AWS Database Day - Português

1. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Thiago Paulino Brunno Orpinelli AWS Database Services Webinar 26 de Junho de 2018

2. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Portifólio de Produtos RDS Aurora Database Migration Service Amazon Neptune Relational Databases DynamoDB ElastiCache NoSQL & In-Memory Amazon Redshift EMR Data Pipeline Athena Big Data QuickSight Elasticsearch Amazon ML Analytics

4. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Uso de serviços de banco de dados • Amazon Aurora é o serviço que mais cresce na história da AWS • Mais de 75.000 bancos de dados foram migrados usando o AWS Database Migration Service

5. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Bancos de Dados Relacionais RDS Aurora Database Migration Service Amazon Neptune

6. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark • Suporte a vários bancos de dados: Aurora, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle, SQL Server. • Provisionamento, correção, dimensionamento, backup / restauração e failover automatizados. • Use com armazenamento GP2 ou IOPS provisionado • Alta disponibilidade com o RDS Multi-AZ – 99.95% SLA para implantações Multi-AZ Amazon RDS Amazon Aurora

7. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Key Insight: Bancos de dados relacionais são complexos • Nossa experiência na Amazon.com nos ensinou que os bancos de dados relacionais podem ser difíceis de gerenciar e operar com alta disponibilidade • Bancos de dados relacionais mal gerenciados são a principal causa de perda de sono e tempo de inatividade no mundo de TI!

8. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark • Menor TCO pois gerenciamos o trabalho duro • Obtenha mais de suas equipes • Concentre-se nas coisas que o diferenciam, ou seja no seu negócio • Alta disponibilidade integrada e replicação de regiões cruzadas em vários datacenters • Disponível em todos os mecanismos, incluindo edições básicas/padrão, não apenas para edições corporativas • Agora, até mesmo uma pequena startup pode aproveitar vários data centers para projetar aplicativos altamente disponíveis com mais de 99,95% de disponibilidade. Mais barato, mais fácil e melhor

9. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Tolerância a falhas de nível empresarial solução para bancos de dados de produção Failover automático Replicação Síncrona Barato e contratado com um clique Implantações Multi-AZ de alta disponibilidade

11. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark • Airbnb moveu seu banco de dados MySQL principal para o Amazon RDS com apenas 15 minutos de inatividade • O RDS simplifica muito das tarefas administrativas demoradas associadas aos bancos de dados, para que os engenheiros foquem mais tempo no que realmente importa para seu negócio • Usa as réplicas de leitura, sincronizadas de maneira assíncrona para melhorar o desempenho do site. Iniciado por meio do console do RDS ou de uma chamada de API • Aproveita a zona multi-disponibilidade (Multi-AZ) para alta disponibilidade Airbnb – Amazon RDS for MySQL

12. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Reinvantando o banco de dados relacional

13. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Perguntas chaves • E se começássemos de uma folha de papel limpa com apenas restrição, sendo que o banco de dados era um banco de dados relacional? • Poderíamos oferecer um desempenho muito melhor aproveitando a enorme escala da nossa nuvem? • Poderíamos dar a vocês um banco de dados com durabilidade projetada indistinguível de 100% e disponibilidade de 99,99%? • … E poderíamos ser melhores e mais baratos do que os bancos de dados comerciais de 30 anos, atualmente em uso?

15. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Sim, podemos. Resposta = Amazon Aurora • Um mecanismo de banco de dados relacional, construído desde o início para aproveitar a AWS • Para todos os novos aplicativos que exigem SQL, recomendamos o uso do Amazon Aurora • Desempenho comercial e disponibilidade a preços de OpenSource (Código aberto) • Mantém a compatibilidade com o MySQL 5.6, 5.7 e PostgreSQL 9.6

16. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Amazon RDS para Aurora • MySQL e PostgreSQL compatível com desempenho até 5x melhor no mesmo hardware: 100.000 gravações/seg. E 500.000 leituras/seg • Amazenamento escalável com até 64 TB em banco de dados único, até 15 réplicas de leitura • Camada de armazenamento SSD personalizada, altamente disponível, durável e tolerante a falhas: 6 vias replicadas em 3 zonas de disponibilidade • Criptografia transparente para dados em repouso usando o AWS KMS • Procedimentos armazenados no Amazon Aurora podem invocar funções do AWS Lambda

18. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Caso de uso: análises e relatórios próximo do tempo real Master Read Replica Read Replica Read Replica Shared distributed storage volume Reader end-pointUm cliente do setor de viagens migrou para a Aurora para seu principal aplicativo de relatórios, acessado por aproximadamente 1.000 usuários internos. • As réplicas podem ser criadas, excluídas e dimensionadas em minutos, baseado em sua demanda. • As consultas somente leitura têm o balanceamento de carga em toda a frota de réplicas por meio de um endpoint DNS - nenhuma configuração de aplicativo é necessária quando as réplicas são adicionadas ou removidas. • O atraso de replicação baixa permite a extração de dados novos sem atrasos, imediatamente após o carregamento dos dados. • Ganhos de desempenho significativos para as principais consultas de análise - algumas das consultas sendo executadas em 1/100 da hora original. ► Até 15 réplicas de leitura ► Baixo tempo de replicação - normalmente <10ms ► Ponto final do leitor com balanceamento de carga

19. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Amazon Aurora é PostgreSQL compatível • Compatibilidade do PostgreSQL 9.6 com suporte para PostGIS • Todos os recursos que você espera do Amazon Aurora, incluindo 15 réplicas de leitura com menos de 10 ms, armazenamento compartilhado, failover sem perda de dados, replicação de 6 vias em 3 zonas de disponibilidade, criptografia com AWS KMS

20. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Simplifique o monitoramento no Console de gerenciamento da AWS  Carga do banco de dados: identifica os gargalos do banco de dados.  Fácil  Poderoso  Identifica as fontes de gargalos  Top SQL (SQL mais executados)  Período de análise Ajustável  Hora, dia, semana e mais. Max CPU Insights de desempenho para o Amazon RDS

21. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Amazon Neptune • O Amazon Neptune oferece suporte aos modelos de Grafos comuns Property Graph e RDF do W3C e suas respectivas linguagens de consulta TinkerPop Gremlin e SPARQL. • Altamente disponível, com réplicas de leitura, recuperação point-in-time, backup contínuo para o Amazon S3 e replicação em 3 zonas de disponibilidade. • Totalmente gerenciado. Não precisa se preocupar com tarefas de gerenciamento de banco de dados: provisionamento de hardware, correção de software, instalação, configuração ou backups.

22. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Amazon Neptune Banco de dados grafo rápido, confiável e totalmente gerenciado Amazon Neptune é um mecanismo de banco de dados grafo com projeto específico e alta performance, otimizado para armazenar bilhões de relacionamentos e consultar os grafos com latência de milissegundos Facilita a criação e a execução de aplicativos que trabalham com conjuntos de dados altamente conectados. Neptune é seguro, com suporte à criptografia em repouso e em trânsito O Neptune atende a casos de uso de grafo como: mecanismos de recomendação, detecção de fraudes, gráficos de conhecimento, descobertas de medicamentos e segurança de rede.

23. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Benefícios • Oferece Suporte a APIs de Gráficos Aberta • Altos níveis de performance e escalabilidade • Alta disponibilidade e resiliência • Altamente Seguro • Totalmente gerenciado

24. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Quando usar bancos de dados gráficos • Estruturas de Grafo como nós (entidades de dados), bordas (relacionamentos) e propriedades para representar e armazenar dados. • A performance interativa do Neptune em grande escala possibilita um amplo conjunto de casos de uso de gráficos. Bancos de dados grafo, como o Amazon Neptune, foram criados para armazenar relacionamentos e navegar por eles. Esses bancos de dados são vantajosos em relação aos bancos de dados relacionais em casos de uso como redes sociais, mecanismos de recomendação e detecção de fraudes, onde é necessário criar relacionamentos entre os dados e consultar rapidamente esses relacionamentos

25. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Caso de Uso: Redes Sociais O Amazon Neptune pode processar com rapidez e facilidade grandes conjuntos de perfis de usuários e interações para criar aplicativos de redes sociais. • Consultas grafo altamente interativas com alto throughput para levar recursos sociais aos aplicativos. Por exemplo, se você estiver criando um feed social em um aplicativo, poderá usar o Neptune para fornecer resultados que priorizam exibir para os usuários as atualizações mais recentes de sua família, dos amigos cujas atualizações os usuários curtem e dos amigos que moram perto dos usuários.

27. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark AWS Database Migration Service • Serviço totalmente gerenciado para migração do local para o AWS Cloud com tempo de inatividade mínimo • Migra dados para/e de todos os bancos de dados comerciais e de código aberto amplamente usados • Ferramenta de conversão de esquema (AWS SCT Tool) que converte esquemas de banco de dados de origem, em um formato de destino diferente, exemplo: Banco de dados licenciados para banco de dados open-source. • Suporta replicação de dados homogêneos e heterogêneos • Um banco de dados do tamanho de Terabytes pode ser migrado por apenas US $ 3

28. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Recursos de Conversão de Banco de Dados na ferramenta SCT(Schema Conversion Tool) Fonte da Base de Dados Banco de Dados de Destino Microsoft SQL Server  Amazon Aurora, MySQL, PostgreSQL MySQL  PostgreSQL Oracle  Amazon Aurora, MySQL, PostgreSQL Oracle Data Warehouse  Amazon Redshift PostgreSQL  Amazon Aurora, MySQL Teradata, Netezza, Greenplum  Amazon Redshift

30. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Migração Heterogênea • Oracle Database em, um data-center privado, migrado para o Amazon RDS, PostgreSQL. • Usou o AWS Schema Conversion Tool para converter o esquema de banco de dados • Foi usada replicação contínua (CDC) para manter os bancos de dados em sincronia até atingirem a janela de transição • Benefícios: • Maior confiabilidade do ambiente de nuvem • Economia nos custos de licenciamento da Oracle • O Relatório de Avaliação SCT permite entender o escopo da migração, quais são os ajustes necessário para a aplicação.

31. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark NoSQL & In Memory DynamoDB ElastiCache

34. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Perguntas Chaves • Aurora foi projetado com uma única restrição: o Compatibilidade com SQL e semântica de banco de dados relacional • E se dissermos não a essa restrição? o Não para SQL = NoSQL • Poderíamos eliminar as coisas de que não gostamos nos bancos de dados relacionais?

36. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Sim... Resposta = Amazon DynamoDB • Banco de dados que pode ser dimensionado além de uma única caixa sem nenhuma alteração no seu aplicativo. • Você pode começar pequeno, mas saiba que não há limite para o sucesso de seu aplicativo. • Se seu aplicativo estiver funcionando rapidamente com 10 usuários, ele sempre será executado rapidamente, mesmo quando você tiver usuários de 1, 10 ou 100 milhões usando seu aplicativo. • Não é necessário gastar tempo ajustando consultas e diagnosticando por que seu aplicativo está sendo executado lentamente. • Forneça disponibilidade e durabilidade indistinguíveis de 100%. • 99.99% and 60 second failover are not good enough. • Você não precisa gerenciar nada. Você nem precisa saber o que é uma instância de banco de dados. • Nenhum Schema. Tudo o que você precisa nos informar é o número de leituras/s e gravações/s que você deseja executar. Nós fazemos o resto.

38. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Lyft aumenta facilmente seu sistema de rastreamento de localização Ride usando o DynamoDB Era tão simples de escalar. Nós tínhamos dois botões. Um era para leituras e um era para gravações. Chris Lambert CTO, Lyft ” “ • Lyft serve até 8x mais passeios nos horários de pico • A localização do GPS para todos os passeios foi rastreada no sistema de localização do percurso. • Em junho de 2014, a Lyft implantou o DynamoDB em produção. • O Lyft já transferiu muitos de seus outros armazenamentos de dados para o DynamoDB também.

39. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Cache em memória Memcached ou Redis Totalmente gerenciado; zero administração Amazon ElastiCache

40. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Principais recursos do ElastiCache • Totalmente gerenciado • Descoberta automática do nó de cache • Posicionamento do nó Multi-AZ • Totalmente gerenciado • Persistência • Leitor de Réplicas • Multi-AZ com "failover automático“ • Redis cluster

42. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark RDS e ElastiCache estão por trás do aplicativo Taxi-Booking do Grab A latência de uma chamada de cabine deve ser baixa e permanecer baixa, mesmo em tempos de pico de tráfego, de centenas de milhares de solicitações de táxi por minuto. Usamos o ElastiCache for Redis na frente do RDS MySQL para manter o desempenho em tempo real de nossos sistemas em qualquer escala. Ryan Ooi Sr. Devops Engineer, Grab “ • Grab é um popular aplicativo de chamada de táxi no sudeste da Ásia. • O tempo médio de resposta da camada da API é <40 ms, obrigando uma camada na memória a atingir esse desempenho. • Uma pequena equipe de devops que tentou rodar o Redis no EC2 antes, mas isso era muito trabalho. O uso do RDS e do ElastiCache no Multi-AZ permitiu que eles terceirizassem todo o gerenciamento para a AWS.

43. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Big Data Amazon Redshift Amazon EMR Amazon Athena Data Pipeline

44. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Amazon Redshift • Petabyte-scale, relacional, MPP, data warehousing • Totalmente gerenciado com plataformas SSD e HDD • Segurança end-to-end integrada, incluindo chaves gerenciadas pelo cliente • $1,000/TB/ano; começa em $0.25/hour

45. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Porque criamos o Amazon Redshift • Os clientes estavam gerando dados na nuvem, mas movendo-os no local para analisá-los usando um data warehouse • Os clientes migraram tudo para a AWS, exceto seus armazéns de dados no local. • Eles queriam fechar esses centros de dados, mas não puderam, até que lhes oferecemos uma solução na nuvem.

46. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Gartner: User Survey Analysis: Key Trends Shaping the Future of Data Center Infrastructure Through 2011 IDC: Worldwide Business Analytics Software 2012–2016 Forecast and 2011 Vendor Shares Available for analysis Generated data 1990 2000 2010 2020 Key Insight: A maioria dos dados cai no chão 90% dos dados de uma empresa nunca são analisados Altos custos e complexidade dos sistemas tradicionais de DW dificultam a justificativa da despesa de capital

47. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Nos perguntamos… • Podemos projetar um sistema barato e dimensionável o suficiente para permitir que você analise todos os seus dados? • Poderíamos criar um serviço que fosse mais rápido, mais barato e mais fácil de usar que os sistemas tradicionais de DW?

49. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Sim! Podemos. Resposta = Amazon Redshift • Um sistema MPP (massively parallel processing) com até 128 nós de computação para armazenar e processar até 2 PB de dados compactados • Por $ 1.000 / TB / ano, é tão barato que você pode analisar todos os seus dados • Você pode provisionar um petabyte em menos de três minutos e pagá-lo por hora • 10x desempenho e 1/10 o preço de outras soluções • Totalmente gerenciado com provisionamento automatizado, correção, segurança, backup, restauração e tolerância a falhas integrada

51. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark NTT Docomo: Maior operadora de celular do Japão • 68 milhões de clientes • 10s de TBs por dia de dados em toda a rede móvel • 6PB do total de dados (descompactado) • Ciência de dados para operações de marketing, logística etc. • Greenplum on-premises • Cluster DS2.8XL de 125 nós • 4,500 vCPUs, 30TB RAM • 6 PB dados não compactados • consultas analíticas 10x mais rápidas • Redução de 50% no tempo de implantação de novos aplicativos de BI • Significante menos ops. overhead

52. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Amazon EMR • Hadoop, Hive, Presto, Spark, Tez, Impala etc. • Release 5.2: Hadoop 2.7.3, Hive 2.1, Spark 2.02, Zeppelin, Presto, HBase 1.2.3 and HBase on S3, Phoenix, Tez, Flink • Novos aplicativos adicionados em até 30 dias após o lançamento do código aberto • Totalmente gerenciado, escalonamento automático de clusters com suporte para preços sob demanda e spot • Suporte para sistemas de arquivos HDFS e S3, permitindo computação e armazenamento separados; vários clusters podem ser executados nos mesmos dados no S3 • HIPAA-elegível. Suporte para criptografia de ponta a ponta, IAM / VPC, criptografia do lado do cliente S3 com chaves gerenciadas pelo cliente e AWS KMS

53. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Porque construimos o Amazon EMR • Os clientes queriam usar as estruturas analíticas de código aberto mais recentes para analisar e transformar seus dados • Os clientes queriam usar tecnologias como Spark e Presto em conjunto com serviços da AWS, como o Amazon S3, e recursos como instâncias spot do EC2 • Os clientes queriam se beneficiar da elasticidade que a AWS oferece

55. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Amazon Athena • Serviço de consulta sem servidor para consultar dados no S3 sem infraestrutura para gerenciar. • Nenhum carregamento de dados é necessário; consulta diretamente do Amazon S3. • Use consultas ANSI SQL padrão com suporte para junções, JSON e funções de janela. • Suporte para vários formatos de dados incluem texto, CSV, TSV, JSON, Avro, ORC, Parquet. • Pague por consulta apenas quando você estiver executando consultas. US $ 5 / TB digitalizado; se você compactar seus dados, suas consultas custam menos.

56. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Porque construimos Amazon Athena • Os clientes queriam uma maneira fácil de executar consultas ad-hoc em dados no Amazon S3 sem infraestrutura para gerenciar • Os clientes queriam um serviço que pudesse complementar o uso do Amazon Redshift e do Amazon EMR • Os clientes queriam dar essa capacidade a qualquer pessoa da empresa e pagar apenas por consulta

58. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark© 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Analytics QuickSight Amazon ES Amazon ML

59. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Como um serviço de nuvem nativo, o QuickSight combina a velocidade, a escalabilidade e a facilidade de implantação das quais nossos clientes passaram a depender do valor e da economia que você espera da AWS. Amazon QuickSight Rápido, fácil de usar o serviço de análise de negócios a 1/10 do custo das soluções tradicionais de BI.

60. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Amazon QuickSight • Detecta automaticamente fontes de dados da AWS, como o Amazon Redshift, RDS e S3 • Conecte-se a fontes de terceiros, como Excel, Salesforce e outros bancos de dados hospedados / no local • Desempenho super rápido com SPICE • Visualizações instantâneas com autógrafo • Compartilhe e colabore com segurança em análises, painéis e histórias • Experiência nativa do iPhone e acesso baseado na web de todos os outros dispositivos • Conjuntos de dados controlados • Controles de acesso do usuário • Integração do Active Directory

61. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark QuickSight fornecendo insights em tempo real no MLB Advanced Media O QuickSight fornece uma visão em tempo real e em 360 graus dos nossos negócios, sem ser restringido por painéis e métricas pré-desenvolvidos, expandindo nosso uso de dados para tomar decisões informadas. Brandon Sangiovanni Sr. BI Development Manager ” “

62. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark • Mecanismo distribuído de pesquisa e análise • Serviço gerenciado usando Elasticsearch e Kibana • Totalmente gerenciado; admin zero • Altamente disponível e confiável • Totalmente integrado com outros serviços da AWS Amazon Elasticsearch Service

63. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Principais Casos de Uso do Amazon Elasticsearch Service Log Analytics & Operational Monitoring • Monitore o desempenho de seu aplicativo, servidores da Web e hardware • Ferramentas de visualização de dados fáceis de usar, mas eficientes, para detectar problemas quase em tempo real • Capacidade de escavar seus registros de maneira intuitiva e refinada • Kibana provides fast, easy visualization Traditional Search • Aplicativo ou site fornece recursos de pesquisa em diversos documentos • Encarregado de fazer essa base de conhecimento pesquisável e acessível • Principais recursos de pesquisa, incluindo correspondência de texto, lapidação, filtragem, pesquisa difusa, preenchimento automático e realce • API de consulta para dar suporte à pesquisa de aplicativos

64. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Media and Entertainme nt Online Service s Technolog y Other Clientes Amazon Elasticsearch

65. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Estudo de Caso: Adobe Developer Platform (Adobe I/O) Mais de 200.000 chamadas de API por segundo de pico • destinos, tempos de resposta, largura de banda Os dados de registro são roteados com o Amazon Kinesis para o Amazon Elasticsearch Service e, em seguida, exibidos usando o AES Kibana A equipe da Adobe pode ver facilmente padrões de tráfego e taxas de erro, identificando rapidamente anomalias e possíveis desafios Amazon Kinesis Streams Spark Streaming Amazon Elasticsearch Service Data Sources 1

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