O AWS Kinesis Data Analytics possibilita a análise e o processamento de dados em fluxo contínuo, em tempo real. Através deste serviço, é possível criar painéis de análise que operam instantaneamente, examinar registros de logs em busca de problemas e identificar anomalias.
Essa ferramenta auxilia na extração de *insights* valiosos dos dados, na detecção de problemas e na resposta rápida a ocorrências, com mínima latência. Este artigo oferece uma visão geral abrangente sobre o uso do AWS Kinesis Data Analytics.
O que é AWS Kinesis Data Analytics?
Fonte: aws.amazon.com
O AWS Kinesis Data Analytics é um serviço totalmente gerenciado pela AWS, integrante da família de serviços AWS Kinesis. Ele permite o processamento de dados em fluxo, à medida que são recebidos em tempo real. Esses dados são gerados continuamente por diversas fontes, como dispositivos de IoT, *clickstreams* e registros de aplicativos. O AWS Kinesis Data Analytics disponibiliza uma instância Apache Flink gerenciada na nuvem da AWS, utilizando instâncias EC2 por baixo dos panos.
Outros serviços dessa família incluem Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose e Kinesis Data Streams. O principal objetivo dessa família de serviços é fornecer soluções completas para a coleta e o processamento de dados de *streaming*.
O que são dados de *streaming*?
Dados de *streaming* são dados que fluem continuamente para um sistema, evoluindo constantemente com a adição de novas informações. Isso contrasta com conjuntos de dados estáticos, que permanecem inalterados ao longo do tempo.
O AWS Kinesis auxilia no trabalho com conjuntos de dados limitados e ilimitados. Conjuntos de dados limitados têm um início e um fim definidos, enquanto conjuntos ilimitados têm um início, mas não um fim definido.
Funcionalidades do AWS Kinesis Data Analytics
O AWS Kinesis Data Analytics apresenta as seguintes funcionalidades notáveis:
- Análise de dados de *streaming* em tempo real.
- Editor baseado em SQL para a criação de *scripts* de análise.
- Dimensionamento automático, garantindo alta disponibilidade e confiabilidade.
- Integração com outros serviços da AWS.
A importância do Kinesis Data Analytics para empresas
- O Kinesis Data Analytics acelera a tomada de decisões, fornecendo informações de maneira ágil. A ausência de análise de dados atrasaria o processo de decisão, pois a apresentação e resumo de dados em informações úteis levariam tempo.
- Permite a detecção rápida de anomalias, agilizando a resolução de problemas. Por exemplo, transações de processamento podem sinalizar atividades suspeitas, indicando possível fraude, permitindo uma solução rápida.
- Viabiliza o monitoramento e controle de operações de negócios em tempo real, coletando dados de diversas fontes como eventos de *website*, medições de IoT e dados de sensores.
A arquitetura do AWS Kinesis Data Analytics
Como todo sistema de processamento, o AWS Kinesis Data Analytics é composto por componentes que recebem dados, os processam e geram dados modificados. A arquitetura do AWS Kinesis inclui fontes de dados, aplicativos de processamento, destinos de saída e fluxos no aplicativo para a movimentação de dados dentro do sistema.
As fontes de dados podem ser quaisquer fontes de dados de *streaming*, incluindo serviços da AWS como Firehose, S3 Buckets e Kinesis Data Streams, bem como fontes externas, como dados de séries temporais.
Os aplicativos de processamento são os aplicativos do AWS Kinesis que o usuário cria, transformando dados recebidos em informações mais relevantes. Esses aplicativos são escritos em SQL e aplicam consultas repetidamente sobre os dados obtidos das fontes.
Os destinos de saída incluem fluxos de dados, Firehose, *buckets* S3 e Amazon MSK, além de painéis de análise.
O Kinesis Data Analytics utiliza fluxos dentro do aplicativo para gerenciar o fluxo de dados entre diferentes etapas de processamento, atuando como canais para transferência de dados entre consultas SQL ou operações Flink dentro do aplicativo.
Componentes principais do AWS Kinesis Data Analytics
O AWS Kinesis Data Analytics é formado por três componentes principais, explorados detalhadamente nesta seção.
Apache Flink
A plataforma AWS Kinesis Data Analytics é uma instância gerenciada do Apache Flink, hospedada na infraestrutura de nuvem da Amazon, especificamente em instâncias EC2, que escalam automaticamente com base no uso. O Apache Flink é um *framework* para a criação de aplicações de *streaming* de alta disponibilidade e precisão.
Ele se adapta bem a dados limitados e ilimitados, operando como um sistema distribuído em um sistema de computação em *cluster*. O Apache Flink paraleliza os aplicativos e os distribui para serem computados no *cluster*.
Kinesis Data Analytics Studio
Fonte: aws.amazon.com
O Kinesis Data Analytics Studio permite criar visualizações de consultas de execução usando *notebooks*, que oferecem suporte a SQL, Python e Scala no mesmo ambiente de desenvolvimento.
Esse suporte inclui destaque e validação de sintaxe. Através de uma API, é possível criar consultas que são executadas nos dados de *streaming* diretamente nesses *notebooks*.
Os *notebooks* do Data Analytics Studio são hospedados em instâncias EC2 com dimensionamento automático, eliminando a preocupação com a infraestrutura subjacente, sendo uma solução sem servidor.
Aplicativo SQL do Kinesis Data Analytics
Fonte: docs.aws.amazon.com
Os aplicativos SQL de análise de dados se integram com fluxos de dados e *firehose*, permitindo a ingestão, o processamento com SQL e o envio de resultados de volta aos serviços da AWS.
Este componente oferece um editor baseado em console para a criação de consultas SQL. Além de escrever suas consultas, é possível usar modelos pré-construídos para operações comuns, acelerando o trabalho.
Por que utilizar o Kinesis Data Analytics
#1. Escalabilidade
Este serviço é uma instância gerenciada do Apache Flink, que utiliza computação paralela em *cluster* para distribuir o trabalho. A AWS dimensiona automaticamente o tamanho do *cluster* de computação com base na necessidade, tornando o Kinesis Data Analytics escalável para lidar com grandes volumes de dados.
#2. Desempenho
O Apache Flink apresenta alta eficiência ao trabalhar com grandes quantidades de dados, devido à sua rede de computação paralela massivamente escalável. A maioria das operações são executadas na memória ou em estruturas de dados eficientes em disco, proporcionando latências inferiores a um segundo.
#3. Otimização
A plataforma permite personalizações para maximizar o desempenho. É possível alterar os tempos e tamanhos de janelas, e utilizar janelas em cascata ou deslizantes para otimizar o desempenho. Também é possível filtrar dados, focando nos atributos de interesse. O desempenho também pode ser otimizado ajustando as consultas SQL.
#4. Segurança
O AWS Kinesis Data Analytics oferece a segurança da Nuvem AWS, incluindo criptografia de dados em trânsito, gerenciamento de acesso a dados e análises, além de atualizações e *patches* regulares.
#5. Conformidade
O serviço facilita o cumprimento de regulamentos de dados e privacidade, permitindo a definição de políticas de retenção e exclusão de dados. Serviços da AWS também auxiliam na identificação de ameaças e incidentes em tempo real, garantindo o tratamento correto e apropriado dos dados.
Casos de uso e aplicações do Kinesis Data Analytics
O AWS Kinesis Data Analytics permite escrever códigos para ler, processar e armazenar dados em *streaming* continuamente, possibilitando a criação de:
- Painéis de análise para processar dados instantaneamente, como eventos em seu site/plataforma.
- Processamento de dados para torná-los mais relevantes antes do envio para outros serviços da AWS como Amazon S3 Buckets, Amazon Kinesis Data Streams ou Amazon MSK.
- Processamento e armazenamento em tempo real de dados provenientes de dispositivos IoT.
Estudos de caso e histórias de sucesso
Arity
A Arity, empresa de tecnologia em transporte, utiliza o AWS Kinesis Data Analytics para obter *insights* de dados de direção, visando um transporte mais seguro, rápido e inteligente. A implementação reduziu o tempo para resolver desafios de trimestres para semanas.
Nextdoor
O Nextdoor, aplicativo de rede social localizada, utiliza o AWS Kinesis Data Analytics para obter *insights* sobre a eficácia dos clientes em diferentes canais de engajamento.
Autodesk
A Autodesk, desenvolvedora de softwares de design e engenharia, utiliza o AWS Kinesis Data Analytics para analisar logs, compreender o uso de seus produtos e aprimorar seu software.
Recursos de aprendizado
#1. Recursos de análise de dados do AWS Kinesis
Os Recursos de análise de dados do AWS Kinesis, da AWS, oferecem um conjunto de materiais excelentes para começar a aprender o AWS Kinesis, incluindo documentação abrangente sobre a plataforma.
#2. Tutorial do AWS Kinesis para iniciantes – YouTube
Há tutoriais no YouTube, como este:
Considerações Finais
Este artigo apresentou o AWS Kinesis Data Analytics, seu propósito, benefícios e áreas de aplicação.
A próxima leitura sugerida é sobre o Apache Cassandra.