O universo digital está evoluindo e, com ele, vem um oceano de dados gerados a cada fração de segundo. À medida que a tomada de decisões orientada por dados se torna a norma, é fundamental Entendendo o poder do streaming de dados em tempo real e como ele pode revolucionar a maneira como aproveitamos esses dados. Nesta edição, vamos nos aprofundar no mundo do streaming de dados em tempo real em AWS e explorar seus componentes, serviços e casos de uso práticos. Prepare-se para uma jornada enriquecedora.
O que é streaming de dados em tempo real?
O streaming, geralmente chamado de processamento de streaming, é a transferência, o processamento e a análise contínuos de grandes volumes de dados em tempo real ou quase real. Ao contrário do processamento em lote, que acumula dados e os processa em partes, o streaming gerencia os dados à medida que são criados. Isso garante uma percepção oportuna e permite que as organizações respondam às informações quase tão logo elas sejam geradas.
Componentes do fluxo de dados em tempo real
- Produtores de dados: Essas são as fontes de dados. Elas podem ser qualquer coisa, desde dispositivos IoT, aplicativos da Web, registros ou até mesmo a atividade do usuário em um aplicativo.
- Fluxo de dados: É como um pipeline em que os dados fluem do produtor para o consumidor. O fluxo garante a movimentação contínua dos dados sem nenhum atraso.
- Fluxo de dados: É como um pipeline em que os dados fluem do produtor para o consumidor. O fluxo garante a movimentação contínua dos dados sem nenhum atraso.
- Processamento de fluxo: É aqui que a mágica acontece. À medida que os dados fluem pelo fluxo, eles são processados em tempo real por algoritmos complexos e ferramentas de análise.
- Consumidores de dados: Após o processamento, os dados são enviados aos consumidores, que podem ser bancos de dados, painéis de controle ou até mesmo outros aplicativos.
- Fonte: Até centenas e milhares de dispositivos ou aplicativos que produzem grandes volumes de dados contínuos em alta velocidade. Os exemplos incluem dispositivos móveis, aplicativos da Web (fluxo de cliques), registros de aplicativos, sensores de IoT, dispositivos inteligentes e aplicativos de jogos.
- Ingestão de fluxo: A fácil integração com mais de 15 serviços do AWS (Amazon API Gateway, AWS IoT Core, Amazon Cloudwatch, etc.) permite capturar os dados contínuos produzidos por milhares de dispositivos de forma durável e segura.
- Armazenamento em fluxo contínuo: Escolha uma solução que atenda às suas necessidades de armazenamento com base nos requisitos de dimensionamento, latência e taxa de transferência, como o Amazon Kinesis Data Streams, o Amazon Kinesis Data Firehose e o Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK).
- Processamento de streaming: Escolha entre uma seleção de serviços que vão desde soluções que exigem apenas alguns cliques para transformar e fornecer dados continuamente a um destino, como o Amazon Kinesis Data Firehose, até aplicativos avançados e personalizados em tempo real e integração de aprendizado de máquina usando serviços como o Amazon Kinesis Data Analytics e o AWS Lambda.
- Destino: Forneça dados de streaming a uma seleção de data lakes, data warehouses e serviços de análise totalmente integrados para análise posterior ou armazenamento de longo prazo, como Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Elasticsearch Service e Amazon EMR.
Serviços de dados de streaming no AWS
O AWS, com seu compromisso de fornecer soluções de ponta, fornece um conjunto de ferramentas para análise e streaming de dados em tempo real:
- Amazon Kinesis: Esse serviço totalmente gerenciado facilita o streaming de dados em tempo real. Ele é dividido em quatro componentes principais:
- Fluxos de dados do Kinesis: Ele captura, processa e armazena fluxos de dados para análise em tempo real.
- Kinesis Data Firehose: Faça upload de fluxos de dados para outros serviços do AWS, como S3, Redshift ou até mesmo ferramentas externas, como o Splunk.
- Análise de dados Kinesis: Analise fluxos de dados usando SQL ou integre com estruturas populares de processamento de fluxos.
- Fluxos de vídeo do Kinesis: Processe e analise fluxos de vídeo para aprendizado de máquina e outras análises.
- AWS Lambda: Embora não seja exclusivamente um serviço de streaming, o Lambda pode processar dados à medida que eles são ingeridos no AWS, o que o torna uma ferramenta perfeita para ser combinada com o Kinesis.
- Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK): O Apache Kafka é uma ferramenta popular de código aberto para streaming de dados em tempo real. O MSK gerencia as operações do Apache Kafka, facilitando a configuração, o dimensionamento e o gerenciamento de seus aplicativos de streaming no AWS.
Exemplos de casos de uso
- Transações financeiras: Os bancos e as instituições financeiras usam a transmissão de dados em tempo real para monitorar as transações. Isso ajuda a detectar fraudes, uma vez que padrões incomuns podem ser detectados e acionados instantaneamente.
- Personalização do comércio eletrônico: As plataformas de comércio eletrônico podem analisar a atividade em tempo real de um usuário, como produtos visualizados, pesquisas realizadas etc., e fornecer recomendações personalizadas de produtos em tempo real.
- Monitoramento de registros: Para empresas com operações em grande escala, os erros de registro podem sinalizar problemas subjacentes maiores. A transmissão de dados em tempo real pode alertar as equipes instantaneamente quando ocorre uma anomalia nos registros do sistema.
- Supervisão de saúde: Os dispositivos vestíveis podem enviar dados do paciente em tempo real para bancos de dados médicos. Se alguma irregularidade for detectada, poderão ser tomadas medidas imediatas que podem salvar vidas.
- Otimização da cadeia de suprimentos: Para as empresas de logística, os dados em tempo real sobre a localização dos veículos, as condições de tráfego etc. podem ser processados para otimizar as rotas e garantir entregas no prazo.
Conclusão
A onda de análise e streaming de dados em tempo real chegou, e está mudando a forma como as empresas operam e atendem seus clientes. Com o conjunto de ferramentas da AWS, aproveitar esse poder nunca foi tão fácil. Seja você uma startup que deseja fornecer conteúdo personalizado e em tempo real aos usuários ou uma empresa que deseja monitorar uma cadeia de suprimentos global, a AWS oferece tudo o que você precisa.
Fique atento à nossa próxima edição, na qual nos aprofundaremos nas práticas recomendadas para configurar seu pipeline de streaming de dados do AWS.
Boa transmissão!
