Como Construir Dashboards em Tempo Real que Escalam
Lições aprendidas ao desenvolver o dashboard COVID-19 que processava milhares de atualizações diárias — arquitetura, escolhas técnicas e armadilhas comuns.
Dashboards em tempo real parecem simples na teoria: pegue dados, visualize-os, atualize periodicamente. Na prática, cada uma dessas etapas esconde desafios de engenharia que podem comprometer a experiência do usuário e a confiabilidade do sistema. Compartilhamos aqui as lições aprendidas ao construir dashboards de alta performance.
Uma decisão crítica é a arquitetura de ingestão de dados. Em projetos de monitoramento epidemiológico, por exemplo, os dados governamentais são atualizados em intervalos irregulares. Construímos pipelines de ETL resilientes que validam, normalizam e armazenam dados com fallbacks inteligentes.
Para a camada de visualização, optamos frequentemente pela stack Python/Dash para prototipagem rápida e produção robusta. Gráficos renderizados server-side reduzem a carga no navegador e melhoram o desempenho em dispositivos móveis.
O principal desafio técnico é o gerenciamento de estado. Com múltiplos filtros, cada combinação gera consultas complexas. Implementamos sistemas de caching em camadas: Redis para consultas frequentes e pré-computação para agregações pesadas.
Evitamos a tentação de WebSockets desnecessários. Para dados que atualizam periodicamente, polling com intervalos inteligentes é mais simples, confiável e escalável. Reservamos tempo real crítico para cenários onde a latência sub-segundo é genuinamente necessária.
O resultado são dashboards que atendem milhares de usuários simultâneos com tempo de carregamento inferior a 2 segundos. A experiência reafirma um princípio que guia a Ubuntu Web Lab: a melhor arquitetura é aquela que resolve o problema real.
