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Construyendo un data lake en la nube aws

  • 1. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AWSWebinar Series Latinoamérica Antonia Díaz Fuentealba Solutions Architect @ AWS Construyendo un Data Lake en la nube de AWS Introducción a AWS Lake Formation
  • 2. ¿Cómo interactuar durante el evento? ¿Tiene un proyecto y necesita ayuda de nuestro equipo comercial? Acceda al LIVE CHAT con este QR code o con el enlace enviado en el chat del evento. Preguntas y respuestas en vivo durante todo el evento ¡Haga sus preguntas directamente a los expertos de AWS! Haga clic en el signo "?" y envíe sus preguntas.
  • 3. OLTP Enterprise data warehouse Business intelligence …se realiza en entorno a data warehouses ERP LOB CRM Tradicionalmente, el proceso de toma de decisiones
  • 4. * IDC, Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical: Don’t Focus on Big Data, Focus on the Data That’s Big, April 2017. Datos cada 5 años Hoyhaymásdatosque personas Losdatossonmásdiversos 15 años existir por Las plataforma de datos necesitan: 1,000x crecer >10x crecen Los datos ya no caben
  • 5. Haymáspersonas accediendolosdatos Ymayornecesidadde tenerdisponibleslosdatos Data Scientists Analysts Business Users Applications Machine Learning SQL analytics Scientific Real-time, streaming Cargas de trabajo cada vez más diversas
  • 6. Democratización de los datos Governanza y control cumplir con las regulaciones y requerimientos de governanza? Cómo democratizar el acceso a los datos y a la vez Mayor presión para regular
  • 7. Un data lake es un repositorio centralizado que permite el almacenamiento de todos tus datos, estructurados y no estructurados, a cualquier escala
  • 8. Data Lakes proporciona: Datos relacionales y no relacionales Escala de Exabytes Conjunto diverso de herramientas de Analytics y ML Capacidad de trabajar sobre tus datos sin moverlos Bajo costo de storage y analytics OLTP ERP CRM LOB Data Warehouse Business Intelligence Data Lake 100110000100101011100101010 111001010100001011111011010 0011110010110010110 0100011000010 Devices Web Sensors Social Catalog Machine Learning DW Queries Big data processing Interactive Real-time Por qué utilizar data lakes?
  • 9. Amazon S3 Durabilidad, disponibilidad, y escalabilidad inigualadas Define puntos de acceso para aumentar la seguridad de datos compartidos Fácil de usar con optimización de costos: Intelligent-tiering Mejores funcionalidades en seguridad, compliance, y auditoría Variedad de formas para ingestar data Portafolio más Amplio de Analytics en AWS Funcionalidades para data “fría” y archivo de datos Amazon S3 es la elección más popular para Data Lakes
  • 10. AWS Direct Connect AWS Database Migration Service AWS Snowball On-premises Data Movement AWS IoT Core Amazon Kinesis Real-time Data Movement Almacenamiento Centralizado Almacenamiento Seguro y costo-efectivo, con Amazon S3 Amazon S3 P roc es am ientoyA nalytic s Amazon Athena Amazon EMR AWS Glue Amazon Redshift Amazon DynamoDB Amazon QuickSight Amazon Kinesis Amazon Elasticsearch Service Amazon Neptune Amazon RDS M ac hineL earningyA I TensorFlow on AWS AWS DeepLens AWS Deep Learning AMIs Amazon SageMaker Amazon Rekognition Amazon Kendra Amazon Fraud Detector Amazon Forecast Amazon Comprehend Amazon Lookout for Metrics Robusta infraestructura para Data Lake con AWS
  • 11. Más data lakes y analytics en AWS que en cualquier otro lugar
  • 12. Construir data lakes limpios y seguros puede llevar meses
  • 13. Construcción de datasets de entrenamiento Limpieza y organización de los datos Recolectar los datasets Minería de los datos para encontrar patrones Tunning de los algoritmos Otros La preparación de los datos representa ~80% del trabajo
  • 14. Configurar almacenamiento 1 Mover data 2 Limpiar, preparar y catalogar data 3 Configurar políticas de seguridad y compliance 4 Disponibilizar data para el análisis 5 Etapas necesarias para construir un data lake
  • 15. Servicio totalmente administrado que permite que Analistas de datos construyan data lakes limpios y seguros en días Científicos de datos Ingenieros de datos AWS Lake Formation
  • 16. Amazon S3 Data Lake Storage Almacenamiento durable, costo-efectivo con capacidad de replicación global Proceso de ingesta y limpieza de datos simplificado para brindar agilidad a ingenieros de datos Administración centralizada de permisos granulares para equipo de seguridad Herramientas integradas de descubrimiento, análisis y reports disponibles para todos los usuarios Amazon Athena Amazon QuickSight Amazon Redshift AWS Glue Amazon EMR Lake Formation AWS Glue Blueprints ML Transforms Data Catalog Access Control AWS SageMaker AWS Lake Formation Solution Stack
  • 17. Cómo funciona? Asegura y Controla Define controles de acceso para proveer la data correcta a los usuarios, grupos y roles correctos. Granularidad a nivel de bases de datos flexibles, tablas y columnas. Ingesta y Organiza Automáticamente ingesta, limpia, encripta y registra el contenido de buckets de Amazon S3, incluyendo logs de CloudTrail, CloudFront y Amazon ELB. Colabora y Utiliza Descubre y busca utilizando el catálogo de metadata. Todos los accesos son evaluados según las políticas, por lo que tus datos están protegidos incluso si las herramientas cambian o nuevos datos son guardados. Monitorea y Audita Genera alertas ante solicitudes de acceso y excepciones de políticas. Revisa el historial de actividad con logs detallados sobre cambios y linaje de la data.
  • 18. Logs DBs Blueprints Data Lake Storage Data Catalog Access Control Data import Lake Formation Crawlers ML-based data prep Una vez Incremental Carga datos en el data lake fácilmente
  • 21. Elimina fácilmente duplicados en tu data con transformaciones de ML Junta registros relacionados, luego Lake Formation separará muestras de entrenamiento y testeo Lake Formation identifica los registros duplicados y aplica un algorithmo fuzzy match Ajusta o entrega nuevos ejemplos de asociaciones hasta que estés satisfecho con el performance del modelo Agrega la transformación de ML entrenada como parte de tu flujo de preparación de datos
  • 22. 1. El administrador configura los permisos de un usuario sobre los recursos en el data catalog: bases de datos, tablas y columnas 2. El usuario accede a los datos usando los servicios integrados unifica la metadata y los permisos de acceso a los datos. Otorga acceso a los recursos. Permisos Centralizados
  • 23. AWS Lake Formation Security – Dive deep Redshift Spectrum Glue EMR Athena User Query T Request access for T Short-term creds for T Amazon S3 Request objs comprising T Return objs of T AWS Lake Formation 1 2 3 4 5 Principals can be IAM users, roles, and users via federation e.g., Active Directory Integrated services
  • 24. Controla el acceso a los datos con simples políticas: permitir y denegar Especifica permisos sobre DBs, tablas, y columnas del data catalog en vez de buckets u objetos Visualiza fácilmente los permisos otorgados a un usuario en particular Audita el acceso a tus datos todo desde un mismo lugar User 1 User 2 Permisos de acceso en AWS Lake Formation
  • 25. Búsqueda basada en texto en las tablas que contienen la metadata Puedes añadir atributos como los Data owners, stewards y otras propiedades asociadas al origen de datos Añade atributos como nivel de sensibilidad de los datos, definiciones de columnas y otras propiedades asociadas a cada columnas Búsqueda y filtros basados en texto Consulta datos en Amazon Athena Busca y colabora entre múltiples usuarios
  • 26. See detailed alerts in the console Download audit logs for further analytics Data ingest and catalog notifications also published to AmazonCloudWatch events Audita y monitorea en tiempo real
  • 28. ¡Gracias! Manténgase informado sobre las próximas sesiones ¡Accede a la programación del webinar con este código QR y regístrese! QR CODE Cuéntenos qué opina del seminario web Haga clic en “salir” para responder a una encuesta de satisfacción rápida