Arquitetura da Solução¶

A arquitetura da plataforma Gov Hub BR foi elaborada para promover modularidade, escalabilidade e adoção de tecnologias de código aberto, assegurando flexibilidade adaptativa às demandas específicas de diferentes órgãos públicos, sem comprometer os requisitos de governança e qualidade de dados.

Visão Geral¶

O design adota o paradigma Lakehouse, estruturado em três camadas de processamento de dados:

Arquitetura Gov Hub BR

Figura 1: Arquitetura completa da solução Gov Hub BR, demonstrando o fluxo de dados

Fluxo de Processamento de Dados¶

A plataforma Gov Hub BR implementa um pipeline de dados estruturado que opera em ciclos automatizados para garantir a disponibilidade contínua de informações governamentais atualizadas e confiáveis.

Extração e Orquestração: O Apache Airflow executa rotinas diárias de extração de dados, coordenando a coleta automatizada de informações das APIs governamentais através de DAGs (Directed Acyclic Graphs) programadas. Este processo assegura a atualização sistemática da base de dados com as informações mais recentes disponíveis.

Transformação e Qualificação: O DBT (Data Build Tool) processa os dados extraídos aplicando transformações programáticas, validações de qualidade e regras de negócio. A solução adota a arquitetura Medallion com quatro camadas distintas:

Raw: Preservação integral dos dados originais sem qualquer alteração, mantendo a fidelidade às fontes
Bronze: Primeira etapa de processamento com limpeza básica e padronização de formatos
Silver: Dados integrados, normalizados e enriquecidos, prontos para análises exploratórias
Gold: Camada final com dados agregados e estruturados conforme regras de negócio específicas

Business Intelligence: O Apache Superset consome principalmente as tabelas da camada Gold, garantindo que dashboards e relatórios apresentem informações com máxima qualidade, consistência e performance otimizada para suporte à tomada de decisão estratégica.

Extensões Avançadas: A arquitetura escalável permite a integração de componentes adicionais para casos de uso especializados, incluindo ciência de dados, governança de metadados e transparência pública (conforme detalhado na seção de Funcionalidades Avançadas).

Esta abordagem em camadas proporciona rastreabilidade completa do processo, controle rigoroso de qualidade e escalabilidade para grandes volumes de dados governamentais.

Componentes Principais¶

Apache Airflow¶

Disponibiliza orquestração robusta de fluxos de trabalho (ETL) por meio de Grafos Acíclicos Dirigidos (DAGs), coordenando a extração automatizada de dados brutos a partir das APIs governamentais, com registro de dependências e monitoramento em tempo real.

DBT (Data Build Tool)¶

Responsável pela aplicação de transformações programáticas em SQL, modelagem de dados e geração de artefatos nas camadas Silver e Gold. Facilita versionamento, testes automatizados e documentação contínua dos modelos.

Astronomer Cosmos¶

Extensão que integra nativamente o DBT ao Airflow, habilitando a execução orquestrada de modelos DBT dentro das DAGs e simplificando a gestão de dependências entre tarefas de transformação.

PostgreSQL¶

Data Warehouse centralizado que armazena todas as camadas de dados da arquitetura Medallion. Configurado com otimizações analíticas específicas para:

Particionamento temporal por data de extração
Índices otimizados para consultas agregadas
Isolamento de schemas por camada (raw, bronze, silver, gold)
Controle de acesso diferenciado por tipo de operação

Apache Superset¶

Ferramenta de business intelligence que consome a camada Gold, permitindo a construção de painéis interativos e relatórios analíticos parametrizáveis, promovendo a disseminação de insights corporativos.

Flexibilidade e Escalabilidade¶

A pilha pode ser executada localmente via Docker Compose para validações iniciais, e dimensionada para ambientes de produção em nuvem, incluindo:

Execução distribuída do Airflow em Kubernetes ou CeleryExecutor.
Substituição de PostgreSQL por soluções analíticas escaláveis (Redshift, Snowflake, BigQuery).
Otimizações de cache e materializações no Superset para grandes volumes de dados.

Funcionalidades avançadas em desenvolvimento¶

A arquitetura escalável do Gov Hub BR foi projetada para suportar componentes adicionais que expandem significativamente as capacidades da plataforma, atendendo a demandas especializadas de análise avançada, governança e transparência:

Ciência de Dados e Machine Learning¶

Tecnologias: Haystack + Ollama

A integração com ferramentas de processamento de linguagem natural e modelos de machine learning permitirá:

Análise automatizada de documentos governamentais
Desenvolvimento de modelos preditivos sobre dados públicos
Automação de classificação e categorização de conteúdo
Consultas em linguagem natural: Interface conversacional que permite responder perguntas sobre os dados usando mecanismos de RAG (Retrieval-Augmented Generation) e LLM, facilitando o acesso a informações para usuários não técnicos

Governança de Metadados¶

Tecnologia: OpenMetadata

Implementação de um catálogo corporativo de dados que proporcionará:

Catalogação automatizada de todos os ativos de dados
Linhagem completa dos dados (data lineage)
Controle de qualidade e profiling automático
Descoberta de dados e gestão de vocabulários controlados
Compliance com regulamentações de proteção de dados

Dados Abertos¶

Tecnologia: CKAN (Comprehensive Knowledge Archive Network)

Portal de dados abertos integrado que oferecerá:

Publicação automatizada de datasets públicos
Interface de descoberta e download para cidadãos
APIs padronizadas para acesso programático
Metadados enriquecidos e documentação automática
Conformidade com padrões internacionais de dados abertos

Integração Arquitetural¶

Estas funcionalidades se integram naturalmente à arquitetura existente:

Consumo das camadas Gold: Todos os componentes avançados acessam dados processados e validados
Orquestração centralizada: Airflow coordena também os fluxos de ML e publicação de dados
Escalabilidade preservada: Mantém-se a capacidade de escalar horizontalmente
Governança unificada: OpenMetadata cataloga todos os componentes da solução

Nota: Estas funcionalidades estão em fase de planejamento e desenvolvimento, demonstrando a capacidade de evolução da arquitetura conforme as necessidades dos órgãos públicos.

Configuração da infraestrutura¶

Servidores e ambiente¶

O projeto pode ser executado localmente com docker-compose ou em ambientes cloud.
Estrutura recomendada:
Servidor para orquestração (airflow + cosmos)
Servidor para banco de dados (postgres)
Servidor para bi (superset)

Permissões e segurança¶

Acesso ao banco de dados deve ser controlado com usuários distintos para leitura, escrita e administração.
Airflow deve se conectar ao banco com usuário restrito (ex: etl_user).
Superset deve se conectar com um usuário apenas-leitura.
Recomenda-se a utilização de .env ou secrets manager para variáveis sensíveis.

Conectores¶

Airflow e dbt usam conexões configuráveis por URI.
Exemplo de conexão airflow → postgres:

postgres://etl_user:senha@host:5432/db

Superset se conecta ao banco via SQLAlchemy URI configurada na interface web.

Escalabilidade¶

O gov hub br foi desenhado para operar com grandes volumes de dados e pode escalar de forma horizontal e modular:

Airflow pode ser executado com múltiplos workers em um ambiente Kubernetes ou Celery.
dbt suporta execução paralela e pode ser integrado com cloud warehouses altamente escaláveis.
postgres pode ser substituído por soluções como redshift, snowflake ou bigquery conforme a demanda.
dashboards em superset podem ser otimizados com caching e queries materializadas.

Considerações finais¶

A arquitetura modular do gov hub br permite flexibilidade para evoluir conforme as necessidades dos órgãos públicos, mantendo uma base sólida de governança e performance.