Por Rodrigo Custódio — Diretor Comercial na Muvz Tech

Segundo o Gartner, Big Data são ativos de informações de alto volume, velocidade e variedade, que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações para maior percepção e tomada de decisão.

Mas, como as empresas podem processar os dados e transformá-los em informações relevantes para o negócio?

Neste artigo, separamos as 10 principais ferramentas de Big Data da AWS para ajudar você na missão de aumentar a percepção dos negócios e melhorar a tomada de decisão da sua empresa, tornando-a mais inovadora e competitiva.

1 – Amazon Aurora (SQL)

Amazon Aurora (Aurora) é um mecanismo de banco de dados relacional totalmente gerenciado, compatível com MySQL e PostgreSQL. O Aurora faz parte do serviço de banco de dados gerenciado Amazon Relational Database Service (Amazon RDS). O Amazon RDS é um serviço da web que facilita a configuração, operação e dimensionamento de um banco de dados relacional na nuvem.

Como funciona?

2 – Amazon DynamoDB (NoSQL)

O Amazon DynamoDB é um serviço de banco de dados NoSQL totalmente gerenciado, que fornece desempenho rápido e previsível com escalabilidade perfeita. O DynamoDB permite que você descarregue as cargas administrativas de operação e dimensionamento de um banco de dados distribuído, para que você não precise se preocupar com provisionamento de hardware, instalação, configuração, replicação, aplicação de patches de software ou dimensionamento de cluster. O DynamoDB também oferece criptografia em repouso, o que elimina a carga operacional e a complexidade envolvida na proteção de dados confidenciais.

Como funciona?

3 – Amazon S3 (Data Lake – Storage)

O Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) é um serviço de armazenamento de objetos que oferece escalabilidade, disponibilidade de dados, segurança e desempenho líderes do setor. Você pode usar o Amazon S3 para armazenar e recuperar qualquer quantidade de dados, a qualquer momento, de qualquer lugar.

Para aproveitar ao máximo o Amazon S3, você precisa entender alguns conceitos simples. O Amazon S3 armazena dados como objetos dentro de buckets. Um objeto consiste em um arquivo e, opcionalmente, em qualquer metadado que descreva esse arquivo. Para armazenar um objeto no Amazon S3, você carrega o arquivo que deseja armazenar em um bucket. Ao carregar um arquivo, você pode definir permissões no objeto e quaisquer metadados.

Como funciona?

4 – AWS Lake Formation (Data Lake – Full Management)

O AWS Lake Formation é um serviço totalmente gerenciado que facilita a criação, a proteção e o gerenciamento de data lakes. O Lake Formation simplifica e automatiza muitas das etapas manuais complexas que geralmente são necessárias para criar data lakes. Essas etapas incluem coletar, limpar, mover e catalogar dados e disponibilizar esses dados com segurança para analytics e machine learning.

O Lake Formation fornece seu próprio modelo de permissões que aumenta o modelo de permissões do IAM. Esse modelo de permissões definido centralmente permite acesso refinado aos dados armazenados em data lakes por meio de um mecanismo simples de concessão ou revogação, muito parecido com um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDMS). As permissões do Lake Formation são aplicadas usando controles granulares nos níveis de coluna, linha e célula nos serviços de analytics e machine learning da AWS, incluindo Amazon Athena, Amazon QuickSight e Amazon Redshift.

Como funciona?

5 – AWS Glue (Data Lake – Data Integration)

O AWS Glue é um serviço de integração de dados sem servidor que facilita para os usuários analíticos descobrir, preparar, mover e integrar dados de várias fontes. Você pode usá-lo para analytics, machine learning e desenvolvimento de aplicações. Ele também inclui ferramentas adicionais de produtividade e operações de dados para criação, execução de tarefas e implementação de fluxos de trabalho de negócios.

O AWS Glue consolida os principais recursos de integração de dados em um único serviço. Isso inclui descoberta de dados, ETL moderno, limpeza, transformação e catalogação centralizada. Também é sem servidor, o que significa que não há infraestrutura para gerenciar. Com suporte flexível para todas as cargas de trabalho, como ETL, ELT e streaming em um serviço, o AWS Glue oferece suporte a usuários em várias cargas de trabalho e tipos de usuários. Além disso, ele se integra aos serviços de analytics da AWS e aos data lakes do Amazon S3.

Como funciona?

1- Integração de Dados

2 – ETL (Event)

3 – Catálogo de Dados

4 – ETL (No-Code)

5 – Gestão e Monitoramento de Qualidade de Dados

6 – Preparação de Dados

6 – Amazon Athena (Data Lake – Interactive Query)

O Amazon Athena é um serviço de consulta interativo que facilita a análise de dados diretamente no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) usando SQL padrão. Com algumas ações no console de gerenciamento da AWS, você pode apontar o Athena para seus dados armazenados no Amazon S3 e começar a usar o SQL padrão para executar consultas ad hoc e obter resultados em segundos.

O Amazon Athena também facilita a execução interativa de análises de dados usando o Apache Spark sem a necessidade de planejar, configurar ou gerenciar recursos. Ao executar aplicativos Apache Spark no Athena, você envia o código Spark para processamento e recebe os resultados diretamente. Use a experiência de notebook simplificada no console do Amazon Athena para desenvolver aplicativos Apache Spark usando APIs de notebook Python ou Athena.

Como funciona?

7 – Amazon SageMaker (Machine Learning)

O Amazon SageMaker fornece ferramentas específicas para operações de machine learning (MLOps), para ajudar você a automatizar e padronizar processos em todo o ciclo de vida de ML. Usando ferramentas de MLOps do SageMaker, você pode facilmente criar, treinar, testar, solucionar, implantar e controlar modelos de ML em grande escala para aumentar a produtividade dos cientistas de dados e engenheiros de ML, mantendo a performance dos modelos em produção.

Como funciona?

8 – Amazon Redshift (Data Warehousing)

O Amazon Redshift usa SQL para analisar dados estruturados e semiestruturados em data warehouses, bancos de dados operacionais e data lakes, usando hardware e machine learning projetados pela AWS para oferecer a melhor performance em qualquer escala.

Como funciona?

9 – Amazon OpenSearch (Log Analytics)

O Amazon OpenSearch Service facilita a execução de análises de log interativas, o monitoramento de aplicações em tempo real, pesquisas de sites e muito mais. O OpenSearch é um pacote de código aberto e distribuído para pesquisa e análise derivado do Elasticsearch. O Amazon OpenSearch Service é o sucessor do Amazon Elasticsearch Service e oferece as versões mais recentes do OpenSearch, compatibilidade com 19 versões do Elasticsearch (versões 1.5 a 7.10), bem como capacidades de visualização fornecidas pelo OpenSearch Dashboards e Kibana (versões 1.5 a 7.10).

Como funciona?

10 – Amazon EMR (Big Data Processing)

Amazon EMR é a solução de big data em nuvem líder do setor para processamento de dados, análise interativa e machine learning que usa estruturas de código aberto, como Apache Spark, Apache Hive e Presto.

Como funciona?

Existem várias vantagens de usar as ferramentas de Big Data da AWS (Amazon Web Services):

• Escalabilidade: A AWS oferece uma infraestrutura escalável e confiável que permite processar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente.
• Flexibilidade: A AWS fornece uma ampla gama de ferramentas de big data, desde soluções gerenciadas até soluções personalizadas, permitindo que as empresas escolham a opção que melhor atenda às suas necessidades.
• Integração com outros serviços da AWS: As ferramentas de big data da AWS são altamente integráveis com outros serviços da AWS, como o Amazon S3, o Amazon Redshift e o Amazon EMR, tornando mais fácil processar, armazenar e analisar dados.
• Segurança: A AWS oferece medidas de segurança robustas e confiáveis para proteger os dados dos clientes, incluindo criptografia de dados, autenticação de usuário, monitoramento de segurança e controles de acesso.
• Suporte: A AWS oferece suporte 24x7x365 para as ferramentas de big data, garantindo que as empresas possam obter ajuda quando precisarem.

Em resumo, as ferramentas de big data da AWS oferecem escalabilidade, flexibilidade, integração, preço acessível, segurança e suporte, tornando-as uma opção atraente para empresas que precisam processar grandes volumes de dados.