Integradores de Dados: Quando e Por Que Reunir as Informações Novamente? · kusmin

Em arquiteturas cada vez mais distribuídas (microserviços, “desintegradores” de dados, etc.), é comum separar o armazenamento e a governança de dados para garantir autonomia e escalabilidade. Porém, em determinados cenários, o oposto pode ser necessário: reunir (ou “agregar”) os dados novamente em um ponto central — seja para consultas consolidadas, transações unificadas ou simplificação de acesso. Este artigo trata de integradores de dados nessa ótica: quando devemos considerar juntar os dados outra vez e como lidar com relacionamentos e transações no banco de dados ao fazer isso.

1. O Contexto: Por Que Separar e Depois Reunir?

1.1 Desintegradores de Dados

“Desintegrar” os dados é a prática de quebrar um grande monólito ou repositório unificado em vários bancos ou serviços especializados. As motivações incluem:

Escalabilidade em diferentes subdomínios.
Autonomia de equipes, cada uma responsável por seu microserviço.
Otimização de tecnologia (SQL, NoSQL, etc.) para cada caso.

1.2 Motivo de Voltar a Integrar

Por outro lado, a fragmentação pode criar barreiras em cenários onde se precisa de:

Visões unificadas (report, análise ou operações que exigem dados dispersos).
Transações que abranjam múltiplos subdomínios, dificultando a consistência distribuída.
Simplicidade de Acesso para consumidores que não podem ficar orquestrando múltiplas chamadas.

Nesses casos, entra em cena o integrador de dados — uma camada (ou serviço) que centraliza (novamente) parte dos dados ou, no mínimo, oferece uma interface única que consolida a leitura/escritura espalhadas.

2. O Papel do Integrador de Dados

2.1 Definição

Um integrador é um componente arquitetural cujo objetivo é reunir (ou pelo menos “apresentar de forma unificada”) dados que foram “desintegrados”. Ele pode funcionar de diferentes modos:

Criando um repositório central (data lake, data warehouse, ou mesmo um banco de dados que recebe dados de vários serviços).
Fornecendo uma “fachada” que orquestra chamadas a diversos serviços e expõe uma API única ao consumidor.
Construindo visões materializadas (por ex., agregações ou joins entre dados que residem em fontes diversas).

2.2 Escopo e Alcance

O integrador de dados não é, necessariamente, “dono” de todos os dados; ele coleta ou recebe informações das fontes originais, unifica e gerencia relacionamentos ou transações que não são facilmente suportados em cada microserviço isolado.

3. Cenários Comuns para Reunir Dados

Relatórios e Analytics
- É inviável que um usuário ou analista faça consultas em 5 bancos diferentes manualmente. Um integrador (ex.: data warehouse) consolida e oferece consultas ou dashboards.
Processos de Negócio Cruzados
- Se uma operação precisa de informações do “Serviço A” e do “Serviço B” ao mesmo tempo para garantir coerência (ex.: fluxo de pagamento que valida estoque e saldo), o integrador pode oferecer uma “transação unificada”.
Simplificação de Consumo
- Clientes externos podem precisar de uma API que retorne dados agregados (cliente + pedidos + status financeiro). Em vez de chamarem 3 serviços separadamente, chamam apenas o integrador.
Comparação / Correlação
- Em casos em que dados de múltiplas fontes precisam ser correlacionados (p. ex., “qual cliente tem que histórico de compras + faturas pendentes + reclamações de suporte?”), o integrador gera a visão única.

4. Relacionamento de Dados: Desafios e Soluções

4.1 Gestão de Chaves e IDs

Quando os dados estão distribuídos, cada serviço define suas chaves (ID de cliente, ID de pedido). O integrador precisa conhecer ou mapear essas chaves para correlacionar registros de várias fontes:

Mapeamento Direto: Se todos os serviços usam a mesma ID global para um “Cliente”, o integrador apenas junta usando essa ID.
Tradução de IDs: Se cada sistema tem seu próprio identificador, o integrador mantém uma tabela de correspondência (ex.: “clientIdServA → clientIdServB”).

4.2 Consistência e Latência

Os relacionamentos podem se tornar desatualizados caso um serviço atualize dados enquanto o integrador ainda não sincronizou. Soluções possíveis:

Event-Driven: Cada mudança em um serviço emite evento, e o integrador atualiza sua “visão materializada”. A consistência é eventual, mas costuma ser rápida dependendo do throughput.
Chamada Síncrona: Ao precisar relacionar dados, o integrador chama em tempo real cada serviço. Evita inconsistências, mas pode aumentar latência.

5. Transações no Banco de Dados Integrado

5.1 Cenário de Transação Unificada

Quando se diz “quero uma transação que envolva dados de múltiplos serviços / bancos”, há dois caminhos:

Transação Distribuída (2PC, Sagas): Complexo, pois envolve protocolos de commit em várias fontes.
Banco Integrador: Se for viável, unificar em um repositório (ex.: a “tabela de pedidos” e a “tabela de pagamentos” no mesmo banco) sob controle do integrador. Então as transações ACID voltam a ser simples, pois ocorrem em um único repositório.

5.2 Quando Justifica Manter um Banco Unificado?

Alta Frequência de Operações Conjuntas: Se o caso de uso exige transações frequentes que abarcam diversos domínios, e as soluções distribuídas (Sagas, compensações) ficam muito custosas ou lentas.
Baixa Necessidade de Evolução Autônoma: Se as equipes não precisam evoluir esses dados separadamente, ou se essa “área unificada” é relativamente estável e não prejudica a autonomia geral dos microserviços.

5.3 Riscos

Voltar a um Monólito de Dados: Se exagerar, acaba “recolhendo” todos os dados novamente, perdendo os benefícios de escalabilidade e independência que a desintegração trouxe.
Ponto Único de Falha: Se esse banco unificado falhar, as operações que dependem dele param.

6. Quando Devo Reunir os Dados Novamente?

A resposta depende de trade-offs:

Custo de Manter Tudo Distribuído
- Se orquestrar 5 serviços distintos em tempo real está aumentando muito a latência e a complexidade, talvez um integrador unificado seja mais simples para esse caso de uso específico.
Necessidade de Transação Atômica
- Se a aplicação pede atualizações atômicas em diversas entidades (ex.: “Atualizar pedido e saldo do cliente num mesmo commit”), e as soluções distribuídas de compensação são caras ou arriscadas, um integrador que “centraliza” parte desses dados pode facilitar.
Tipo de Consulta ou Análise
- Cargas analíticas intensas podem justificar um “banco de consulta” integrado (data warehouse) para não sobrecarregar os microserviços.
- Inversamente, se os relatórios precisam de dados em tempo real, um integrador com streaming de eventos e visões materializadas pode ser a resposta.
Benefício vs. Overhead
- Cada “agregação” de dados extra gera overhead de sincronização, possíveis problemas de consistência e maior complexidade de governança. Deve-se avaliar se o valor que se obtém (fácil acesso, transações unificadas) compensa os custos e riscos.

7. Boas Práticas para Integradores de Dados

Mantenha a Fonte de Verdade nos Serviços Originais
- O integrador não deve se confundir com o “dono” dos dados. Ele lê, consolida ou propaga, mas a referência primária continua sendo cada serviço.
Documente a Lógica de Agregação
- Como são correlacionadas as chaves? Quais regras definem conflitos ou duplicidades? Mantenha regras claras para futura manutenção.
Evite “Monólitos” de Integração
- Pode-se criar integradores focados por áreas (financeiro, logística, etc.), em vez de um único super integrador que vira um “God service”.
Estratégia de Atualização
- Se for a cada evento, implemente mecanismos de idempotência. Se for a cada requisição síncrona, monitore latências e escalabilidade.
Segurança e Permissões
- Um integrador pode ter acesso a dados de múltiplos domínios. Garanta controle de acesso robusto para não violar privacidade ou compliance.

8. Conclusão

Os integradores de dados são peças arquiteturais que respondem à pergunta “quando e por que devo reunir informações novamente” após uma “desintegração” inicial. Embora a fragmentação de dados traga diversos benefícios (escala, autonomia, especialização de tecnologias), existem casos em que a centralização ou agregação parcial é necessária:

Para proporcionar visões unificadas,
Para oferecer transações mais simples,
Para facilitar o consumo de dados distribuídos por parte de usuários ou analistas,
Ou mesmo para atender requisitos de tempo real e complexidade menor que as soluções puramente distribuídas.

O segredo é encontrar o equilíbrio. O integrador não deve destruir as vantagens da distribuição, nem se tornar um novo monólito. Cabe ao arquiteto identificar os cenários que realmente demandam esses dados unificados e construir integradores de forma delimitada, segura e sustentável — permitindo que o restante do sistema mantenha a agilidade e a independência que motivaram a desintegração em primeiro lugar.

Você já enfrentou desafios na hora de reintegrar os dados? Compartilhe nos comentários suas experiências e as soluções que adotou!