Se você procura se manter sempre atualizado sobre as diferentes plataformas existentes no meio tecnológico, certamente deve conhecer o AWS para Big Data. O serviço em nuvem foi lançado em 2006 e, desde então, disponibiliza serviços a partir de data centers espalhados pelo mundo.
Em resumo, um cliente da Amazon Web Services (AWS), pode acionar máquinas virtuais e replicar toda a informação ali presente em diferentes zonas, independentemente da sua localização. Se você quer saber mais detalhes sobre a utilização da plataforma para o Big Data, continue a leitura.
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Big Data
Como instalar a Amazon Web Services?
Quem trabalha com grande número de informações, de fato, sabe o quanto é importante ter uma boa plataforma que proporciona um bom armazenamento e agilidade para os processos.
Para atender a essas necessidades, a AWS para Big Data é muito indicada, já que tem o objetivo de entregar aos usuários uma solução de baixo custo, além de ambiente seguro e cloud pública.
Para utilizar a plataforma é muito simples. É possível começar a usar toda a estrutura da AWS de maneira gratuita. Em geral, existem mais de 100 produtos no catálogo da empresa, sendo que alguns apresentam custos adicionais.
O Amazon EMR é um desses produtos. Ele apresenta um preço que pode variar conforme você implanta as aplicações. É uma boa opção para executar estratégias de Big Data e fazer análises de dados, oferecendo ao usuário rapidez e soluções on-premises (ambiente de TI instalado localmente em uma empresa).
Para utilizar este programa, assim como outros, é muito simples. Siga o passo a passo abaixo:
- Primeiramente, faça um cadastro no site da Amazon Web Services, informando todos os dados necessários para a conclusão do processo, como nome, endereço e contato;
- Após isso, escolha o programa que você deseja utilizar. Existem vários deles, incluindo o que citamos acima;
- Por fim, siga o passo a passo descrito no próprio ambiente digital. Normalmente, é simples fazer a instalação, sendo necessário que você baixe o programa e execute-o no local onde você deseja utilizá-lo.
Como utilizar corretamente a AWS para Big Data?
Antes de mais nada, devemos dizer que o Big Data é de extrema importância para qualquer empresa. Através do estudo, pode-se processar dados e cruzar informações, o que permite que problemas possam ser solucionados com base em informações reais.
Nesse caso, o AWS para Big Data oferece muitas vantagens. Isso porque, além do serviço que citamos acima, ainda existem outros diversos que podem processar grande quantidade de dados, como o Elastic MapReduce, ou o Amazon Kinesis que analisa dados de fluxo contínuo.
Para utilizar a grande quantidade de serviços da forma correta, o primeiro passo é definir o seu orçamento, já que existem tanto softwares pagos como os gratuitos. Com a AWS, sua empresa irá pagar somente pelo que utilizar.
A vantagem é que você tem a flexibilidade necessária para aumentar a sua capacidade computacional a qualquer momento, o que vai depender das suas demandas. É um ambiente de computação em nuvem programado para oferecer segurança e baixo custo. Os benefícios do AWS para Big Data, são:
- Disponibilidade imediata: por ser um sistema ágil, você poderá implementar uma infraestrutura de forma simples e prática, garantindo maior produtividade à sua equipe;
- Ampla capacidade: por ser um sistema em nuvem, você poderá ter a tranquilidade para desenvolver o necessário a fim de ter volume, velocidade e variedade em dados;
- Proteção: os ambientes são auditados com frequência, o que permite que tudo fique em conformidade com as normas de segurança, incluindo a HIPAA e NCSC.
Quando usar a plataforma?
Independentemente do seu objetivo, o fato é que ter um software que oferece todas as vantagens mencionadas ao decorrer deste artigo, torna todo o processo de coleta e tratamento de dados muito mais simples.
Alguns serviços permitem que se construa aplicações usando as mais recentes frameworks open source, com opções para execução em clusters personalizados em outros serviços da própria Amazon Web Services. Em resumo, você pode ainda:
- Fazer análises detalhadas de Big Data;
- Criar pipelines de dados escaláveis;
- Processar fluxo de dados em tempo real;
- Analisar relatórios em grande escala.
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