6 minutos de leitura
Autor(a)
Fique por dentro de conteúdos, insights e oportunidades do universo tech. Receba novidades e lançamentos direto no seu e-mail.
Imagine enfrentar um mar de dados no Amazon S3 — terabytes de logs, anos de histórico de vendas, arquivos complexos — e precisar extrair insights proveitosos de tudo isso.
Como analisar essa grande quantidade de dados sem sobrecarregar seu Redshift com processos demorados de ETL e custos elevados?
A resposta está em uma funcionalidade muitas vezes subestimada: o Redshift Spectrum.
Essa ferramenta pode ser um divisor de águas para quem precisa escalar análises mantendo o orçamento sob controle.
E é esse sobre isso - Redshift Spectrum - que irei falar neste artigo. Continue sua leitura, e vamos nessa!
Empresas acumulam dados no S3 como um tesouro, mas frequentemente eles viram "peso morto". Carregar petabytes no Redshift para análise é como alugar um caminhão para transportar uma caixa de sapatos: possível, mas absurdamente ineficiente.
Pior: formatos semi-estruturados (JSON, CSV) exigem transformações manuais, e a governança vira um quebra-cabeça sem peças.
Ou vamos pensar o seguinte: se uma fintech precisa analisar 3 anos de transações (8 TB no S3) para detectar fraudes, por exemplo.
Carregar essa quantidade de dados no Redshift custaria cerca de US$ 200/mês só em armazenamento.
Para evitar tanto gasto, esse problema acaba sendo driblado com análise de amostras dos dados – o que inevitavelmente compromete a acurácia dos insights.
Mas há uma solução dentro do ecossistema AWS: a arquitetura inteligente do Spectrum permite consultar dados diretamente no S3, como se estivessem dentro do Redshift.
Mas afinal, o que é exatamente o Redshift Spectrum?
Funcionando como uma camada de processamento separada, o Spectrum utiliza servidores gerenciados pela AWS para executar consultas em paralelo sobre arquivos no S3 (como Parquet, CSV ou JSON), enquanto o cluster principal do Redshift foca no processamento de dados locais.
Vamos entender como funciona o Redshift Spectrum em situações diferentes.
Quando uma consulta é disparada, o serviço divide automaticamente o trabalho em milhares de tarefas paralelas, distribuídas por servidores dedicados da AWS — totalmente independentes do seu cluster Redshift. Essa abordagem elimina gargalos, processando petabytes de dados em minutos.
O escalonamento é automático conforme a complexidade da consulta, ou seja: a performance é consistente mesmo com picos de demanda.
A otimização colunar é a chave para reduzir custos: formatos como Parquet ou ORC armazenam dados por coluna (não por linha), permitindo que o Spectrum escaneie apenas os campos relevantes.
Por exemplo, você não precisa consultar os 50 campos de alguma tabela até encontrar as informações importantes. Basta utilizar as colunas que te interessam, com uma economia expressiva de tempos e recursos.
Além disso, os filtros (ex: WHERE ano = 2023) são aplicados diretamente no S3, minimizando dados transferidos.
Graças ao AWS Glue Data Catalog, os metadados das tabelas estão centralizados. Isso permite unir os dados armazenados no S3 e as tabelas locais do Redshift em uma única query.
Integrado ao AWS Lake Formation é possível garantir a segurança de seus dados.
Com ele, você:
Em resumo: quando você executa uma consulta envolvendo tabelas externas, o Redshift divide a operação: o cluster gerencia os dados internos, e o Spectrum escaneia, filtra e agrega os dados do S3 de forma distribuída, aproveitando formatos colunares para minimizar o volume de dados lidos.
Isso não só reduz custos (você paga apenas pelos dados escaneados por consulta), mas também mantém a performance alta, mesmo para petabytes de dados.
Para usar o Redshift Spectrum você precisa de três componentes principais:
O primeiro passo é garantir que seu Redshift tenha acesso ao AWS Glue Data Catalog, que é onde as tabelas externas ficam registradas.
Você pode criar esse catálogo manualmente ou usar o próprio Athena para inferir os esquemas.
CREATE EXTERNAL SCHEMA vendas_externas
FROM DATA CATALOG
DATABASE 'meu_catalogo'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::1234567890:role/RedshiftSpectrumRole'
REGION 'us-east-1';
Em seguida, você define uma tabela externa apontando para os arquivos no S3:
CREATE EXTERNAL TABLE vendas_2022 (
id_transacao BIGINT,
data_transacao DATE,
valor FLOAT
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 's3://meu-bucket/vendas/2022/';
Com isso, basta consultar.
SELECT COUNT(*) FROM vendas_externas.vendas_2022;
Para extrair o melhor desempenho (e evitar surpresas na conta), vale seguir algumas boas práticas:
SELECT: consulte apenas as colunas que precisa.WHERE ano = 2023) para ajudar o Spectrum a escanear menos arquivos.Acompanhe os dados escaneados no console para ajustar suas estratégias e manter o custo previsível.O Spectrum é poderoso, mas certamente não substitui o Redshift em todos os cenários. Em geral, evite o uso em:
Se os dados forem frequentemente acessados e não tão volumosos, vale a pena carregá-los de vez para dentro do Redshift.
Dominar o uso do Redshift Spectrum é investir em escalabilidade, agilidade e eficiência na análise de grandes volumes de dados, garantindo que seus dados nunca virem “peso morto”.
No fim das contas, escolher entre carregar tudo no Redshift ou consultar diretamente via Spectrum depende de entender profundamente sua demanda real.
Por fim, se você se interessa por esse tipo de assunto, se prepare: estamos desenvolvendo uma formação inteira sobre Amazon Redshift, percorrendo diversas funcionalidades e entre elas o Spectrum terá um destaque também especial.
Abraços e até a próxima!
Avalie este artigo
TextBlob: alternativa eficiente para processamento de Linguagem Natural
Ler mais
Power BI: Medidas implícitas e explícitas
Ler mais
Governança de dados: o que é e dicas de como fazer
Ler mais