A Revolução da Computação Distribuída e o Amazon EMR
A computação transformou-se em um pilar da era moderna, com uma trajetória de crescimento contínuo. Nas últimas três décadas, as máquinas experimentaram avanços notáveis, especialmente em termos de capacidade de processamento e execução de múltiplas tarefas simultaneamente.
Imagine o potencial explosivo de desempenho se as tarefas fossem distribuídas entre várias máquinas, operando em paralelo. Essa é a essência da computação distribuída, um conceito que emula o trabalho em equipe, mas no universo dos computadores.
O elo entre computação distribuída e Amazon EMR (Elastic MapReduce) é notável. O EMR da AWS aproveita os princípios da computação distribuída para processar e analisar volumes massivos de dados na nuvem, permitindo que você explore o big data utilizando a estrutura de processamento distribuído de sua preferência, diretamente em instâncias S3.
Como o Amazon EMR Opera?
Fonte: aws.amazon.com
O processo inicia-se com o armazenamento de dados em plataformas como Amazon S3, DynamoDB, ou outras soluções de armazenamento da AWS, todas projetadas para uma integração harmoniosa com o EMR.
Em seguida, é crucial escolher uma estrutura de big data adequada para processar e analisar os dados. Com opções como Apache Spark, Hadoop, Hive e Presto, você pode selecionar a que melhor se adequa às suas necessidades, e integrá-la ao armazenamento de dados escolhido.
Um cluster EMR, composto por instâncias EC2, é então estabelecido para processar e analisar os dados de forma paralela. Você tem a flexibilidade de configurar o número de nós e outros parâmetros para personalizar o cluster.
O armazenamento principal distribui dados e estruturas para esses nós, onde os blocos de dados são processados individualmente e os resultados são combinados.
Ao final do processamento, você pode encerrar o cluster, liberando todos os recursos alocados.
Vantagens do Amazon EMR
A busca por soluções econômicas é uma constante para empresas de todos os portes. Nesse contexto, o Amazon EMR se destaca como uma opção acessível, que simplifica a execução de diversas estruturas de big data na AWS, oferecendo um método eficaz para processar e analisar dados, enquanto otimiza custos.
- Elasticidade: Como o próprio nome ‘Elastic MapReduce’ sugere, o Amazon EMR permite redimensionar clusters de forma fácil, manual ou automaticamente, adaptando-se às demandas. Seja para processar 200 instâncias em um momento e 600 em outro, o EMR responde às variações de demanda com flexibilidade.
- Compatibilidade com Armazenamentos: O EMR integra-se perfeitamente com diversos armazenamentos de dados, incluindo Amazon S3, Hadoop Distributed File System, Amazon DynamoDB, e outros serviços da AWS.
- Diversidade de Ferramentas de Processamento: O Amazon EMR oferece suporte a diversas estruturas de big data, como Apache Spark, Hive, Hadoop e Presto, além de permitir a execução de algoritmos de machine learning e deep learning.
- Custo-Benefício: Em contraste com outras soluções comerciais, o Amazon EMR permite pagar apenas pelos recursos utilizados por hora, além de oferecer diversos modelos de preços que se ajustam ao seu orçamento.
- Personalização de Clusters: O framework permite a personalização de cada instância do cluster, possibilitando a combinação ideal entre estrutura de big data e tipo de cluster. A combinação de instâncias baseadas em Apache Spark e Graviton2, por exemplo, é ideal para um desempenho otimizado no EMR.
- Controle de Acesso: O EMR utiliza o AWS Identity and Access Management (IAM) para gerenciar permissões, permitindo que usuários específicos editem o cluster enquanto outros apenas visualizem.
- Integração: A integração do EMR com outros serviços da AWS é fluida, proporcionando o poder de servidores virtuais, segurança robusta, capacidade de expansão e recursos analíticos.
Aplicações Práticas do Amazon EMR
#1. Aprendizado de Máquina
O Amazon EMR viabiliza a análise de dados com machine learning e deep learning. A execução de algoritmos em dados de saúde, por exemplo, para monitorar métricas como índice de massa corporal, frequência cardíaca, pressão arterial, e percentual de gordura é crucial no desenvolvimento de rastreadores de condicionamento físico. Tudo isso pode ser realizado de forma eficiente e rápida em instâncias EMR.
#2. Transformações de Dados em Grande Escala
Varejistas frequentemente coletam grandes volumes de dados digitais para analisar o comportamento do cliente e aprimorar seus negócios. O Amazon EMR é uma solução eficiente para extrair big data e realizar transformações em larga escala utilizando o Spark.
#3. Mineração de Dados
O Amazon EMR é especialmente adequado para mineração de dados e análise preditiva de conjuntos de dados complexos, incluindo dados não estruturados. Sua arquitetura de cluster favorece o processamento paralelo.
#4. Pesquisa e Desenvolvimento
O Amazon EMR é uma ferramenta econômica e eficiente para pesquisa. Sua escalabilidade minimiza problemas de desempenho ao trabalhar com grandes conjuntos de dados, tornando-o uma escolha popular em laboratórios de análise e pesquisa de big data.
#5. Streaming em Tempo Real
O Amazon EMR também oferece suporte a streaming em tempo real. Utilize Apache Kafka e Apache Flink no Amazon EMR para construir pipelines de dados de streaming escaláveis para jogos online, streaming de vídeo, monitoramento de tráfego e negociação de ações.
EMR em Comparação com Amazon Glue e Redshift
AWS EMR vs. Glue
O Amazon EMR e o Amazon Glue são serviços da AWS que se complementam na gestão de dados. O Amazon Glue facilita a extração, transformação e carregamento de dados de várias fontes para data warehouses, enquanto o Amazon EMR processa aplicações de big data utilizando Hadoop, Spark, Hive, entre outros. Em resumo, o AWS Glue prepara os dados para análise, e o Amazon EMR os processa.
EMR vs. Redshift
O Redshift, por sua vez, oferece serviços de processamento analítico online otimizados para consultar grandes volumes de dados utilizando SQL. Enquanto o Amazon EMR armazena dados em provedores de terceiros como S3 e DynamoDB, o Redshift possui sua própria camada de dados, permitindo o armazenamento em formato colunar.
Estratégias para Otimização de Custos no Amazon EMR
#1. Dados Formatados
O processamento de dados brutos é mais complexo e demorado. Dados formatados, com metadados sobre colunas, tipo de dados e tamanho, agilizam pesquisas e agregações. Reduzir o tamanho dos dados com técnicas de compactação também facilita o processamento.
#2. Armazenamento Econômico
A escolha de serviços de armazenamento primário econômicos, como o Amazon S3, pode reduzir custos significativamente. O modelo de pagamento do S3 é baseado no uso real, o que o torna uma opção acessível para dados de entrada e saída.
#3. Dimensionamento Adequado de Instâncias
O uso de instâncias do EC2 com o tamanho adequado pode otimizar o orçamento. As instâncias são cobradas por segundo, e o custo de gerenciamento é o mesmo para clusters grandes, independentemente do tamanho. Portanto, a utilização eficiente de máquinas maiores é mais econômica do que o uso de várias máquinas pequenas.
#4. Instâncias Spot
As instâncias spot oferecem recursos EC2 não utilizados com descontos, sendo mais baratas que as instâncias sob demanda. Apesar de serem recuperáveis quando a demanda aumenta, são ideais para tarefas tolerantes a falhas, mas não para trabalhos de longa duração.
#5. Escalonamento Automático
O recurso de escalonamento automático permite escolher o número e o tipo corretos de instâncias com base na carga de trabalho, evitando clusters super ou subdimensionados e otimizando custos.
Conclusão
O universo da nuvem e do big data é vasto e em constante evolução, com diversas ferramentas e estruturas à disposição. O Amazon EMR é uma plataforma que simplifica a execução de estruturas de big data para processar e analisar grandes volumes de dados.
Este artigo explorou os conceitos básicos, benefícios, funcionamento, aplicações e estratégias econômicas do Amazon EMR. Para aprofundar ainda mais seus conhecimentos, convidamos você a explorar o AWS Athena.