Frente de entrega
Plataforma, Warehouse e Orquestracao Fundacao de analytics, performance e entrega orientada a orquestracao.Lakehouse na GCP
GCP Lakehouse Implementation
Analytics na GCP que o seu time consegue manter, nao uma plataforma maior do que a operacao precisa.
- Python
- dbt
- GCS
- BigQuery
Problema
Times querem analytics confiavel na GCP sem assumir uma plataforma gigante e cara de manter.
Solucao
Camadas raw, stage e analytics ficam sobre GCS e BigQuery com carga incremental segura e tabelas proprias de observabilidade.
Resultado
BI e ativacao rodam sobre uma infraestrutura que o time consegue manter, nao uma plataforma maior do que a operacao precisa.
Escopo do repositorio
4 blocos centrais Uma entrega compacta com blocos praticos e comportamento operacional visivel.Postura operacional
Operacao de warehouse com foco em custo Construido com os mesmos logs, retries e validacoes que voce esperaria de uma carga real de producao.O que entra neste repositorio
- Lakehouse em camadas
- Ingestao incremental e segura para backfill
- Controles de custo/performance no BigQuery
- Datasets operacionais para runs e falhas
Stack e modelo operacional
- Python
- dbt
- GCS
- BigQuery
- Cloud Scheduler
- Terraform
Camadas raw, stage e analytics sobre GCS e BigQuery, com controle de custo para um pico de uso nao virar surpresa na fatura.
Por que esse tipo de entrega vende
- Transforma trabalho de plataforma em backlog visivel com clareza de custo, runtime e handoff.
- Atende times que precisam de performance de warehouse sem criar uma operacao de plataforma maior.
- Mantem dbt e telemetria operacional alinhados para o time interno continuar evoluindo.
Como a entrega fica confiavel
- Logs estruturados, validacoes e execucao previsivel.
- Fluxos seguros para replay, pensados para reduzir duplicidade e publish quebrado.
- Estrutura de repositorio que outro engenheiro consegue evoluir sem reaprender o sistema todo.