Com a crescente adoção de arquiteturas orientadas a eventos e sistemas de dados em tempo real, plataformas como Apache Kafka se tornaram centrais na construção de pipelines robustos e escaláveis. Para analistas de qualidade (QA), surge a necessidade de entender como testar essas integrações e pipelines de forma eficaz, garantindo que os dados fluam corretamente, com integridade e resiliência.

Neste artigo, vamos explorar como funciona um pipeline com Kafka, quais são os pontos críticos para testes e exemplos práticos de cenários que um QA pode (e deve) cobrir, especialmente em sistemas como plataformas de cotação da bolsa de valores em tempo real.

O que é Apache Kafka?

O Apache Kafka é uma plataforma distribuída de streaming de eventos, criada para lidar com grandes volumes de dados em tempo real. Funciona como um "mensageiro confiável" entre sistemas: um produtor envia mensagens para um tópico Kafka, e um ou mais consumidores recebem essas mensagens para processá-las.

Kafka é altamente utilizado para pipelines de dados, onde eventos são processados em sequência por vários serviços. Por exemplo, em uma plataforma de cotações da bolsa como o ValorPro, as informações de preço são enviadas pela B3 para um tópico Kafka, onde diferentes serviços consomem esses dados para armazenamento, exibição ao usuário ou análise.

O que é um Pipeline de Dados?

Um pipeline de dados é o fluxo completo que os dados percorrem: desde a origem (ex: B3) até o destino (ex: painel do usuário). Pode incluir etapas como:

• Validação: conferência de formato e consistência.

• Transformação: ajuste de formato, timezone, tipo de dado.

• Armazenamento: gravação em banco de dados ou cache.

• Visualização: exibição no frontend ou envio para outros sistemas.

Cada uma dessas etapas é uma possível fonte de falhas, o que exige testes dedicados.

Por que testar Pipelines com Kafka é importante?

Erros em pipelines podem causar:

• Perda de dados

• Dados incorretos no frontend

• Falhas de sincronização

• Latência inesperada

Testes de QA bem planejados ajudam a prevenir isso, aumentando a confiabilidade do sistema.

Tipos de Testes em Pipelines com Kafka

1. Teste de Integração Kafka → Sistema

Verifica se o consumidor do Kafka está funcionando corretamente.

Exemplo:

• Enviar mensagem JSON simulada para o tópico cotacoes-b3:

{"ativo": "PETR4", "valor": 34.10, "timestamp": "2024-06-04T14:25:00Z"}

• Verificar se a aplicação consome e exibe essa informação no frontend ou registra no banco.

2. Teste de Transformação de Dados

Verifica se o dado foi convertido corretamente dentro do pipeline.

Exemplo:

• Mensagem enviada com valor 34,10 (com vírgula).

• Espera-se que o pipeline converta para 34.10 (ponto) antes de exibir ou gravar.

3. Teste de Dados Inválidos ou Corrompidos

Garante que o sistema lida com mensagens com erros.

Exemplo:

• Enviar: {"ativo": "VALE3", "valor": null}

• Verificar se:

  • O pipeline rejeita essa mensagem.

  • É gerado um log de erro.

  • O sistema continua funcionando.

4. Teste de Ordem e Latência

Confirma que os eventos são processados na ordem correta e em tempo razoável.

Exemplo:

• Enviar 3 mensagens em sequência:

["ITUB4 - 29.90", "ITUB4 - 30.00", "ITUB4 - 30.10"]

• Verificar se elas aparecem nessa ordem na interface.

• Medir tempo de chegada (espera-se, por exemplo, menos de 2 segundos).

5. Teste de Carga (Stress Test)

Avalia como o sistema se comporta sob alto volume de mensagens.

Exemplo:

• Simular 10 mil mensagens em 1 minuto.

• Verificar se:

  • Não há perda de dados.

  • O Kafka consegue manter a performance.

  • O frontend não trava.

6. Teste de Resiliência (falha do Kafka ou consumidor)

Garante que o sistema se recupera de falhas.

Exemplo:

• Parar o Kafka temporariamente.

• Verificar se o consumidor tenta reconectar.

• Quando o Kafka volta, verificar se as mensagens pendentes são consumidas corretamente.

Ferramentas para Suporte aos Testes

• Kafka UI: visualizar mensagens em tópicos (AKHQ, Kafdrop)

• Postman / Insomnia: testar APIs que interagem com Kafka indiretamente

• Script em Python ou Node.js: para publicar mensagens no Kafka

• Testcontainers (Java, Python): para subir instâncias Kafka isoladas em testes automatizados

• Grafana + Prometheus / Elastic + Kibana: para acompanhar métricas e logs em tempo real

Boas práticas para QA em Pipelines com Kafka

• Trabalhe com dados realistas (ex: dados reais da B3 com anonimização)

• Automatize testes com CI/CD para pipelines de dados

• Crie validadores de integridade de mensagens

• Planeje cenários de rollback e retry

• Documente a estrutura de mensagens esperadas e validadas

Conclusão

Testar pipelines de dados com Kafka é uma responsabilidade essencial em sistemas modernos, principalmente os que dependem de informações em tempo real, como plataformas de cotações da bolsa. Ao aplicar os tipos de testes e cenários discutidos neste artigo, analistas de QA garantem maior confiabilidade, robustez e segurança aos fluxos de dados.

A chave é pensar sempre nos pontos críticos do fluxo: entrada, transformação, validação e saída. Testando essas etapas com dados reais, simulações e falhas, você estará contribuindo ativamente para a qualidade da solução e a experiência do usuário final.