modo que cada um deles possa ser implantado, atualizado e escalado sem afetar a aplicação original.

Containers no mercado

No desenvolvimento de software em geral, a plataforma mais amplamente utilizada é Docker, um sistema de container de código aberto que é considerado o padrão da indústria.

Em muitos cenários, o Docker é usado em conjunto com o Kubernetes (K8s), o sistema de orquestração de containers mais popular. Sua função é gerenciar o esforço operacional de rodar serviços em containers, incluindo provisionamento, implementação, escalonamento, entre outros.

De acordo com a Gartner, 75% das grandes empresas das economias maduras estarão utilizando containers em produção em 2024, contra 35% que já utilizam atualmente.

Por isso, vale se atentar às principais tecnologias e entender onde os containers podem se encaixar e facilitar soluções em cada corporação.

Conforme as companhias buscam explorar todas as potencialidades dos ambientes em nuvem, a tendência é observarmos uma adoção cada vez mais abrangente dos containers no dia a dia.