A evolução dos paradigmas de arquitetura de dados atingiu um ponto de inflexão crítico com o surgimento dos lakehouses nativos da nuvem, que combinam a flexibilidade dos data lakes com o desempenho e a confiabilidade dos data warehouses. Este artigo explora o potencial transformador da computação serverless e das estratégias multi-nuvem no avanço das arquiteturas lakehouse além das restrições tradicionais de cloud única. À medida que as organizações lidam com volumes de dados em crescimento exponencial distribuídos em ambientes de nuvem heterogêneos, a necessidade de soluções lakehouse agnósticas à nuvem e habilitadas para serverless torna-se primordial. Esta pesquisa apresenta um framework abrangente para projetar e implementar lakehouses nativos da nuvem que aproveitam paradigmas de computação serverless, incluindo AWS Lambda, Azure Functions e Google Cloud Functions, para eliminar a sobrecarga de gerenciamento de infraestrutura, garantindo ao mesmo tempo a utilização ideal de recursos e eficiência de custos. A arquitetura proposta incorpora plataformas de dados multi-nuvem, como Databricks e Snowflake, para permitir o processamento de dados sem costura através das fronteiras da nuvem, utilizando ferramentas de Infraestrutura como Código (IaC) como Terraform para provisionamento e gerenciamento automatizados e consistentes da infraestrutura. O artigo introduz uma nova metodologia que abstrai dependências de provedores de nuvem por meio de tecnologias de containerização e orquestração, permitindo que as organizações alcancem verdadeira portabilidade na nuvem e independência de fornecedores. Através de uma análise abrangente de métricas de desempenho, estratégias de otimização de custos e redução da complexidade operacional, esta pesquisa demonstra que as arquiteturas lakehouse multi-nuvem sem servidor podem oferecer agilidade, escalabilidade e resiliência superiores em comparação com plataformas de dados monolíticas tradicionais. A avaliação empírica em padrões de carga de trabalho diversos revela melhorias significativas na eficiência de utilização de recursos e no custo total de propriedade, mantendo rigorosos requisitos de governança e conformidade de dados.
Praveen Kumar Reddy Gujjala (Sex,) estudou esta questão.