AWS Initiate - Construindo Data Lakes e Analytics com AWS
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O documento discute a construção de data lakes para o governo usando a AWS. Ele descreve como data lakes estendem a abordagem tradicional de arquitetura de dados corporativos para lidar com o crescimento e diversidade de dados. Também apresenta casos de uso de vários serviços da AWS como Amazon S3, Amazon Athena, Amazon QuickSight e Amazon SageMaker para armazenar, explorar, visualizar e analisar dados em data lakes governamentais.
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- 4. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. The world’s most valuable resource is no longer oil, but data.* “ ” *Copyright:The Economist, 2017, David Parkins
- 5. Visão Tradicional da Arquitetura Corporativa de Dados OLTP ERP CRM LOB Data warehouse Business intelligence • Dado Relacional • Escala deTBs–PBs • Esquema definido antes do acúmulo de dados • Relatórios Operacionais e ad-hoc
- 6. Data Lakes estendem a abordagem tradicional Data warehouse Business intelligence OLTP ERP CRM LOB • Dado Relacional e Não Relacional • Escala deTBs–EBs • Motores Analíticos Diversos • Armazenamento de baixo custo & Analytics Dispositivos Web Sensores Social Data lake Processamento Big data, real-time, machine learning
- 7. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Dados crescem continuamente • O volume de dados cresce mais rápido que a habilidade de analisar esses dados. • Novos tipos de dados não conseguem ser analisados no mesmo contexto de um DW • Alguns cenários de usuários e aplicações precisam de uma ingestão de dados e resultados de maneira mais rápida
- 8. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. What do the analysts say? https://www.promptcloud.com https://john-popelaars.blogspot.com https://ww.signiant.com https://www.linkedin.com/pulse/world-today-data-rich-information-poor-guru-p-mohapatra-pmp/
- 9. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Sources: Gartner: User Survey Analysis: Key Trends Shaping the Future of Data Center Infrastructure Through 2011 IDC: Worldwide Business Analytics Software 2012–2016 Forecast and 2011 Vendor Shares Legacy Architecture Models Lead to Dark Data Traditional data warehouses cannot keep pace with data growth 1990 2000 2010 2020 DataVolume All Data Analyzed Data Dark Data is not available for analysis
- 10. Data Lakes na AWS Analytics • Incomparável durabilidade, e disponibilidade na escala de EB • Melhor capacidade de segurança, conformidade regulatória e auditoria • Controle granular de acesso ao nível de objeto • Performance mais rápida recuperando subconjunto de dados • Muitas maneiras de trazer os dados • 2x mais integrações com parceiros • Análise com um amplo conjunto de serviços Machine learning Dados Real-time Dados On-premises Data Lake na AWS
- 11. Data Lakes na AWS Analytics • Incomparável durabilidade, e disponibilidade na escala de EB • Melhor capacidade de segurança, conformidade regulatória e auditoria • Controle granular de acesso ao nível de objeto • Performance mais rápida recuperando subconjunto de dados • Muitas maneiras de trazer os dados • 2x mais integrações com parceiros • Análise com um amplo conjunto de serviços Machine learning Dados Real-time Dados On-premises S3
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- 14. Amplo portifólio para uma variedade de casos de uso Serviços de migração & streaming de dados Infraestrutura Catálogo de dados & ETL Segurança e gerenciamento Dashboards Análises preditivas Data warehousing Processamento em Big data Consultas interativas Análises operacionais Análises em tempo real Precessamento de dados Serverless Visualização & machine learning Movimentação de dados Analytics Infraestrutura e gerenciamento de data lakes
- 15. Movimentação de dados Analytics Amplo portifólio para uma variedade de casos de uso + 10 more Amazon Redshift Amazon EMR (Spark & Hadoop) Amazon Athena Amazon Elasticsearch Service Amazon Kinesis Data Analytics AWS Glue (Spark & Python) Amazon S3 & Amazon S3 Glacier AWS GlueAWS Lake Formation Visualização & machine learning Amazon QuickSight Amazon SageMaker Amazon Comprehend Amazon Lex Amazon Polly Amazon Rekognition Amazon Translate Amazon Transcribe Deep learning AMIs AWS Database Migration Service | AWS Snowball | AWS Snowmobile | Kinesis Data Firehose | Kinesis Data Streams | Managed Streaming for Kafka Infraestrutura e gerenciamento de data lakes
- 16. Source: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Regras_para_conceder_novas_autorizações_a_taxistas_serão_definidas_por_grupo_de_trabalho_(23132751631).jpg Uso de Datalakes para planejamento de cidades
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- 39. Data Lakes por um Governo cada vez melhor Analytics Machine learning Dados Real-time Dados On-premises Data Lake na AWS Precisamos de um governo que seja o nosso melhor. Inteligente, eficiente, pragmático e compassivo. Deval Laurdine Patrick Político Americano, advogado de direitos civis
- 40. “A AWS permite que nosso time se concentre no core do problema que estamos resolvendo” O QEdu é uma empresa de tecnologia investida pela Fundação Lemann que tem o propósito de transformar a educação pública no Brasil por meio de tecnologia, dados e análises Atualmente servimos nossos clientes por meio de uma plataforma web para visualização de dados INSERIR LOGO Com AWS sabemos que podemos sonhar grande e que teremos todo o apoio para escalar nosso sonho de garantir o aprendizado adequado para todos os alunos do Brasil” [César Wedemann, CEO]
- 41. Data Lake para Educação do País INSERIR LOGO
- 42. MuitoObrigado © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Mv – Marcus Ferreira Arquiteto de Soluções para Governo, Saúde e Educação mvferr@amazon.com
Notas do Editor
- While I know this is nothing new to you, or nothing new to understand We are on the precipice of a point where a part of an organizations value will be determined by the quality of it’s data, and many are calling the data as the new oil. If data is the new oil, then machine learning is the refinery
- Timing: 10 seconds So 7 years later, world agree that data matters. In fact it’s the most important asset for a company. This thought has gone mainstream with The Economist saying it too.
- The volume, variety, and velocity of data continues to escalate. Data volumes are growing fast. With on-premises data warehouses, capacity planning needs to occur far in advance of data growth. Once new capacity is purchased, utilization remains low until the data grows. As the data volume approaches capacity, then performance slows, and users become unhappy. Unstructured data is growing even faster than structured data. With the structured nature of a data warehouse, analyzing unstructured data becomes a big challenge. The pace of business continues to accelerate, and business users want analytics results as soon as possible. They don’t want to wait for daily ingest, or longer for new data sources. Also, business applications need to query data in near real-time.
- You don’t have to take my word for it… reports on the growth of data are readily available most everywhere you look. Top-Left – growth of unstructured data is vastly outpacing structured data Top-Right – the amount of data will grow 50x between 2010 and 2020 Bottom-Left – We already have PB/day customers. We’re trending towards EB and ZB data sets Bottom-Right – Data from sensors/connected-devices and social media are now described in multiples of the global population
- Data is a powerful and pervasive resource – it is everywhere, and it is used in every aspect of your business. including back-office systems of record, systems of insight that inform decision making and systems of engagement that shape customer relationships. However, few organizations have the ability to harness its full potential. The mismatch between “all data” and the subset of data available for analysis has always existed. But as you can see, the gap is widening at an accelerating pace – the vast majority of data is just not available, so it is not analyzed. That means that your business is making decisions based on incomplete data and incomplete analysis.
- Create an Amazon S3 bucket to hold the files for Amazon EMR processing, and input files for Amazon Redshift Replace the highlighted value with a globally unique bucket name of your choice
- Vamos receber dados de sistemas transacionais baseados em bancos relacionais Vamos receber arquivos de logs com formatação variada Vamos receber textos livre, imagens Vamos receber sinais de dispositivos de IoT Vamos receber streams de dados das redes sociais A próxima questão é que tipo de storage a gente tem que usar
- Serviço gerenciado de ingestão de streaming de dados que pode capturar terabytes de dados por hora a partir de centrenas de fontes como websites clickstreams, transações financeiras, logs e eventos de localização
- You simply put your Data in S3 and submit SQL against it
- Serviço de BI baseado em cloud de alta velocidade, simples de utilizar que permite que qualquer um construa visualizações, execute anaálises ad-hoc e consiga rapidamente extrais insights dos seus dados. Ele é baseado em em um motor chamado SPICE S-> Super fast P - > Parallel I -> In memory CE – optimized calculation engine
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- 30 segundos para apresentar a empresa, rapidamente
- Prover informações de educação de nível municipal, estadual e federal para pais, alunos e educadores.