Como Implementar Spark e Airflow On Premise para Reduzir Custos e Escalar Operações de Dados

Como implementar Spark e Airflow On Premise, reduzindo custos e ganhando escala

Se você lidera um time de dados, está sentindo a pressão de entregar mais com menos — e sabe que só “jogar tudo na nuvem” não é mais sustentável. Nessa live tática, vamos mostrar como implementamos Spark e Airflow em ambientes on-premise e self-hosted para grandes clientes, reduzindo drasticamente os custos sem perder performance ou escalabilidade. Essa live é para você que:

Está avaliando migrar ou iniciar projetos com Spark e Airflow

• Quer entender quando Cloud vale a pena, e quando só custa caro
• Precisa defender tecnicamente uma decisão de arquitetura para sua liderança

O que vamos mostrar:

• Casos reais de empresas como Monest, Alcans e KTR Group
• Ganhos financeiros obtidos com stack on-premise
• Comparativos entre Cloud vs Self-hosted (infra, time, controle)
• Quando Spark e Airflow fazem sentido, e quando são exagero
• Como escalar sua operação de dados sem inflar o orçamento