Planejar uma arquitetura moderna de dados e inteligência artificial que seja robusta, escalável e eficiente é fundamental para garantir que sistemas complexos possam lidar com volumes crescentes de dados, oferecer alta disponibilidade e se adaptar rapidamente a mudanças nas necessidades do negócio. Uma arquitetura bem planejada não apenas melhora o desempenho geral, mas também minimiza riscos, reduz custos e aumenta a eficiência operacional. Utilizar serviços serverless da Amazon Web Services (AWS), pode ser um divisor de águas para organizações que buscam criar soluções modernas, ágeis e preparadas para o futuro. Essa abordagem não só otimiza recursos, como também oferece um ambiente ideal para impulsionar inovações em IA e Big Data.
Desta forma, trago hoje uma das minhas Arquiteturas de Data & AI AWS preferidas e que atende a vários cenários reais sempre com foco em estruturar e acelerar a implantação da cultura data driven nas organizações.
Visão Geral da Arquitetura:
➡ As fontes de dados são diversas. Bancos de Dados Relacionais (Oracle, Sql Server, PostgreSQL e MySQL) e NoSQL como o MongoDB. API e arquivos XML, Json, XLS entre outros.
➡ A integração de dados é realizada pelo AWS Glue que é um serviço serverless gerenciado da AWS. A ingestão dos dados utiliza Spark para processamento distribuído dos grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente. A arquitetura medallion em camadas bronze, silver e gold utilizamos conforme boas práticas de mercado.
➡ O Amazon Athena é utilizado para consultas interativas no Amazon S3 usando SQL padrão. Outro serviço serverless que não precisamos gerenciar infraestrutura.
➡ Na camada Analytics Layer - AI/ML, os Engenheiros, Cientistas, Analistas de Dados e BI utilizam diversos serviços.
- Os principais Datavis (Power BI, Tableau, Qlik e Amazon QuickSight) para visualização e análise de dados.
- Amazon Athena para consultas interativas.
- Amazon SageMaker, serviço gerenciado AWS que facilita o desenvolvimento, treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina em escala.
- Amazon Bedrock, serviço gerenciado AWS utilizado para criação e escalabilidade de aplicações de IA Generativa.
➡ IaC - Infraestrutura como código com a utilização do Terraform para provisionamento de todos os recursos na AWS.
➡ CI/CD - Utilizando o GitHub Repos e GitHub Actions. Repositório, versionamento de código e automação das esteiras de integração contínua (CI) e entrega contínua (CD).
➡ O AWS Glue Workflow é utilizado para orquestração dos jobs. Poderíamos utilizar também o Airflow.
➡ Governança de Dados completa com os serviços AWS Glue Data Catalog, AWS Glue Data Quality, AWS Lake Formation e Amazon Macie.
💡 Acesse a documentação completa dos serviços AWS e saiba mais:
Bons estudos! 🚀🚀🚀
Grande abraço do Van! 🤗 😎
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