Primeiros passos

Este roteiro leva você do primeiro login até uma pipeline publicada e recebendo dados.

1. Acesse o console

Entre em console.inthub.io com o usuário e a senha que você recebeu. As credenciais são criadas pelo administrador da sua empresa.

Depois do login você cai na tela Início, com um resumo do que está no ar e do que apresenta falha no momento.

2. Guarde as credenciais em Secrets

Antes de criar a integração, cadastre em Workspace → Secrets toda senha, token ou chave que ela vai precisar: o usuário do banco de origem, a senha do servidor SFTP, e assim por diante.

Você nunca digita uma senha direto na pipeline — cadastra o secret uma vez e depois escolhe pelo nome. Os detalhes estão em Gerenciar secrets.

3. Crie a pipeline

Vá em Platform → Pipelines e crie uma pipeline nova. Dê a ela um nome curto e descritivo — o nome aparece nos tópicos, nas métricas e nos logs, então algo como erp-para-datalake ajuda mais do que pipeline1.

4. Monte o desenho

A pipeline abre num editor visual, com a paleta de peças à esquerda:

• Input — de onde o dado vem
• Transform — o que acontece com o dado no meio do caminho
• Output — para onde o dado vai

Arraste um Input para a tela e preencha a configuração dele. Depois arraste um Output e ligue os dois. O passo a passo completo está em Criar uma pipeline.

Nem todo Output aceita qualquer Input

Outputs de banco de dados (PostgreSQL, Snowflake) precisam de mensagens com um formato específico, que na prática só o Input de SQL Server CDC produz. Os demais Outputs aceitam qualquer coisa. A tabela de compatibilidade está na visão geral dos Outputs.

5. Publique

Desenhar a pipeline não coloca nada no ar — quem faz isso é o deploy, na tela Deploy da pipeline. Ele tem três etapas:

1. Variáveis — os valores que mudam de um cluster para outro (host do banco de homologação contra o de produção, senha de cada ambiente). São configurados por cluster, e precisam existir antes do primeiro deploy.
2. Novo Deploy — escolher o cluster de destino, a versão, a branch do Git e a mensagem do commit.
3. Deploys — acompanhar se subiu.

A plataforma valida o desenho antes e recusa configurações que não funcionariam — por exemplo, um Output que não está ligado a nada.

Depois de publicada, cada peça vira uma carga de trabalho própria, com seus próprios logs, suas próprias métricas e escalonamento automático.

O passo a passo, campo a campo, está em Publicar uma pipeline — vale ler antes do primeiro deploy.

6. Acompanhe

Abra a tela de observabilidade da pipeline para ver mensagens processadas, erros, uso de recursos e logs em tempo real. Veja Observabilidade.

Próximos passos

• Entenda como as peças conversam entre si: Pipelines
• Entenda o que trafega entre elas: Anatomia de uma mensagem
• Veja tudo o que pode ser origem: Inputs
• Veja tudo o que pode ser destino: Outputs
• Conheça a assistente que responde sobre os seus recursos: Aruna