Imagem banner

Data Lake com AWS: Governança, Escalabilidade e Insights na Nuvem

A CloudDog apresenta uma solução de Data Lake de alta eficiência, aproveitando os poderosos serviços da Nuvem AWS para otimizar a organização e análise de dados. Nossa arquitetura inclui o AWS Lake Formation para uma gestão centralizada e segura do catálogo de dados, garantindo governança robusta e descoberta simplificada. Usamos S3 para armazenar, Glue para ETL, Athena para consultas e Step Functions com EventBridge para automação.

Imagem banner

Características

  • AWS Lake Formation para Governança Centralizada: Permite a gestão eficiente e segura do Data Lake, com controle de acesso granular, monitoramento de atividades e conformidade com regulamentações, garantindo um ambiente confiável para armazenamento e análise de dados.
  • Amazon S3 com Estrutura em Camadas: O armazenamento escalável e seguro do Amazon S3 é organizado nas camadas Bronze, Silver e Gold, permitindo a ingestão de dados brutos, transformações intermediárias e otimizações para análises estratégicas. Essa estrutura promove eficiência operacional e acessibilidade para diversas equipes.
  • AWS Glue para Pipelines ETL: Fornece transformações avançadas e automação de processos ETL, garantindo que os dados estejam preparados para análises em tempo real e relatórios estratégicos. A solução inclui particionamento e compactação para maximizar a performance.
  • Amazon Athena para Consultas Escaláveis: Oferece consultas rápidas e confiáveis diretamente no Data Lake, permitindo análises ad hoc e suporte a decisões críticas, tudo sem necessidade de provisionar infraestrutura adicional.
  • AWS Step Functions e Amazon EventBridge para Orquestração Automatizada: Automatizam o fluxo de processamento de dados, assegurando que as diferentes etapas do pipeline sejam executadas de maneira confiável, escalável e monitorada.
  • AWS DMS para Ingestão de Dados: Garante a transferência segura e eficiente de dados de bancos de dados locais ou de outras nuvens para o Data Lake na AWS, utilizando VPN Site-to-Site para maior segurança e confiabilidade.
  • Glue Data Catalog para Descoberta de Dados: Centraliza e organiza os metadados do Data Lake, facilitando a descoberta, classificação e uso dos dados por diferentes ferramentas e equipes, promovendo a reutilização e o controle eficiente.
  • AWS Secrets Manager para Gerenciamento Seguro de Credenciais: Simplifica o gerenciamento e a proteção de credenciais e segredos necessários para integração com sistemas externos e fontes de dados, garantindo conformidade e segurança nas conexões.
  • Amazon EMR para Processamento Avançado de Dados: O Amazon EMR permite executar frameworks de Big Data, como Apache Spark, Hadoop e Presto, diretamente nos dados armazenados no Data Lake. Ele é ideal para análises complexas, aprendizado de máquina e cargas de trabalho distribuídas, com escalabilidade automática para gerenciar clusters de grande porte de forma eficiente.
  • Machine Learning e Integração com Amazon SageMaker: O Data Lake organizado em camadas (Bronze, Silver e Gold) fornece uma base robusta para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina no Amazon SageMaker. A integração nativa com serviços como AWS Glue DataBrew facilita a preparação de dados para análises preditivas e prescritivas, enquanto o Amazon Forecast e o Amazon Comprehend podem ser usados para criar insights preditivos e análises de texto avançadas.

Empresa Parceira
e Certificada AWS

selo aws partner network

A notável trajetória da CloudDog teve início em 2019, quando a empresa alcançou o status de Parceiro AWS Nível Select. Desde então, a CloudDog mantém um compromisso firme e contínuo com a Amazon Web Services (AWS). Ao longo dos anos, a empresa acumulou diversas certificações, destacando-se como o segundo parceiro da AWS no Brasil certificado para Amazon CloudFront em 2020. Em 2022, a CloudDog consolidou ainda mais sua experiência no ecossistema da AWS ao conquistar cinco especializações em serviços AWS.

O marco dessa jornada foi atingido em 2023, quando a CloudDog ascendeu ao status de parceiro AWS Advanced, em reconhecimento às suas habilidades técnicas avançadas e seu impressionante histórico, que inclui a realização bem-sucedida de mais de 100 projetos na Nuvem AWS. Nesse mesmo ano, a CloudDog deu um passo significativo ao conquistar a especialização em AWS Control Tower, evidenciando seu compromisso contínuo com a AWS. Atualmente, a CloudDog está plenamente capacitada para conduzir com êxito a migração das cargas de trabalho dos clientes para a AWS, proporcionando resultados excepcionais e contínuos. Essa capacidade é respaldada por uma equipe de especialistas certificados e uma profunda compreensão das soluções da AWS.

Essa conquista ressalta inequivocamente a posição de destaque da CloudDog como um parceiro de consultoria confiável no universo da AWS, consolidando sua reputação como líder no fornecimento de soluções de alta qualidade e excelência técnica.

Arquitetura

Para esta solução, fornecemos arquiteturas especializadas ao caso, oferecendo alternativas para implementações típicas de Data Lake com níveis variados de escalabilidade, eficiência de custo e automação de processos. Cada arquitetura é projetada para abordar casos de uso específicos, incluindo ingestão de dados via APIs, integração com bancos de dados externos, cenários altamente complexos com governança avançada e fluxo de dados em tempo real.

Casos de Uso

  • Data Lakes para Processamento de Alto Volume: Perfeito para empresas que gerenciam grandes volumes de dados, como bancos, seguradoras ou indústrias com múltiplas fontes de dados.
  • Análises para Decisões Estratégicas: Ideal para organizações que necessitam de dados otimizados e prontos para análises rápidas, como empresas de BI ou departamentos de marketing que utilizam machine learning para prever tendências.
  • Armazenamento e Procesamento de Dados Complexos: Ótimo para cenários que exigem o processamento de dados heterogêneos e não estruturados, como logs de sistemas, arquivos de mídia ou grandes datasets usados em pesquisas científicas.
  • Armazenamento e Processamento de Dados em Tempo Real: Ótimo para cenários onde é necessário a captação, o processamento e o armazenamento de dados em tempo real, como clickstream, video stream, log stream dentre outros.
  • Conformidade e Segurança de Dados: Essencial para organizações que precisam cumprir regulamentações rigorosas, como LGPD, GDPR ou HIPAA, garantindo a proteção de dados sensíveis e a implementação de controles de acesso robustos. Ideal para setores como saúde, finanças e governo, onde a governança e a auditoria de dados são cruciais.
  • Machine Learning e Inteligência Artificial: Fundamental para empresas que desejam explorar análises preditivas e prescritivas, utilizando dados organizados no Data Lake para treinamento de modelos de aprendizado de máquina. O Data Lake serve como base para soluções de IA em áreas como personalização de conteúdo, previsão de demanda e análise de sentimento. Com integração a serviços como Amazon SageMaker, é possível desenvolver e implantar modelos diretamente nos dados armazenados.

Perguntas Frequentes

Como o AWS Glue otimiza o processamento de dados no Data Lake?

Seta do FAQ

O AWS Glue não apenas automatiza tarefas de ETL, mas também oferece uma plataforma totalmente gerenciada que permite criar pipelines complexos sem a necessidade de provisionar servidores. Ele suporta múltiplos formatos de dados (como Parquet, JSON e CSV) e inclui um Data Catalog integrado que facilita a descoberta e a organização dos dados. Além disso, o Glue é altamente escalável, permitindo executar transformações de grandes volumes de dados com eficiência. Ele também integra-se nativamente a outros serviços da AWS, como Lake Formation e Athena, promovendo uma experiência unificada.


Como o Amazon EMR pode ser útil para o processamento de dados no Data Lake?

Seta do FAQ

O Amazon EMR é ideal para processar grandes volumes de dados com frameworks como Apache Spark e Hadoop. Ele permite executar cargas de trabalho de Big Data diretamente no Data Lake, usando a integração nativa com o Amazon S3. No caso de um Data Lake, o EMR é especialmente útil para análises complexas, como aprendizado de máquina e consultas distribuídas em datasets muito grandes, além de oferecer elasticidade para escalar clusters sob demanda.


O que é o AWS Lake Formation e como ele auxilia na governança de dados?

Seta do FAQ

O AWS Lake Formation centraliza a catalogação e o controle de acesso dos dados no Data Lake, garantindo segurança e conformidade com regulamentações como LGPD e GDPR. Ele permite configurar permissões baseadas em funções (RBAC) para acessar tabelas e colunas específicas, facilitando a aplicação de políticas de segurança detalhadas. Além disso, o Lake Formation simplifica o gerenciamento de metadados, permitindo maior agilidade na descoberta e no uso dos dados.


Como a integração com o Amazon Athena beneficia as consultas de dados?

Seta do FAQ

O Amazon Athena permite executar consultas SQL diretamente no Data Lake, sem a necessidade de provisionar infraestrutura, tornando o acesso rápido e eficiente.


É possível usar o AWS Step Functions para orquestrar processos no Data Lake?

Seta do FAQ

Sim, o AWS Step Functions automatiza e organiza os pipelines de dados, coordenando o fluxo entre ingestão, processamento e armazenamento em camadas.


Quais medidas de segurança são implementadas para proteger os dados no Data Lake?

Seta do FAQ

São utilizadas criptografia com AWS KMS, controle de acesso granular via IAM e monitoramento com CloudTrail para auditoria e conformidade.


O Data Lake pode ser configurado para processar dados em tempo real?

Seta do FAQ

Sim, com serviços como Amazon Kinesis e AWS Glue Streaming, o Data Lake suporta processamento em tempo real para grandes volumes de dados.


Como o AWS DMS facilita a ingestão de dados para o Data Lake?

Seta do FAQ

O AWS DMS migra dados de bancos de dados locais ou na nuvem para o Data Lake no S3, garantindo uma transferência segura e eficiente com parquet.


Como o Data Lake suporta Machine Learning?

Seta do FAQ

O Data Lake organiza dados em camadas otimizadas (Bronze, Silver e Gold), permitindo que os dados da camada Gold sejam usados diretamente no treinamento de modelos em serviços como Amazon SageMaker. Ele também integra-se a Glue DataBrew para preparação de dados e Amazon Forecast para previsões baseadas em séries temporais, garantindo que os dados estejam prontos para análises avançadas.


Fale com nossos
especialistas em Nuvem AWS

Entre em contato conosco e descubra como podemos auxiliar sua empresa na redução de custos na Nuvem AWS. Estamos à disposição para oferecer soluções personalizadas e estratégias eficientes para otimizar seus recursos na AWS