Análise de dados com AWS: resolva problemas com Redshift Spectrum

Imagine enfrentar um mar de dados no Amazon S3 — terabytes de logs, anos de histórico de vendas, arquivos JSON 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!

Custo vs necessidade

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.

O que é o Redshift Spectrum

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.

Como funciona o Redshift Spectrum nos bastidores?

Vamos entender como funciona o Redshift Spectrum em situações diferentes.

Arquitetura de Processamento Paralelo Massivo (MPP)

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.

Otimização colunar

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.

Integração transparente

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.

Governança

Integrado ao AWS Lake Formation é possível garantir a segurança de seus dados.

Com ele, você:

• Define quem acessa quais colunas.
• Restringe linhas por regras.
• Faz auditoria centralizada de acessos.

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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.

Como utilizar o Redshift Spectrum

Para usar o Redshift Spectrum você precisa de três componentes principais:

• Um schema externo criado em um catálogo do AWS Glue (ou via Athena).
• Permissões de leitura no S3 para o Redshift acessar os arquivos.
• Uma definição clara do formato dos dados (como Parquet, CSV ou JSON).

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;

Boas práticas para usar o Redshift Spectrum

Para extrair o melhor desempenho (e evitar surpresas na conta), vale seguir algumas boas práticas:

• Prefira formatos colunares, como Parquet ou ORC. Eles reduzem o volume de leitura e aceleram as consultas.
• Particione seus dados no S3 (por exemplo, por ano ou por região). Isso evita que o Spectrum varra arquivos desnecessários.
• Evite SELECT: consulte apenas as colunas que precisa.
• Use colunas como filtros (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.

Quando não usar Spectrum

O Spectrum é poderoso, mas certamente não substitui o Redshift em todos os cenários. Em geral, evite o uso em:

• Consultas com muitas junções complexas entre tabelas externas e locais.
• Situações em que a latência da consulta precisa ser mínima (ex: dashboards com atualização em tempo real).
• Cenários com dados desorganizados ou mal particionados, onde o volume lido será alto demais.

Se os dados forem frequentemente acessados e não tão volumosos, vale a pena carregá-los de vez para dentro do Redshift.

Conclusão

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!