A Amazon Web Services (AWS), a divisão de serviços em nuvem da Amazon, oferece uma ampla gama de serviços para desenvolvimento de dados. Aqui estão alguns exemplos:
- Amazon S3 (Simple Storage Service): é um serviço de armazenamento em nuvem altamente escalável, durável e seguro, que permite armazenar e recuperar dados em qualquer lugar na Web.
- Amazon Elastic MapReduce (EMR): é um serviço gerenciado que permite executar e escalonar facilmente aplicativos big data usando o Apache Hadoop e outras ferramentas relacionadas.
- Amazon Redshift: é um serviço de data warehousing rápido e escalável que permite analisar grandes quantidades de dados usando SQL padrão.
- Amazon Athena: é um serviço de consulta interativo que permite analisar dados em arquivos armazenados no Amazon S3 usando SQL padrão.
- Amazon Kinesis: é um serviço de streaming em tempo real que permite capturar, processar e analisar dados em tempo real.
- AWS Glue: é um serviço de ETL (extração, transformação e carregamento) totalmente gerenciado que ajuda a mover dados entre fontes de dados, limpar e transformá-los para análise.
- Amazon QuickSight: é um serviço de business intelligence que permite criar visualizações interativas e painéis de controle para dados.
Esses são apenas alguns exemplos de serviços da AWS para desenvolvimento de dados. A AWS oferece muitos outros serviços para armazenamento, processamento e análise de dados em larga escala.
Amazon S3
Amazon S3 (Simple Storage Service) é um serviço de armazenamento em nuvem altamente escalável, durável e seguro oferecido pela Amazon Web Services (AWS). Ele permite que os usuários armazenem e recuperem dados de qualquer lugar na web, tornando-o uma solução ideal para armazenar e distribuir grandes quantidades de dados. O S3 oferece escalabilidade, desempenho e confiabilidade líderes do setor, tornando-o adequado para uma ampla gama de casos de uso, como backups, arquivamento e distribuição de conteúdo. Ele é projetado para fornecer durabilidade de 99,999999999%, garantindo que os dados armazenados no S3 sejam altamente disponíveis e duráveis. Além disso, o S3 oferece uma variedade de recursos e capacidades, como versionamento, políticas de ciclo de vida e criptografia do lado do servidor, tornando-o uma solução de armazenamento poderosa e flexível para empresas de todos os tamanhos.
Amazon Elastic MapReduce (EMR)
Amazon Elastic MapReduce (EMR) é um serviço gerenciado oferecido pela Amazon Web Services (AWS) que simplifica o processamento de big data usando Apache Hadoop, Apache Spark e outras ferramentas relacionadas. Ele permite que os usuários iniciem e dimensionem clusters facilmente para processar grandes quantidades de dados. O EMR é projetado para ser altamente disponível, tolerante a falhas e escalável, tornando-o uma solução ideal para uma ampla gama de casos de uso de processamento de big data. Ele suporta uma variedade de formatos de dados e permite que os usuários analisem e processem dados em um ambiente distribuído. O EMR também se integra a uma variedade de outros serviços da AWS, como o Amazon S3, o Amazon DynamoDB e o Amazon Redshift, facilitando a movimentação de dados entre diferentes serviços da AWS. Com o EMR, os usuários podem configurar rapidamente um ambiente de processamento de big data sem a necessidade de investimento inicial em hardware ou software.
Amazon Redshift
Amazon Redshift é um serviço de data warehousing rápido e escalável oferecido pela Amazon Web Services (AWS). Ele permite que os usuários analisem grandes quantidades de dados usando SQL padrão e suporta várias ferramentas de inteligência de negócios. O Redshift é projetado para ser altamente escalável, com a capacidade de armazenar petabytes de dados e processar consultas em vários nós em paralelo. Ele também fornece alto desempenho, com processamento de consultas rápido e tempos de recuperação de resultados rápidos. O Redshift se integra a várias fontes de dados, incluindo S3, DynamoDB e outros bancos de dados, tornando fácil o carregamento e análise de dados de diferentes fontes. Além disso, o Redshift oferece vários recursos de segurança, como criptografia de dados em repouso e em trânsito, e suporta a conformidade com vários padrões do setor. Com o Redshift, as empresas podem configurar rapidamente um ambiente de data warehousing sem a necessidade de investimento inicial em hardware ou software.
Amazon Athena
Amazon Athena é um serviço de consulta interativa oferecido pela Amazon Web Services (AWS) que permite que os usuários analisem dados armazenados no Amazon S3 usando SQL padrão. É um serviço sem servidor, o que significa que não há infraestrutura para gerenciar e os usuários só pagam pelas consultas que executam. Athena é projetado para ser altamente escalável, permitindo que os usuários analisem conjuntos de dados de qualquer tamanho, de gigabytes a petabytes, e fazê-lo de forma rápida e fácil. Ele suporta uma variedade de formatos de dados, incluindo CSV, JSON, ORC, Parquet e outros, tornando fácil a análise de dados de várias fontes. Com Athena, os usuários podem realizar análises ad hoc em seus dados, criar relatórios personalizados e integrar-se a várias ferramentas de inteligência de negócios. Além disso, Athena está integrado ao AWS Glue, o que permite aos usuários construir, automatizar e gerenciar seus fluxos de trabalho de dados. Com sua facilidade de uso, escalabilidade e acessibilidade, Athena é uma escolha popular para empresas que desejam analisar e obter insights de seus dados armazenados no S3.
Amazon Kinesis
Amazon Kinesis é um serviço de streaming de dados em tempo real oferecido pela Amazon Web Services (AWS). Ele permite que os usuários coletem, processem e analisem dados em tempo real, permitindo que eles respondam rapidamente a dados em constante mudança e tomem decisões informadas. O Kinesis pode lidar com grandes quantidades de dados de streaming de fontes como fluxos de cliques de sites, dispositivos IoT e feeds de mídia social. Ele fornece várias ferramentas para processar e analisar dados, como Amazon Kinesis Data Analytics e Kinesis Data Firehose. O Kinesis Data Analytics permite que os usuários executem consultas SQL em tempo real em dados de streaming, enquanto o Kinesis Data Firehose pode carregar dados de streaming em data stores e ferramentas de análise como Amazon S3 e Redshift. O Kinesis também se integra a outros serviços da AWS, como o Lambda, que permite que os usuários criem aplicativos personalizados para processar e analisar dados de streaming. Com o Kinesis, os usuários podem construir painéis de controle em tempo real, detectar anomalias e fraudes em tempo real e realizar outras análises em tempo real em seus dados de streaming.
AWS Glue
Amazon Glue é um serviço ETL (Extração, Transformação e Carregamento) totalmente gerenciado oferecido pela Amazon Web Services (AWS) que torna fácil para os usuários preparar e mover dados entre vários data stores. O Glue automatiza grande parte do processo de preparação e transformação de dados, incluindo descoberta de esquema, normalização de dados e inferência de tipo de dados. Ele também fornece uma interface visual para criar, executar e monitorar trabalhos ETL, facilitando o trabalho com dados para usuários não técnicos. O Glue é altamente escalável e pode lidar com petabytes de dados, tornando-o adequado para preparação e transformação de dados em grande escala. Ele pode trabalhar com uma variedade de data stores, incluindo Amazon S3, Amazon RDS, Amazon Redshift e muito mais. Além disso, o Glue se integra a vários outros serviços da AWS, como o Amazon Athena e o Amazon EMR, facilitando a construção de pipelines de processamento de dados de ponta a ponta. Com o Glue, os usuários podem facilmente preparar dados para análise, criar data warehouses e criar data lakes.
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight é um serviço de business intelligence (BI) baseado em nuvem oferecido pela Amazon Web Services (AWS) que permite aos usuários criar e compartilhar facilmente visualizações interativas, relatórios e painéis. O QuickSight se conecta a uma variedade de fontes de dados, incluindo Amazon S3, Redshift, RDS, Athena e muito mais, permitindo que os usuários visualizem e analisem dados de várias fontes em um só lugar. Ele também oferece várias funcionalidades de preparação de dados, como limpeza de dados, filtragem e combinação de dados, que ajudam os usuários a preparar seus dados para análise rapidamente. Os algoritmos alimentados por machine learning do QuickSight permitem sugestões automáticas de gráficos e consultas em linguagem natural, facilitando a exploração e análise dos dados pelos usuários. Além disso, o modelo de precificação pay-per-session do QuickSight torna acessível para organizações de qualquer tamanho utilizarem. Com o QuickSight, os usuários podem facilmente criar relatórios e painéis visualmente atraentes, incorporá-los em suas aplicações ou sites e compartilhá-los com outras pessoas.
