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Entenda como o Data Flywheel pode
apoiá-lo em sua estratégia de dados
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Migração de dados para a nuvem
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AWS Innovate 2020 - Entenda como o Data Flywheel pode apoiá-lo em sua estratégia de dados - Hugo Rozestraten

  • 2. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Entenda como o Data Flywheel pode apoiá-lo em sua estratégia de dados Hugo Rozestraten Data Specialist Solutions Architect Amazon Web Services
  • 3. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Agenda Data Flywheel Migração de dados para a nuvem Otimização de seu ambiente de banco de dados através de serviços gerenciados Construa aplicações orientadas a dados utilizando banco de dados de propósito específico Construa ambientes de data lakes escaláveis Inovação através de aprendizado de máquina e blockchain
  • 4. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
  • 5. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Data Flywheel
  • 6. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Benefícios
  • 7. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Benefícios
  • 8. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
  • 9. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Migração de dados para a nuvem
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  • 13. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Migração de dados para a nuvem
  • 14. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
  • 15. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Serviços gerenciados de bancos de dados Custo mais baixo de gerenciamento de bancos de dados comparado com on premises Disponibilidad e maior, mantendo seu banco de dados continuamente disponível 24x7. Economia de Tempo do seu time de administradores de bancos de dados, tirando tarefas que não agregam valor Escalabilidade nível Enterprise Crescer o seu ambiente não exige compras de hardware ou tarefas administrativas, mesmo pequenos negócios podem crescer sem preocupação. Maior potencial Adicionar novos serviços como data warehouses, in- memory, grafo ou time series não é um sofrimento.
  • 16. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
  • 17. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Requerimentos das aplicações hoje Usuários: 1milhão+ Volume: TB–PB–EB Localidade: Global Desempenho: Milisegundos- microsegundos Nível Requisições: Milhões /min ou /seg Acesso: Web, Mobile, IoT, devices Escalabilidade: Up-down, Out-In Economia: Pague pelo que realmente usa Desenvolvimento: acesso APIs
  • 18. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Como ? Mude sua estratégia de banco de dados um único motor de banco de dados para todas as aplicações não atende mais há algum tempo Divida aplicações complexas Para assegurar escalabilidade e disponibilidade, examine os componentes das suas aplicações. Construa aplicações distribuídas Separe sua aplicação complexa em microsserviços
  • 19. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Opções de Bancos de Dados Relacional Chave-valor Documento Em memória Grafo Integridade referencial, transações ACID, schema-on-write Baixa latência, buscas de chave com alto throughput e rápida ingestão de dados Indexação e armazenamento de documentos com suporte para consulta em qualquer atributo Latência de microssegundos, consultas baseadas em chaves e estruturas de dados especializadas Criação e percurso em relações de dados de forma fácil e rápida Lift and shift, ERP, CRM, finanças Leilão Real-time, carrinho de compras, social Gerenciamento de conteúdo, personalização, dispositivos móveis Leaderboards, análise em tempo real, armazenamento em cache Detecção de fraudes, redes sociais, ferramentas de recomendação Busca Indexação e busca de logs e dados semiestruturado s Catálogo de produtos, ajuda, e FAQs, texto completo Séries temporais Registro imutável Coletar, armazenar e processar dados sequenciados por tempo Aplicações IoT, rastreamento de eventos Histórico completo, imutável e verificável de todas as alterações em dados de aplicação Sistemas de registro, cadeia de suprimentos, cuidados à saúde, cadastros, financeiro
  • 20. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
  • 21. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Data Lake Os clientes querem: Um único armazenamento de dados que seja escalável e econômico Para armazenar dados de forma segura em formatos padrão Analisar seus dados de várias maneiras Data Lake na nuvem Infra-estrutura Armazenamento desacoplado & Recursos de computação Segurança &Governança Migração de dados Serviços de streaming Data Warehouse Processos de Big Data Processamento serverless Real Time Analytics Analytics Análise Preditiva& Catálogo ETL Gerenciamento de dados
  • 22. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Data Lake Maior abrangência Mais Seguro Mais fácil para construir Melhor custo- benefício Amplamente usado
  • 23. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Data Lake Portfólio mais amplo e poderoso Movimentação de Dados Análises Redshift EMR (Spark & Hadoop) Athena Elasticsearch Service Kinesis Data Analytics Glue (Spark & Python) S3/Glacier GlueLake Formation Visualização, Engajamento & Machine Learning QuickSight SageMaker Comprehend Lex Polly Rekognition Translate Transcrib e Database Migration Service | Snowball | Snowmobile | Kinesis Data Firehose | Kinesis Data Streams | Managed Streaming for Kafka Infraestrutura e Gerenciamento Pinpoint
  • 24. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
  • 25. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Aprendizado de máquina Inicie com uma estratégia de dados Aprendizado de máquina requer dados tratados, acessíveis, certifique-se de ter os dados antes de iniciar. Identifique os problemas de negócio Encontre os melhores casos de uso, considerando como ML pode encantar seus clientes, aumentar a eficiência ou produtividade, e direcionar a inovação. Execute um piloto Avalie possíveis pilotos tendo em vista os use cases prioritários, e determinando as ferramentas, habilidades e orçamentos necessários.
  • 26. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Insights preditivos Com serviços de ML e AI da AWS Serviços de IA que permitem aos programadores fazer o plug-in pré-construído Funcionalidade de IA em seus aplicativos Serviços de plataforma ML que tornam mais fácil para qualquer desenvolvedor começar e se aprofundar com ML Estruturas e interfaces ML para profissionais de aprendizado de máquina Amazon S3 Dados brutos Dados de formação inicial é anotado por rotuladores humanos Modelo de aprendizagem ativo é treinado a partir de humanos dados rotulados Dados ambíguos são enviados para humanos etiquetadores para anotações Os dados rotulados por humanos são então enviados de volta para retreinar e melhorar o modelo de aprendizagem de máquina Dados de treinamento do modelo entende é rotulado automaticamente Dados de treinamento precisos estão pronto para uso em Amazon Sagemaker
  • 27. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Blockchain Amazon QLDB Centralizada – autoridade central confiável, “livro contábil” das transações Imutável – diário imutável, cada transação é um bloco sequencialmente encadeado Verificável – sumário conciso, resumo, linhagem dos dados no livro contábil Transparente – log de informações completo e transparente Rápida – não exige consenso distribuído, escala e execução mais rápidos Exemplo: RH e folhas de pagamento Amazon Managed Blockchain Descentralizada – várias partes podem fazer transações, com um nó emparelhado na rede Imutável – blocos criptograficamente encadeados Verificável – cada membro copia o livro contábil e pode garantir e verificar se o conteúdo é exato. Transparente – estruturas de blockchain autorizadas, como o Hyperledger Fabric e Ethereum. Sem intermediários – cada organização inicia uma nova transação, a transação é replicada, podendo ser validada por várias partes. Exemplo: consórcio de varejistas com bancos e programas de fidelidade
  • 28. Obrigado! © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Hugo Rozestraten hhug@amazon.com