Replicação lógica vs ETL em lote: escolhendo um estilo de sincronização

Que problema resolvemos ao “sincronizar dados”?\n\nAs equipes copiam dados entre sistemas porque o trabalho raramente acontece em um só lugar. Vendas podem viver em um CRM, pagamentos em uma ferramenta de faturamento e operações em um dashboard interno. Suporte precisa da visão completa sem pular entre ferramentas, e líderes querem relatórios que batam com o que realmente aconteceu.\n\nUma “sincronização confiável” é fácil de descrever e difícil de manter: os registros corretos chegam, nada importante falta e as atualizações aparecem rápido o suficiente para ser útil. “Rápido o suficiente” depende do trabalho. Verificações de fraude podem precisar de minutos. Relatórios financeiros mensais toleram horas.\n\nQuando uma sincronização falha, normalmente aparece como registros faltando, duplicatas, campos desatualizados ou atualizações parciais (por exemplo, aparece o cabeçalho do pedido, mas não os itens).\n\nUm modelo mental útil é eventos vs snapshots.\n\nEventos são mudanças individuais: “Pedido #1842 foi criado”, “status mudou para enviado”, “reembolso emitido”. Abordagens de change-data tendem a mover eventos e podem suportar comportamento quase em tempo real.\n\nSnapshots são cópias programadas: “toda noite, copie os pedidos de ontem”. ETL em lote costuma funcionar assim. Pode ser mais simples, mas os dados ficam menos frescos.\n\nA maioria dos argumentos sobre replicação lógica vs ETL em lote é, na verdade, sobre essa escolha: você precisa de eventos contínuos ou snapshots periódicos são suficientes para manter as pessoas confiantes no que veem?\n\n## Replicação lógica e ETL em lote, explicados de forma simples\n\nReplicação lógica significa que o banco de dados origem envia um fluxo de mudanças conforme elas ocorrem. Em vez de copiar tabelas inteiras, publica “linha adicionada”, “linha atualizada” ou “linha deletada”. O destino aplica essas mudanças na ordem, ficando alinhado de perto com a origem.\n\nETL em lote significa que você tira snapshots em uma agenda. Um job extrai dados (frequentemente “tudo desde a última execução”), transforma se necessário e carrega no destino. Se a replicação parece atualizações ao vivo, o ETL em lote parece verificar a cada hora (ou toda noite) e colocar a situação em dia.\n\nEles normalmente rodam em lugares diferentes. Replicação fica próxima ao log de mudanças do banco de dados e roda continuamente. ETL em lote é tipicamente um job agendado que roda, para e roda de novo.\n\nDe qualquer forma, você ainda precisa responder às mesmas perguntas de confiança:\n\n- Como deletes são representados para que o destino não mantenha linhas “fantasma”?\n- O que acontece se a mesma mudança chegar duas vezes (idempotência)?\n- Como manter a ordem correta quando muitas linhas mudam rapidamente?\n- Como evitar perder mudanças durante reinícios ou redeploys?\n- Como detectar lacunas, não apenas “job concluído”?\n\nExemplo: um pedido é criado, depois seu status muda de “pendente” para “pago”, depois é reembolsado. A replicação envia três eventos de mudança. Um snapshot diário pode capturar apenas o status final, a menos que você projete o processo em lote para preservar estados intermediários.\n\n## Frescor e latência: quão perto do tempo real você precisa estar?\n\nAntes de comparar replicação e ETL em lote, defina “fresco o bastante” em termos de negócio. Comece com um número: “suporte pode trabalhar com dados de até 5 minutos” ou “finanças estão bem com os totais de ontem”.\n\nFrescor é a idade dos dados quando alguém os usa. Latência é o atraso entre uma mudança na origem e a mesma mudança aparecer no destino. Você pode ter baixa latência média e ainda acabar com dados “velhos” se a sincronização frequentemente travar.\n\n### De onde vem a latência na prática\n\nMesmo uma sincronização simples empilha vários atrasos: captura (quando você percebe mudanças), trânsito (movendo dados), processamento (transformações e deduplicação) e aplicação (escrita e indexação no destino).\n\nUm fluxo constante (replicação ou micro-batches frequentes) produz frescor mais suave, mas você está operando a sincronização o dia todo. Batches agendados são mais fáceis de raciocinar, mas criam picos: carga alta às 2:00 da manhã e dados desatualizados até a próxima execução.\n\nO quase em tempo real ajuda quando pessoas tomam decisões rápidas ou clientes veem os resultados. Um painel de suporte deve mostrar novos pedidos rapidamente para que um atendente não prometa algo fora de estoque. Por outro lado, se o uso principal é um relatório semanal ou faturamento mensal, mandar cada pequena atualização instantaneamente adiciona complexidade sem melhorar os resultados.\n\nUma forma prática de decidir:\n\n- Quem usa os dados sincronizados e que decisões tomam com eles?\n- O que quebra se os dados tiverem 15 minutos de atraso?\n- Quanto custa rodar continuamente (infraestrutura e on-call)?\n- Quando o destino está menos ocupado?\n\n- Que frescor vocês vão se comprometer a entregar (e comunicar)?\n\n## Recuperação de falhas: voltar ao estado correto após algo quebrar\n\nSincronizações raramente falham de forma dramática. Elas falham de maneiras pequenas e chatas: um servidor reinicia, um pico de rede derruba uma conexão ou um job cai no meio do carregamento. O objetivo não é “nunca falhar”. É “recuperar para um estado final correto”.\n\nModos comuns de falha incluem indisponibilidade da origem, indisponibilidade do destino, crash do job durante o processamento ou dados ruins que violam restrições.\n\nCom replicação lógica, a recuperação geralmente significa reprovar mudanças a partir de uma posição salva (frequentemente um offset no log). Se o destino estiver down, as mudanças se enfileiram até ele voltar, e então continuam na ordem. Isso é limpo se você também gerenciar o slot de replicação (ou equivalente) para que ele não cresça indefinidamente durante longas quedas.\n\nCom ETL em lote, a recuperação geralmente significa rerodar uma janela de tempo (por exemplo, “recarregar ontem” ou “recarregar as últimas 2 horas”). Isso costuma ser simples operacionalmente, mas sua lógica de carga precisa ser segura para rodar duas vezes.\n\nO maior quebrador de confiança são escritas parciais. Um crash após gravar 70% de um lote pode deixar duplicatas ou linhas faltando, a menos que você planeje. Padrões que ajudam em ambos os estilos:\n\n- Faça cargas idempotentes para que aplicar o mesmo input duas vezes resulte no mesmo estado.\n- Prefira upserts com chave primária estável.\n\n- Avance seu marcador de “último processado” só após um commit bem-sucedido.\n\n- Guarde linhas rejeitadas em algum lugar para inspecionar e reprocessar.\n\nBackfills (refazer histórico) é onde a dor aparece. ETL em lote costuma ganhar quando você precisa reprocessar um mês de dados porque reruns já fazem parte do desenho. Replicação também pode fazer backfill, mas normalmente é um caminho separado (snapshot primeiro, depois aplicar mudanças), então vale testar antes de precisar.\n\nExemplo: se uma sincronização de pedidos cair depois de gravar itens de linha, mas antes de gravar o cabeçalho, um carregamento baseado em upserts dentro de uma transação por pedido (ou por lote) evita que um pedido meio-síncronizado fique pendurado.\n\n## Evolução de esquema: o que acontece quando o modelo de dados muda?\n\nMudanças de esquema são onde muitas sincronizações perdem confiança silenciosamente. Um pipeline pode continuar rodando enquanto o significado dos dados muda por baixo. A replicação pode quebrar no nível do banco de dados, enquanto o ETL costuma quebrar mais tarde nas transformações e relatórios.\n\nMudanças aditivas são as mais fáceis: colunas novas, tabelas novas, campos opcionais. Normalmente funcionam se os consumidores tratarem como “extras” e defaults forem sensatos. A armadilha é supor que todo consumidor a jusante vai notar o novo campo ou saber como preencher retroativamente.\n\nMudanças breaking são arriscadas: renomeios, mudanças de tipo, colunas deletadas ou mudar o significado de um valor. Isso pode falhar rápido (erro no job) ou falhar devagar (dados chegam, mas estão errados).\n\n### Como evoluir com segurança\n\nMantenha mudanças compatíveis por tempo suficiente para migrar:\n\n- Versione esquemas ou payloads (v1, v2) para que velho e novo possam coexistir.\n- Rode um período de compatibilidade onde ambos os campos existem.\n- Faça backfill antes de ativar lógica que depende da nova forma.\n- Remova campos só depois de confirmar que ninguém os lê.\n\n### Onde mapeamentos quebram\n\nA maioria das quebras reais acontece na cola entre sistemas. Exemplo: seu ETL junta orders com customers por customer_id. Se isso for renomeado para client_id, a junção pode virar matches nulos e ainda assim produzir linhas.\n\nFique de olho em pontos frágeis: casts de tipo, joins que assumem que chaves nunca mudam e regras a jusante como “status é um desses valores”.\n\n## Segurança e propriedade: quem pode sincronizar o quê?\n\nPerguntas de segurança aparecem em ambas as abordagens, mas riscos aparecem em lugares diferentes. Replicação geralmente roda continuamente com acesso amplo de leitura às mudanças. ETL em lote roda por agenda, mas pode puxar fatias maiores de dados de uma vez. Em ambos os casos, mire nas menores permissões que ainda permitam o job funcionar.\n\nUse uma conta de serviço dedicada, não o login de uma pessoa. Dê acesso somente leitura exatamente às tabelas, colunas ou views que precisa e limite de onde pode se conectar. Quando possível, exponha uma “view de sincronização” dedicada que já filtre dados que o destino nunca deveria ver.\n\nCampos sensíveis são onde times se surpreendem. Mesmo que o destino precise do registro, pode não precisar de tudo nele. Decida cedo se omite, mascara ou tokeniza detalhes pessoais, informações de pagamento ou notas internas. Encripte dados em trânsito e guarde segredos em um cofre apropriado, não em configs de pipeline.\n\nPropriedade evita discussões infinitas depois:\n\n- Escolha uma fonte de verdade para cada campo (não apenas para cada tabela).\n- Defina se o destino pode escrever de volta.\n- Decida como conflitos são tratados (última gravação vence, ignorar edições no destino, revisão manual).\n- Estabeleça regras de retenção para os dados copiados no destino.\n\nAuditoria é a última peça de confiança. Você deve poder responder: quem acessou os dados, o que mudou e quando chegou. Uma prática simples é levar um id de execução rastreável e timestamps para seguir uma atualização ponta a ponta.\n\n## O que monitorar para manter a sincronização confiável\n\nUma sincronização só é útil se você puder confiar nela numa terça-feira qualquer. Independente da abordagem, o monitoramento deve dizer o quão atrasado você está, com que frequência falha e se os números ainda fazem sentido.\n\nTrês sinais diários de saúde:\n\n- Lag/latência: o quanto o destino está atrás da origem\n- Taxa de erro: falhas, tentativas e registros enviados para uma fila de “dead-letter”\n- Throughput: linhas ou eventos processados por minuto, e quedas súbitas para quase zero\n\nDepois, acrescente um pequeno conjunto de checagens de qualidade de dados que peguem problemas silenciosos. Escolha algumas tabelas importantes (orders, invoices, tickets) e valide de forma repetível. Se ontem havia 1.240 pedidos na origem, o destino não deveria ter 1.180 a menos que você saiba o porquê.\n\nChecagens que costumam cobrir muito:\n\n- Contagem de linhas por dia (ou por hora para feeds críticos)\n- Totais que devem bater (soma de valores, número de pedidos pagos)\n- Taxa de nulos em campos obrigatórios (email, status, timestamps)\n- Unicidade de chaves (sem order_id duplicado)\n- “Verdade de exclusão”: registros cancelados ou deletados também desaparecem (ou são marcados) a jusante\n\nProblemas de consistência muitas vezes se escondem nas lacunas: atualizações que chegam tarde, deletes faltando ou eventos aplicados fora de ordem. Acompanhe o timestamp mais antigo não processado e periodicamente amostre registros para confirmar que a versão mais recente está presente.\n\nPara alertas, mantenha simples e acionável. Defina limiares (por exemplo: lag acima de 15 minutos, taxa de erro acima de 1%, throughput abaixo da linha de base por 10 minutos) e mantenha um runbook que responda: o que checar primeiro, como reproduzir com segurança e como confirmar que voltou ao estado correto.\n\n## Passo a passo: como escolher a abordagem de sincronização certa\n\nSeja claro sobre quem vai usar os dados. Um relatório financeiro, um painel de suporte e uma regra automatizada de precificação consomem as mesmas tabelas de maneiras diferentes. Se decisões são sensíveis ao tempo, dados atrasados não são só incômodos — podem ser errados.\n\nUm processo de decisão simples:\n\n1. Nomeie os consumidores e suas decisões. Liste telas, relatórios e processos que dependem da sincronização e o que eles afetam.\n2. Defina metas, não impressões. Combine frescor (segundos, minutos, horas), correção (quais erros são aceitáveis) e custo (infra, tempo de engenharia, ônus operacional).\n3. Escolha o padrão mais simples que atenda às metas. Use replicação quando precisar de quase tempo real e captura previsível de mudanças. Use micro-batches quando “a cada poucos minutos” for suficiente. Use batch noturno para relatórios e snapshots históricos. Híbridos são comuns.\n4. Planeje recuperação. Decida até onde é possível reprovar, como fará um backfill e como as cargas permanecem idempotentes.\n5. Defina checagens de confiança e propriedade. Escolha validações que provem saúde (contagens, totais, último update, verificações pontuais) e nomeie quem é acionado e quem corrige dados.\n\nExemplo concreto: se suporte precisa do status do pedido enquanto fala com o cliente, minutos importam, então replicação ou micro-batch se encaixam. Se finanças precisa dos números diários, batch noturno costuma bastar.\n\n## Erros comuns que tornam dados sincronizados não confiáveis\n\nA maior armadilha é assumir que “dados frescos” são automaticamente “dados certos”. Um pipeline pode ter segundos de atraso e ainda estar errado porque uma junção mudou, um filtro foi adicionado ou uma linha foi duplicada. Sem validação, muitas vezes você só nota quando um dashboard fica estranho ou um cliente reclama.\n\nDeletes são outro erro comum. Tanto replicação quanto ETL precisam de um plano claro para o que “removido” significa. Se o Sistema A deleta hard um registro mas o Sistema B só insere e atualiza, os relatórios se distanciam com o tempo. Soft-deletes são igualmente complicados se a sincronização não carregar a flag de exclusão e o timestamp.\n\nErros que aparecem repetidamente:\n\n- Tratar frescor como objetivo principal e pular contagens básicas, totais e verificações pontuais\n- Sincronizar inserts e updates, mas não deletes, merges ou estados desativados\n- Codificar mapeamentos de campo que quebram silenciosamente quando uma coluna é renomeada, dividida ou muda de tipo\n- Não ter plano de backfill quando dados históricos precisam de correção\n- Alertar apenas em falhas de job, não em lag, dados ausentes ou deriva lenta\n\nExemplo: seu CRM marca um cliente como “inativo” em vez de deletá‑lo. Seu ETL só copia clientes onde status = active. Um mês depois, relatórios de receita parecem ok, mas métricas de retenção estão infladas porque clientes inativos nunca cruzaram (ou nunca foram removidos). Tudo parecia fresco, mas a correção já estava errada.\n\n## Checklist rápido antes de declarar a sincronização “pronta”\n\nConcorde sobre “pronto” em números simples, propriedade clara e recuperação comprovada. Uma sincronização que parece ok no dia 1 pode derivar quando mudanças reais e falhas reais começarem a acontecer.\n\n- Promessa de frescor está documentada. Defina o atraso alvo, quando é medido e o que acontece se for perdido.\n- Fonte da verdade é explícita. Para campos chave (status, preço, email do cliente), documente qual sistema vence e se as atualizações são unidirecionais ou bidirecionais.\n- Recuperação é testada ponta a ponta. Simule uma falha e confirme que você pode reprovar ou rerodar sem duplicatas ou linhas faltando.\n- Regras de mudança de esquema existem. Decida quem aprova mudanças, como são liberadas e como lidar com renomeios, trocas de tipo e colunas removidas.\n- Monitoramento é acionável. Acompanhe lag, taxa de erro e checagens de dados centrais, com alertas que digam ao on-call o que fazer em seguida.\n\nChecagem de realidade: se delivery_instructions for adicionado a pedidos, seu processo deve deixar óbvio se ele sincroniza automaticamente, falha alto ou é ignorado com segurança.\n\n## Um exemplo realista: sincronizando pedidos entre dois sistemas\n\nImagine uma empresa com pedidos armazenados em PostgreSQL. Duas equipes precisam desses dados: Suporte precisa de um dashboard ao vivo para responder “onde está meu pedido?” e Finanças precisa de números diários estáveis para fechamento e relatório.\n\nEles usam uma abordagem mista em vez de forçar uma ferramenta a servir todos os casos.\n\nPara Suporte, usam replicação lógica para que novos pedidos e atualizações de status apareçam rapidamente em um banco otimizado para leitura que alimenta o dashboard. Para Finanças, rodam ETL em lote uma vez por dia após expediente. Ele carrega pedidos finalizados no data warehouse de relatórios, aplica regras de negócio (impostos, descontos, reembolsos) e produz um snapshot diário que não muda sob seus pés.\n\nEntão uma mudança de esquema acontece: o time de produto adiciona refund_reason. Suporte quer isso imediatamente. A replicação pode passar a nova coluna rápido, enquanto o job em lote pode tratá-la como opcional inicialmente (default “unknown”) até a lógica de relatório ficar pronta.\n\nUm dia o destino do Suporte fica indisponível por 3 horas. Quando volta, a replicação alcança desde a posição salva. A etapa chave não é apenas “retomou”, mas “está correto”: eles verificam contagens de pedidos para a janela da queda e conferem alguns pedidos recentes ponta a ponta.\n\nCada manhã checam um conjunto curto de sinais antes de confiar nos números: lag da replicação, contagem origem vs destino de pedidos nas últimas 24 horas, duplicatas nas tabelas financeiras, sucesso do batch mais linhas carregadas por execução e uma amostra de pedidos de alto valor verificados em ambos os sistemas.\n\n## Próximos passos: torne a sincronização visível e fácil de operar\n\nDepois de escolher uma abordagem (ou um híbrido), o trabalho real é fazer da sincronização algo que as pessoas confiem todo dia. Escolha uma meta mensurável e trate-a como métrica de produto. Para a maioria das equipes, a primeira meta é frescor (quão novos são os dados) ou precisão (com que frequência estão errados).\n\nComece pequeno: uma tabela, um fluxo de eventos ou um workflow que importa (como orders ou tickets). Estabilize esse caminho e então replique o padrão. Expandir antes de conseguir detectar e consertar problemas rapidamente cria uma bagunça maior, mais rápido.\n\nUma visão prática de “status da sincronização” para times não técnicos costuma incluir lag atual vs alvo, último sync bem-sucedido, última tentativa com falha, volume processado hoje vs faixa esperada e uma nota curta sobre o que fazer quando o status estiver vermelho.\n\nSe quiser construir telas administrativas internas assim rápido, uma plataforma no-code como AppMaster (appmaster.io) pode ajudar a entregar uma visão de monitoramento e ajustá-la conforme os requisitos mudam, sem reescrever tudo quando o esquema ou workflow evolui.