2. Como interagir durante o evento?
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3. Agenda
- Por que precisamos de bancos de dados NoSQL;
- MongoDB e como você pode utilizá-lo na AWS (DocumentDB e MongoDB
Atlas);
- Analisando o relacionamento entre dados com bancos de dados orientados a
grafos, como o Neo4j e Amazon Neptune;
- Análise de logs com o Amazon Elasticsearch Service;
- Performance com Redis e o Amazon ElastiCache.
4. Bancos de dados relacionais
ID Nome Cidade
1 Andre Natal
2 Francisco Fortaleza
3 Maria Palmas
Cidade Estado
Natal Rio Grande do Norte
Fortaleza Ceará
Palmas Tocantins
Localização
Clientes
10. Bancos de dados relacionais
ID Nome Cidade
1 Andre Natal
2 Francisco Fortaleza
3 Maria Palmas
Cidade Estado
Natal Rio Grande do Norte
Fortaleza Ceará
Palmas Tocantins
Localização
Clientes
12. Banco de Dados
de Aplicação #2
Banco de Dados
de Aplicação #3
Banco de Dados
de Aplicação #1
Banco de Dados
de Aplicação #4
Aplicação
Banco de Dados
de Integração
Aplicação
#1
Aplicação
#2
Aplicação
#3
15. Bancos de dados orientados a documentos
Andre
Natal
37
Francisco
Fortaleza
Maria
Palmas
24
Nome: Andre
Cidade: Natal
Idade: 37
Nome: Francisco
Cidade: Fortaleza
Nome: Maria
Cidade: Palmas
Idade: 24
Collection: clientes
16. Bancos de dados orientados a documentos
Andre
Natal
37
Francisco
Fortaleza
Maria
Palmas
24
{
‘nome': ‘Andre',
‘cidade’: ‘Natal’,
‘idade’: 37
}
{
‘nome’: ‘Francisco',
‘cidade’: ‘Fortaleza’
}
{
‘nome’: ‘Maria',
‘cidade’: ‘Palmas’,
‘idade’: 24
}
18. Desafios com bancos de dados tradicionais
API
Processador de consultas
Cache
Logging
Armazenamento
Aplicação
Não foi projetado para
a nuvem
Arquitetura monolítica
19. Desafios com bancos de dados tradicionais
Nó 1 Nó 2 Nó 3
Disco Disco Disco
Nó 4
Disco
Replicação
20. Desafios com bancos de dados tradicionais
- Recuperação de falhas em nós;
- Escalabilidade do armazenamento;
- Backups sem afetar performance;
- Durabilidade dos dados.
23. Instância
(Réplica)
Armazenamento distribuído
Zona de disponibilidade 1 Zona de disponibilidade 2 Zona de disponibilidade 3
Leituras
Instância
(Primária)
Instância
(Réplica)
Leituras
Escrita
s
Leituras
Computação
2-96 cores
4-768GB RAM
Armazenamento
28. Outras opções
- MongoDB na AWS:
https://aws.amazon.com/pt/quickstart/architecture/mongodb/
- MongoDB Atlas na AWS:
https://aws.amazon.com/quickstart/architecture/mongodb-atlas/
32. Empresa
1
João Maria
Andre
Pedido
317
Helicóptero
Carro
Trabalha para
Trabalha para
Trabalha para
Fez
Contém
Contém
ID Nome Cidade
1 Empresa 1 Natal
2 Empresa 2 Fortaleza
Empresas
ID Nome EmpresaID
1 Andre 1
2 Maria 1
Pessoas
ID
PessoaI
D
Data
1 1 02/08/2021
Pedidos
Pedido
ID PedidoID ProdutoID Quantidade
1 1 1 1
2 1 2 2
ID Descrição
1 Carro
2 Helicóptero
Produtos
36. Amazon Neptune
Rápido
Consulte bilhões de relacionamentos
com latência de milissegundos
Confiável
6 réplicas de seus dados em 3 AZs
Open Source
Suporta ApacheTinkerPop
eW3C RDF
Construa consultas poderosas
facilmente com Gremlin e
SPARQL
Fácil
40. Logs possuem valiosos insights operacionais
Insights
de negócio
Quais funcionalidades são mais ou menos usadas?
Quais usuários são mais ativos e por quê?
Existe alguma atividade de autenticação suspeita?
Quais dados foram acessados por este endereço IP?
Segurança
Minha infraestrutura está funcionando?
Qual é a latência e a taxa de erro?
O que causou meu problema de aplicativo?
Aplicações
42. Produtores
Tracing
Logs de serviços AWS
Logs de segurança
Logs da aplicação
e infraestrutura
Métricas da aplicação e
infraestrutura
Coletores
Amazon Kinesis
Agent
CloudWatch
Agent
fluentbit
Beats
fluentd
Agregadores
Amazon Managed
Streaming for Kafka
Amazon Simple
Storage Service
Amazon Kinesis
Firehose
Logstash
Kibana
Amazon Elasticsearch
Service
Análise de logs: fluxo
43. Conteúdo relevante
- Implementando análise de logs com Amazon Elastic Kubernetes Service
(EKS), Fluent Bit e Amazon Elasticsearch Service:
https://www.eksworkshop.com/intermediate/230_logging/
45. Bancos de dados chave-valor
Chave Valor
nome Andre
Redis
Chave Valor
idade 72
Chave Valor
esportes
corrida
natação
canoagem
46. Funcionalidades
- Colocar dados no banco de dados;
- Obter dados do banco de dados;
- Baseado em chaves;
Chave Valor
nome Andre
Chave Valor
idade 72
Chave Valor
esportes
corrida
natação
canoagem
49. Aplicação
ID Nome
1 Andre
Banco de dados
Redis
Clientes
ID Item
1 Helicóptero
Itens
ClienteID ItemID Valor
1 1 100.000
Lances
Chave Valor
1 ClienteID 1
Valor 317.000
1 1 317.000
53. Obrigado!
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