Os Data Lakehouses tradicionais foram desenhados para uma era de reporting estático, que hoje se mostra insuficiente frente à alta demanda de agentes de IA — sistemas que exigem fluxo constante de dados, multimodalidade e latência mínima para feedback. Para times de engenharia no Brasil, o desafio é claro: como mover a infraestrutura de um modelo de processamento em batch para uma base orientada a agentes, sem comprometer a estabilidade do ecossistema de dados existente?
A recente evolução do Lakehouse do Google Cloud foca em quatro pilares técnicos que endereçam essa transição:
- Storage baseado em Apache Iceberg gerenciado: Une a flexibilidade do open-source com a governança necessária para ambientes corporativos.
- Interoperabilidade cross-cloud: A capacidade de processar dados sem a necessidade de migrações massivas ou duplicação, essencial para empresas que operam com estratégias multi-cloud.
- High-performance Apache Spark: Foco em otimizar workloads de data science através de ambientes nativos que reduzem a fricção de deployment.
- Contexto sempre ativo para IA: Garantir que os agentes tenham acesso a dados operacionais e analíticos em tempo real para um raciocínio lógico mais preciso.
Abertura técnica sem comprometer a governança
Uma preocupação constante para gestores de TI no Brasil é o vendor lock-in. O que o Google Cloud propõe aqui é uma integração vertical que utiliza o Apache Iceberg como formato padrão, mas gerenciado via Lakehouse runtime catalog (o antigo BigLake metastore). Na prática, isso permite que times de engenharia operem tabelas de forma unificada, garantindo read/write interoperability não apenas entre BigQuery e Spark, mas permitindo o uso de ferramentas como Trino e Flink, além de instâncias em Databricks ou Snowflake.
Para times de SecOps e governança, a integração via Knowledge Catalog (o antigo Dataplex) é o diferencial. Ela oferece controle de acesso, linhagem de dados end-to-end e profiling de qualidade, o que é fundamental para empresas brasileiras que precisam estar em conformidade com a LGPD enquanto escalam modelos de IA em ambientes de nuvem híbrida ou múltipla.
Potência Cross-Cloud com foco em eficiência operacional
Operar em múltiplos provedores (AWS, Azure, GCP) geralmente gera um gargalo de performance e custos invisíveis de egress tracking. A introdução de cross-cloud caching e conectividade de alta performance é uma tentativa direta de reduzir esses custos. Para uma empresa no Brasil com arquitetura distribuída, isso significa que é possível utilizar a capacidade analítica e os modelos Gemini do Google Cloud sobre dados que ainda residem em instâncias S3 na AWS, sem sofrer com a latência de rede que inviabilizaria o uso de agentes em tempo real.
Escalabilidade para o desenvolvimento de agentes
O uso do Managed Service for Apache Spark aliado ao Lightning Engine — que promete até 2x mais performance com vetorização e I/O otimizado — indica um amadurecimento das ferramentas de engenharia de dados. Para quem já gerencia pipelines de Spark, esse ganho de price-performance é um ponto alto, pois permite absorver cargas de IA sem a necessidade de reescrever código legado.
O ponto de atenção para os tomadores de decisão passa a ser a estratégia de ingestão. Com a replicação constante de dados operacionais de bancos como Spanner, AlloyDB e Cloud SQL para o ambiente de Lakehouse, a infraestrutura se torna um organismo vivo. A estabilidade e a qualidade desses fluxos de replicação serão o fator determinante entre um agente que gera insights úteis e um que sofre com alucinações por falta de contexto atualizado.
Artigo originalmente publicado por Pratibha Suryadevara, Vice President, Engineering em Cloud Blog.
