Soluções / Agentic Data Streaming

Seus agentes agem sobre o negócio como ele é agora mesmo.

Um agente que trabalha com o batch da noite anterior não apenas informa tarde. Ele age errado: confirma o pedido que foi cancelado, escala o ticket que já foi resolvido, cota o estoque que você já vendeu.

À medida que as mudanças acontecem, o streaming de dados agêntico as entrega dos seus sistemas operacionais até os lugares de onde seus agentes leem.

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Benchmark

Feito para casos de uso de baixa latência e alta vazão

Veja o motor e seus benchmarks →

Source

Your operational systems

Database log

log-based CDC — tables untouched

Event streams

picked up as-is

PostgreSQL MySQL SQL Server Oracle MongoDB SAP HANA Apache Kafka Azure Event Hubs G Google Pub/Sub + 300 more

as changes happen

Dataddo

Speed Security Governance

every agent sees only what it is allowed to see

Streaming pipeline

+ INSERT ~ UPDATE − DELETE

every commit → one ordered event

Zero Copy Connectors

SmartCache holds live data query-ready — queried at the source, nothing stored

streaming pipeline → storage

DWH / Lake / ODS

always-current mirror

Snowflake Databricks Google BigQuery Amazon Redshift SQL Server + Others

Event streams

event-driven agents

Apache Kafka Azure Event Hubs G Google Pub/Sub + Others

read & act

+ served direct, no storage layer

Your agents

Acting on the business as it is right now

Claude OpenAI Gemini Mistral Azure AI Foundry Bedrock agents Databricks agents Agentforce C Custom LLM apps I In-product copilots + Others
Any source engine → any AI destination
Dos sistemas de registro

Os fatos sobre os quais seus agentes agem vivem em sistemas operacionais. Transmita-os de lá.

Pedidos, tickets, níveis de estoque, permissões - o estado sobre o qual um agente age nasce nos bancos de dados operacionais, não no warehouse. A Dataddo captura mudanças confirmadas de forma nativa em todos os principais motores e continua entregando-as enquanto o agente trabalha, sem adicionar carga ao sistema que sustenta o negócio.

PostgreSQL PostgreSQL MySQL MySQL MSSQL MSSQL Oracle Oracle MongoDB MongoDB SAP HANA SAP HANA AWS Aurora (PostgreSQL) AWS Aurora (PostgreSQL) AWS RDS (PostgreSQL) AWS RDS (PostgreSQL) Google Cloud SQL (PostgreSQL) Google Cloud SQL (PostgreSQL) AlloyDB AlloyDB CockroachDB CockroachDB
Veja todos os mais de 400 conectores →
Desempenho

O estado muda, e seu agente já sabe.

O que isso significa para um agente: a mudança está no espelho antes da próxima consulta do agente, e o evento dispara enquanto agir sobre ele ainda importa. Um cancelamento chega no meio da conversa, e o agente de suporte interrompe o reembolso que estava prestes a prometer. Um pedido de alto valor entra, e o agente de revisão o assume enquanto o pedido ainda está sendo processado - não no batch de amanhã, quando a mercadoria já foi enviada.

Métrica Resultado
latência p50, confirmado na origem → visível para o agente 351 ms
latência p90, confirmado na origem → visível para o agente 568 ms
eventos de mudança sustentados por segundo 35,000/s

CDC do SQL Server, benchmark interno do motor subjacente

A solução

Estado sempre atual para seus agentes.

A Dataddo lê as mudanças confirmadas diretamente do log de transações do seu banco de dados e as entrega onde seus agentes leem. Essa é toda a arquitetura: sem broker para operar, sem processadores de stream para escrever, sem equipe para contratar. Veja como o padrão é construído.

Sempre atual, nunca um batch atrás

As mudanças são capturadas no momento em que são confirmadas, então o que o agente lê acompanha a produção continuamente. Não há intervalo de polling para ajustar nem batch para esperar. O estado por trás da próxima resposta do agente é o estado do negócio agora mesmo.

Registros excluídos são entregues, não perdidos

A sincronização baseada em consultas não consegue ver uma linha que foi removida - ela simplesmente deixa de aparecer. A captura baseada em logs entrega a exclusão como um evento como qualquer outra mudança, então o pedido cancelado ou a permissão revogada - muitas vezes exatamente o fato de que o agente precisava - sempre chega até ele.

Sem carga extra no seu banco de dados de produção

Um agente pode ler centenas de vezes por hora. Tudo isso atinge o espelho, enquanto a captura em si lê apenas o log de transações: sem consultas de polling, sem triggers, sem índices extras. O banco de dados que sustenta seu negócio continua atendendo os clientes a toda velocidade, e é por isso que o dono de um sistema central de pedidos ou do SAP realmente vai aprovar isso.

Autorrecuperável, nenhuma mudança confirmada se perde

Uma paralisação silenciosa é o pior modo de falha para um agente: ele continua agindo, com confiança, sobre um estado que envelhece. O CDC Supervisor integrado verifica a saúde de cada processo de replicação e o reinicia a partir da posição registrada do log, retomando exatamente de onde parou. A recuperação não precisa de ninguém de plantão.

Como os agentes consomem

Três caminhos da Dataddo até o seu agente.

A diferença está em onde o agente lê. Ele pode consultar um armazenamento que você já opera, receber eventos no momento em que o estado muda, ou perguntar diretamente à Dataddo - e a maioria das configurações reais combina caminhos em vez de escolher um: um evento diz ao agente que algo aconteceu, e o agente então consulta o espelho, ou pergunta diretamente à Dataddo, pelo contexto ao redor.

1 O agente consulta

Warehouse, lake ou armazenamento de dados operacional

A Dataddo mantém um espelho sempre atual dos seus dados operacionais no armazenamento que seu agente já consulta - um warehouse, um lake ou um banco de dados operacional. O agente pergunta “o que é X agora” em SQL e obtém o estado atual mais todo o histórico que você mantiver.

BigQuery Snowflake Databricks + operational DBs
2 O agente recebe

Streams de eventos

Cada inserção, atualização e exclusão confirmada é publicada como um evento ordenado no seu backbone de eventos. O agente, ou sua camada de orquestração, reage no momento em que o estado muda em vez de fazer polling.

Kafka Azure Event Hub Google Pub/Sub
3 O agente consulta Zero infraestrutura

Direto da Dataddo, via SmartCache

O SmartCache, armazenamento integrado da Dataddo, guarda os dados sincronizados mais recentes para consulta direta - um armazenamento de dados operacional de fato que você não precisa operar. Os agentes se conectam diretamente à Dataddo, sem warehouse para montar nem broker para operar.

MCP REST API Apache Arrow
Aspecto Warehouse / lake / ODSStreams de eventosDireto via SmartCache
Comportamento do agente O agente consulta: pergunta pelo estado atual quando precisaO agente recebe: reage quando o estado mudaO agente consulta: pergunta diretamente à Dataddo, sem nada no meio
Atualidade Sempre atual - as mudanças chegam conforme são confirmadas na origemCada mudança é entregue no momento em que aconteceÚltima sincronização concluída
Formato dos dados Tabelas relacionais materializadas, consultadas com SQL - entregues com os metadados do próprio conector: o que cada dataset e cada campo significa, e quais campos são sensíveisUm stream ordenado de eventos de inserção, atualização e exclusão, cada um carregando seus metadados - tipo de operação e identificador de sequência do motor de origem; veja eventos de mudança ordenadosObjetos estruturados leves servidos via MCP, REST ou Apache Arrow, com metadados incluídos - prontos para consumir, sem nenhuma etapa de transformação sua no meio
Histórico Série temporal completa - o quanto você decidir manterO que a janela de retenção do seu broker guardarO estado mais recente, não um arquivo longo
Infraestrutura que você opera Seu warehouse, lake ou ODSSeu backbone de eventos e seus consumidoresNenhuma - o SmartCache é hospedado pela Dataddo
Uso típico Chatbots de suporte e assistentes respondendo “o que é X agora”, análises que também precisam de históricoAutomação orientada a eventos: um pedido de alto valor aciona um agente de revisão, um cancelamento aciona retençãoAgentes que precisam de dados governados sem antes montar uma plataforma de dados
Governança

Agentes agem sobre o que você entrega. Governe antes de chegar.

A governança aqui é mais rigorosa do que na analítica, porque o que chega ao agente pode acabar em uma ação ou em uma resposta voltada ao cliente.

PII nunca chega ao agente

Colunas sensíveis são excluídas ou hasheadas na origem, antes da entrega, então nunca chegam ao espelho nem ao stream de eventos que o agente lê. Colunas hasheadas continuam permitindo joins sem expor os valores originais. Veja exclusão e hashing de PII.

Dados ruins são barrados, não encaminhados

O Data Quality Firewall valida os registros antes de chegarem ao destino e pode bloquear ou alertar sobre anomalias, que é o sinal para pausar ações automatizadas antes que uma falha a montante se propague para o comportamento do agente.

A ordem de commit é preservada e verificável

As mudanças chegam na ordem em que foram confirmadas, e cada evento carrega os metadados para comprová-lo a jusante. Um agente reconstruindo o estado nunca vê uma atualização aplicada antes da inserção da qual ela depende.

O agente lê uma réplica, não a produção

Dê ao agente credenciais somente leitura limitadas às tabelas replicadas. Seu acesso, seu volume de consultas e seu raio de impacto ficam limitados pelo espelho, e não pelo seu banco de dados operacional.

Experimente o streaming de dados agêntico com o seu stack.

Uma POC delimitada e com prazo definido, com o seu banco de dados e o seu agente. Traga o caso difícil, é mais útil assim.

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