Ferramentas AWS para Análise de Big Data

Conheça quatro ferramentas da AWS que podem ser úteis nos seus projetos de análise de big data.


As ferramentas para análise de big data podem oferecer uma gama de oportunidades se utilizadas eficientemente como forma de entender melhoras preferências dos usuários, ganhar vantagens competitivas no mercado e crescer o seu negócio. Entretanto, para analisar uma grande quantidade de dados é necessário ter uma capacidade computacional significativa que pode variar conforme a quantidade de entradas e o tipo de análise a ser realizada. Esta exigência de poder de processamento, típica de projetos de big data, casa muito bem com o modelo de “pay-as-you-go” de soluções computacionais em nuvem, ou seja, os custos e a estrutura contratada por você podem facilmente escalar ou diminuir baseado na demanda.

Diferentes provedores de cloud como Azure, Google Cloud Platform e AWS têm fornecido uma ampla plataforma de serviços para te ajudar a construir aplicações de análises de dados que sejam seguras e dimensionadas perfeitamente de ponta a ponta com rapidez e facilidade. Conforme os seus requisitos mudam, você pode redimensionar o seu ambiente (horizontal ou vertical) para atender às suas necessidades, sem ter que esperar por hardware adicional ou ser obrigado a investir mais para provisionar capacidade de processamento suficiente. Não é necessário adquirir nenhum hardware, não há nenhuma infraestrutura para manter e escalar - apenas o que você precisa para coletar, armazenar, processar e analisar seus dados.

Neste artigo vamos apresentar a vocês algumas das ferramentas que a AWS fornece e que podem ser úteis em seus projetos para análise de big data.

 

Amazon Kinesis

Amazon Kinesis é uma plataforma para streaming de dados que torna mais fácil o seu carregamento e a sua análise, e também fornece a habilidade de construir aplicações personalizadas de acordo com a necessidade. Com o Kinesis, você poderá inserir dados em tempo real, como logs de aplicativos, fluxos de cliques de sites, dados de telemetria IoT e muito mais em seus bancos de dados, data lakes e data warehouses, ou até mesmo criar seus próprios aplicativos em tempo real usando esses dados. A ferramenta também permite que você processe e analise os dados conforme eles chegam e com a resposta em tempo real, em vez de ter que esperar até que todos os seus dados sejam coletados para que o processamento possa começar.

Existem diferentes partes da plataforma Kinesis que podem ser úteis de acordo com o seu caso de uso, veja só:

  • Amazon Kinesis Data Streams: permite capturar e armazenar continuamente terabytes de dados por hora de centenas de milhares de fontes diferentes, como por exemplo, transações financeiras, feeds de mídia social, logs de aplicações e eventos de rastreamento de localização.

  • Amazon Kinesis Video Streams: permite que você crie aplicativos personalizados que processam ou analisam streaming de vídeos, como por exemplo capturar continuamente dados de smartphones, câmeras de segurança, satélites e outros dispositivos.

  • Amazon Kinesis Data Firehose: permite que você forneça dados em tempo real para destinos da AWS, como o Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Kinesis Analytics e Amazon Elasticsearch Service. Você não precisa escrever aplicativos ou gerenciar recursos, basta configurar suas fontes de dados para fazer o envio ao Kinesis Firehose e ele entrega automaticamente os dados aos destinos da AWS que você especificou. Você também pode configurar o Kinesis Data Firehose para transformar seus dados antes da entrega, é um serviço totalmente gerenciável que escala automaticamente para corresponder à taxa de transferência de seus dados e não requer administração contínua.

  • Amazon Kinesis Data Analytics: permite processar e analisar dados em tempo real com SQL padrão. Você não precisa aprender nenhuma nova linguagem de programação. Basta apontar o Kinesis Data Analytics para um fluxo de dados de entrada, escrever suas consultas SQL e especificar onde deseja carregar os resultados.

 

AWS Glue

O AWS Glue é um serviço gerenciável focado no processo de ETL (Extract, Transform, Load) e que te permite catalogar dados, limpá-los, melhorá-los, e movê-los entre bases de dados confiáveis. Esta ferramenta pode reduzir significantemente os custos, a complexidade e o tempo gasto construindo rotinas no formato ETL.

Esta ferramenta te permite gerar códigos que são customizáveis, portáveis e utilizam tecnologias familiares como Python e Spark, além de possuir fácil integração com diversos outros serviços da Amazon como Athena, EMR e Redshift. O AWS Glue utiliza um ambiente scale-out do Apache Spark para carregar seus dados e você pode simplesmente especificar o número de unidades de processamento (DPUs) que deseja alocar para a sua tarefa. Uma tarefa ETL no AWS Glue requer um mínimo de duas unidades de processamento, mas por padrão são alocadas 10 unidades, essas DPUs podem ser adicionadas para aumentar a performance da sua tarefa ETL quando necessário.

 

Amazon Redshift

O Amazon Redshift é um serviço de armazenamento de dados em escala de petabytes, totalmente gerenciável e rápido, que torna simples e econômico analisar todos os seus dados de forma eficiente usando as ferramentas de inteligência de negócios existentes. Ele é otimizado para lidar com conjuntos de dados que variam de algumas centenas de gigabytes até um petabyte ou mais, e foi projetado para custar menos de um décimo do custo da maioria das soluções de armazenamento de dados tradicionais.

Sendo assim, a ferramenta oferece uma consulta rápida e de alto desempenho para as operações de entrada/saída em conjuntos de dados de praticamente qualquer tamanho. A tecnologia de armazenamento colunar é utilizada, o que automatiza a maioria das tarefas administrativas comuns associadas ao provisionamento, configuração, monitoramento, backup e proteção de um data warehouse, tornando-o fácil e barato de gerenciar e manter.

 

Amazon Athena

Amazon Athena é um serviço de consulta interativo que torna fácil analisar dados no Amazon S3 usando SQL, ele é serverless, o que significa que nenhuma infraestrutura para configuração ou gerenciamento é necessária e você pode começar a analisar seus dados imediatamente. Você não precisa carregar os dados no Athena, ele funciona diretamente com dados armazenados no S3, basta fazer o login, definir o esquema da tabela e começar as suas consultas.

Analistas de dados ficam frequentemente preocupados sobre o gerenciamento da infraestrutura por trás das plataformas de big data enquanto utilizam soluções com notebook como Rstudio, Jupyter e Zeppelin, a integração dessas soluções notebook-based com o Athena fornece ao cientista de dados uma plataforma poderosa para construir soluções analíticas e interativas.

As consultas na plataforma podem ser feitas usando o console do Athena, via CLI, API via SDK e JDBC. O Athena também se integra ao Amazon Quick Sight para criar visualizações com base nas consultas realizadas.

 

Considerações Finais

Neste artigo comentamos sobre algumas das ferramentas da AWS que podem te ajudar a melhorar a performance e até mesmo os custos do seu projeto de análise de dados. Existem ainda alguns aspectos que você deve prestar atenção na hora de considerar as ferramentas certas de acordo com o seu caso de uso. Em geral, cada projeto é único e possui características que ditam qual ferramenta usar, algumas perguntas que podem te ajudar nessa busca são: “O quão rápido você precisa que a análise seja feita? - Tempo real, segundos, ou até algumas horas é aceitável?”, “Quão grande é o seu conjunto de dados e qual a taxa de aumento?”, “Como os dados estão estruturados?”, “Quais são as restrições orçamentárias do projeto? -Big data não significa big costs”.

Por fim, é sempre uma boa ideia fazer pesquisas adicionais antes de escolher alguma ferramenta específica, existem ainda outras empresas grandes que fornecem soluções em cloud para análise de dados, como é o caso da Microsoft com o Azure e o Google Cloud Platform, mas essas ficarão para outro artigo. Nós esperamos que essa lista tenha pelo menos fornecido uma ideia geral de onde você pode olhar para encontrar bons serviços para o seu projeto de análise de dados. Até a próxima!

 

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