Antes de qualquer modelo de segmentação ou classificação entrar em cena, times de imagem médica esbarram num problema mais chato: biblioteca de parsing DICOM é de thread única, e des-identificar PHI em cabeçalho e pixel em escala exige um pipeline próprio, não só mais GPU.
O Pipeline Rewind do Lakeflow permite voltar uma pipeline a um ponto anterior a um problema conhecido e reprocessar só o dado afetado, restaurando versão de tabela, offset de origem e estado do operador juntos.
Atuei como host e como coordenador da trilha de Engenharia de Dados no TDC Summit São Paulo (IA), acompanhando apresentações de palestrantes incríveis que compartilharam muito conhecimento com a comunidade.
Tratar dbt como tipo de tarefa nativo do Lakeflow Jobs, em vez de um orquestrador externo apontando pra um warehouse, unifica visibilidade de falha, governança via Unity Catalog e performance de Photon numa única stack, mas ainda exige repositório Git e SQL warehouse serverless ou pro como pré-requisito.
Lakeflow consolida Connect, Spark Declarative Pipelines e Jobs numa única superfície de engenharia de dados dentro do Azure Databricks, substituindo a combinação típica de ferramenta de ingestão, orquestrador externo e scripts de transformação por um único plano de controle governado pelo Unity Catalog.
A divisão rígida entre pipeline batch e pipeline streaming é mais uma escolha de ferramenta antiga do que uma necessidade real: Spark Structured Streaming trata os dois casos como pontos no mesmo espectro de latência, com o mesmo motor, o mesmo código e as mesmas garantias de tolerância a falha.