Cloud, DevOps e Engenharia de Dados
Infraestrutura como código, CI/CD e pipelines de dados que tornam o lançamento rápido e os seus dados rápidos, corretos e confiáveis.
A maioria das equipes de engenharia esbarra na mesma parede duas vezes: primeiro quando a infraestrutura deixa de ser reproduzível, e depois quando os pipelines de dados deixam de ser confiáveis. Construímos a camada que resolve os dois problemas. Do lado da infraestrutura, isso significa módulos em Terraform ou OpenTofu que transformam o seu ambiente AWS, GCP ou Azure em código versionado, além de pipelines de CI/CD que automatizam o caminho do commit até a produção. Do lado dos dados, significa modelos em dbt, pipelines orientados por Airflow ou Kafka, e warehouses em Snowflake, BigQuery ou Databricks que entregam a analistas e aplicações downstream números em que realmente se pode confiar.
Esse trabalho é para equipes de engenharia que já passaram do primeiro protótipo — aquelas em que a configuração manual de servidores, deploys baseados em conhecimento tácito ou dashboards alimentados por planilhas se tornaram o gargalo. Uma startup em crescimento precisa de clusters Kubernetes com autoescalonamento e plataformas de desenvolvedor com caminhos padronizados, para que o ritmo de lançamentos não diminua à medida que a equipe cresce. Uma empresa afogada em exportações de múltiplas ferramentas desconectadas precisa de um lakehouse e de pipelines de ELT que substituam a manipulação manual de CSVs por transformações agendadas e testadas.
Tratamos infraestrutura e dados como uma única disciplina, não como duas entregas separadas — a plataforma e os dados que ela produz são construídos com o mesmo padrão de qualidade. O trabalho tem escopo definido e preço fechado, em vez de ser em aberto, de modo que o custo acompanha o resultado: construções de infraestrutura e CI/CD começam em $8,000, plataformas de dados completas e pipelines a partir de $25,000+.
Nosso processo
Avaliação e Arquitetura
Mapeamos sua infraestrutura atual em AWS/GCP/Azure, suas fontes de dados e as lacunas nos pipelines, e então desenhamos os módulos Terraform-alvo e os esquemas de warehouse (Snowflake, BigQuery ou Databricks) antes de qualquer código ser lançado.
Construção da Infraestrutura
Provisionamos módulos Terraform/OpenTofu e clusters Kubernetes, conteinerizamos serviços com Docker e Helm, e configuramos pipelines de CI/CD para que todo ambiente seja implantado da mesma forma, sempre.
Pipelines e Data Warehousing
Construímos pipelines de ingestão e transformação com Airflow, Kafka, Fivetran ou Airbyte, e modelamos o warehouse em dbt sobre Snowflake, BigQuery ou Databricks, com modelos dimensionais testados e documentados.
Entrega e Capacitação
Testamos o autoescalonamento sob carga real, documentamos os caminhos padronizados na plataforma interna de desenvolvedores, e treinamos sua equipe para operar e evoluir os pipelines e a infraestrutura por conta própria.
O que oferecemos
Cloud e IaC
Terraform/OpenTofu em AWS, GCP ou Azure, com infraestrutura repetível e versionada
CI/CD e Engenharia de Plataforma
Pipelines automatizados de build, teste e deploy, além de plataformas internas para desenvolvedores com caminhos padronizados (golden paths)
Kubernetes e Containers
Serviços conteinerizados com Docker, Helm charts e clusters resilientes com autoescalonamento
Data Warehouses e Lakehouses
Construções em Snowflake, BigQuery ou Databricks com modelos dimensionais bem estruturados
Pipelines de Dados e ELT
Ingestão e transformação confiáveis com dbt, Airflow, Kafka e Fivetran/Airbyte
Tecnologias que usamos
Perguntas frequentes
Diga-nos o que
construir.
Traga-nos aquela que todos disseram ser demasiado difícil. Resposta gratuita e sem compromisso em até um dia útil — NDA mediante pedido.
Cloud, DevOps e Engenharia de Dados
Cloud, DevOps e engenharia de dados é o trabalho de transformar infraestrutura, deploys e pipelines de dados em sistemas automatizados e sob controle de versão, em vez de etapas manuais. A Prixelo oferece esse serviço a equipes de engenharia que já passaram do primeiro protótipo e para as quais servidores montados à mão, deploys que só uma pessoa conhece ou dashboards alimentados por planilhas se tornaram o gargalo. As entregas costumam incluir módulos Terraform ou OpenTofu para AWS, GCP ou Azure; pipelines de CI/CD que testam e publicam cada mudança da mesma forma; contêineres Docker e clusters Kubernetes gerenciados com Helm; e pipelines de dados construídos com dbt, Airflow, Kafka, Fivetran ou Airbyte que alimentam um data warehouse em Snowflake, BigQuery ou Databricks. Monitoramento e documentação fazem parte da entrega, e o projeto termina com uma transição para que sua equipe possa operar e evoluir o sistema por conta própria. O trabalho tem escopo definido e preço fechado: configurações de infraestrutura e CI/CD começam em $8,000, e plataformas e pipelines de dados completos começam em $25,000+. O custo final depende de quantos ambientes, serviços e fontes de dados estão no escopo.
Perguntas frequentes
O que um projeto de cloud e DevOps inclui?
Ele cobre o caminho do código até a produção e os dados que saem dela. Normalmente isso significa infraestrutura definida em Terraform ou OpenTofu, pipelines automatizados de build, teste e deploy, serviços em contêineres no Kubernetes, monitoramento e observabilidade e, quando necessário, pipelines ELT e um data warehouse. Cada projeto começa com uma avaliação do seu ambiente atual, para que só sejam construídas as partes de que você realmente precisa.
O que é infraestrutura como código e por que isso importa?
Infraestrutura como código significa descrever servidores, redes e serviços de nuvem em arquivos versionados, em vez de configurá-los manualmente em um console. Ferramentas como Terraform ou OpenTofu então criam o mesmo ambiente todas as vezes a partir desses arquivos. O benefício prático é que staging e produção deixam de divergir, as mudanças passam por revisão de código e um ambiente perdido ou quebrado pode ser reconstruído em vez de remontado de memória.
Minha equipe precisa de Kubernetes?
Nem sempre. O Kubernetes compensa a carga operacional quando você executa vários serviços que precisam de autoscaling, deploys graduais e ambientes consistentes. Para uma única aplicação com tráfego estável, um serviço gerenciado de contêineres ou uma plataforma como Vercel ou Cloudflare pode ser mais simples e mais barato. A recomendação é feita durante a avaliação, com base no seu stack, tráfego, custo e no que sua equipe se sente confortável em operar.
Qual é a diferença entre DevOps e engenharia de dados?
DevOps trata de como o software é construído, publicado e executado: infraestrutura, CI/CD, contêineres e monitoramento. Engenharia de dados trata de como os dados são coletados, transformados e armazenados para que analistas e aplicações possam confiar neles, usando ferramentas como dbt, Airflow e um data warehouse. A Prixelo trata as duas como uma só disciplina, para que a plataforma e os dados que ela produz sejam construídos com o mesmo padrão.
Nossa equipe conseguirá manter a configuração depois da transição?
Sim, esse é o objetivo da fase final. Antes da transição, o autoscaling é testado sob carga, os golden paths da plataforma interna de desenvolvimento são documentados e seus engenheiros são treinados para operar e evoluir os pipelines e a infraestrutura. Como tudo fica em código versionado, e não na cabeça de uma única pessoa, sua equipe pode revisar, alterar e reconstruir tudo com o fluxo de trabalho de sempre.