Amazon Kinesis Data Firehose
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Questions and Answers

Qual é o primeiro estágio do processamento de streams?

  • Processamento de streams
  • Ingestão de streams
  • Geração de dados por produtores (correct)
  • Armazenamento de streams

    • Qual fase do processamento de streams é responsável pela análise dos dados armazenados?

  • Ingestão de streams
  • Geração de dados
  • Processamento de streams (correct)
  • Armazenamento de streams

    • Qual das seguintes opções é uma fonte de dados para streaming?

  • Gravações de áudio
  • Usuários reais de produtos
  • Planilhas Excel
  • Serviços de AWS (correct)

    • Qual é uma das opções de ingestão de dados em Kinesis Data Firehose?

    <p>Amazon Kinesis Data Streams</p> Signup and view all the answers

    Qual é a principal característica do Kinesis Data Firehose?

    <p>Entrega de dados em tempo real</p> Signup and view all the answers

    Em que estágio os dados são armazenados na ordem em que foram recebidos?

    <p>Armazenamento de streams</p> Signup and view all the answers

    Qual das seguintes transformações é suportada pelo Kinesis Data Firehose?

    <p>Conversão de formato de dados</p> Signup and view all the answers

    Qual é uma funcionalidade adicional do Kinesis Data Firehose?

    <p>Compressão e criptografia de dados</p> Signup and view all the answers

    Quais são as opções de destino suportadas pelo Kinesis Data Firehose?

    <p>Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch</p> Signup and view all the answers

    Qual é uma das principais vantagens do Kinesis Data Firehose?

    <p>Oferece integração com mais de 30 serviços da AWS</p> Signup and view all the answers

    Como o Kinesis Data Firehose garante a durabilidade dos dados?

    <p>Replicando os dados simultaneamente em três instalações dentro de uma região da AWS</p> Signup and view all the answers

    Qual é a função do mecanismo de buffer do Kinesis Data Firehose?

    <p>Reduzir o custo de armazenamento armazenando arquivos pequenos</p> Signup and view all the answers

    Quais formatos de dados o Kinesis Data Firehose pode converter antes do armazenamento?

    <p>JSON para Apache Parquet ou Apache ORC</p> Signup and view all the answers

    Qual é uma das opções de monitoramento para o Kinesis Data Firehose?

    <p>Envio de logs personalizados e métricas do Amazon CloudWatch</p> Signup and view all the answers

    O que o Kinesis Data Firehose faz para lidar com a perda e corrupção de dados?

    <p>Implementa retiros automáticos para dados perdidos</p> Signup and view all the answers

    Como o Kinesis Data Firehose facilita a partição de dados?

    <p>Através de partição dinâmica utilizando chaves dentro dos dados</p> Signup and view all the answers

    O que é necessário para transformar dados de um formato diferente para JSON usando o Kinesis Data Firehose?

    <p>Utilizar AWS Lambda para transformação dos dados</p> Signup and view all the answers

    Qual informação é verdadeira sobre os custos do Kinesis Data Firehose?

    <p>É cobrado por dados ingeridos, sem taxas mínimas ou compromissos</p> Signup and view all the answers

    Qual é a principal função do Kinesis Data Firehose no fluxo de streaming de dados?

    <p>Realizar ETL de dados</p> Signup and view all the answers

    Quais das seguintes opções são características do Kinesis Data Firehose?

    <p>Ajuste de buffer e intervalos de buffer</p> Signup and view all the answers

    Qual é um dos casos de uso comuns do Kinesis Data Firehose?

    <p>Análise de logs de aplicativos</p> Signup and view all the answers

    Qual dos seguintes formatos Kinesis Data Firehose pode converter os dados recebidos?

    <p>Parquet</p> Signup and view all the answers

    Como Kinesis Data Firehose ajuda na monitorização da segurança de rede?

    <p>Transmitindo os logs de segurança em tempo real</p> Signup and view all the answers

    Qual é um recurso opcional do Kinesis Data Firehose ao processar dados?

    <p>Backup automático dos dados originais</p> Signup and view all the answers

    Quais dados podem ser utilizados como chaves para partição dinâmica no Kinesis Data Firehose?

    <p>ID do cliente</p> Signup and view all the answers

    Qual é o benefício principal de usar a transformação de dados com AWS Lambda no Kinesis Data Firehose?

    <p>Habilidade de chamar serviços de terceiros para enriquecer dados</p> Signup and view all the answers

    Qual intervalo de tempo é permitido para o buffer no Kinesis Data Firehose ao enviar dados para S3?

    <p>1 minuto a 15 minutos</p> Signup and view all the answers

    Qual é a principal vantagem do Kinesis Data Firehose em termos de custo?

    <p>Baixo custo por ser um serviço gerenciado</p> Signup and view all the answers

    Qual é uma das interações que o Kinesis Data Firehose pode realizar durante a transformação de dados?

    <p>Alterar o formato dos dados e chamar serviços externos</p> Signup and view all the answers

    Qual dos seguintes não é um destino suportado pelo Kinesis Data Firehose para armazenamento de dados?

    <p>Google Cloud Storage</p> Signup and view all the answers

    Em qual situação Kinesis Data Firehose poderia ser menos eficaz?

    <p>Caso a transformação de dados seja complexa e demorada</p> Signup and view all the answers

    Quais dados podem ser coletados para análises de IoT usando Kinesis Data Firehose?

    <p>Dados de dispositivos conectados</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Amazon Kinesis Data Firehose

    • Serviço gerenciado que captura, transforma e entrega dados em streaming para lagos de dados, armazenamentos e serviços de análise.
    • Realiza todo o processo de ingestão, armazenamento, processamento e entrega de dados em tempo real.

    Etapas do Processamento de Dados em Streaming

    • Geração de Dados: Fontes como SDKs móveis, dispositivos IoT e logs de aplicativos produzem dados em alta velocidade.
    • Ingestão: Coleta e ingestão de dados em tempo real de milhares de fontes, com processos como autenticação e filtragem.
    • Armazenamento: Dados são armazenados na ordem em que foram recebidos por um período determinado.
    • Processamento: Análise dos dados armazenados para obtenção de insights, lidos na sequência de recebimento.
    • Entrega: Dados processados são enviados para destinos como lago de dados ou banco de dados para análise prolongada.

    Processo ETL com Kinesis Data Firehose

    • Fontes de dados incluem logs de serviços da AWS, dados de dispositivos IoT e aplicações empresariais.
    • Opções de ingestão incluem AWS SDK e Amazon Kinesis Data Streams, além de agentes como Kinesis Agent.
    • Tipo de transformações: funções Lambda para personalizações ou capacidades integradas como conversão de formato e particionamento dinâmico.
    • Suporta funcionalidades como buffering, compressão e criptografia de dados.

    Destinos Suportados

    • Kinesis Data Firehose pode entregar dados a destinos como Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch e Amazon API Gateway.

    Casos de Uso

    • Ampla variedade de aplicações, como análise de clickstream, logs, IoT, análise de eventos offline e monitoramento de segurança de rede.

    Vantagens do Kinesis Data Firehose

    • Criação de pipelines simplificada com poucos cliques para iniciar a transmissão de dados em tempo real.
    • Escalabilidade automática para gerenciar gigabytes por segundo, mantendo a latência controlada.
    • Replicação sincronizada de dados em três instalações dentro de uma região AWS para alta disponibilidade e durabilidade.
    • Integração com mais de 30 serviços AWS, facilitando a ingestão e entrega de dados em streaming.
    • Gerencia cenários de perda e corrupção de dados com tentativas automáticas e buffer sem necessidade de desenvolvimento de código.
    • Pagamento baseado na quantidade de dados ingeridos, sem taxas mínimas ou compromissos iniciais.

    Buffering e Transformações

    • Dados em streaming são armazenados até atingir um período ou volume especificado antes da entrega.
    • Conversão de formato de dados de JSON para Apache Parquet ou Apache ORC, formatos que economizam espaço e permitem consultas mais rápidas.
    • Particionamento dinâmico para entregar dados agrupados por chaves, minimizando dados escaneados e reduzindo custos de consultas.

    Monitoramento do Kinesis Data Firehose

    • Registro de logs no Amazon CloudWatch e métricas personalizadas com monitoramento detalhado.
    • Kinesis Agent publica métricas personalizadas no CloudWatch para avaliação de performance.
    • Uso do AWS CloudTrail para logar chamadas de API e armazenar dados em um bucket do Amazon S3.

    Amazon Kinesis Data Firehose

    • Serviço gerenciado que facilita a ingestão, processamento e armazenamento de dados em tempo quase real.
    • Permite a transformação e carga de dados em diferentes destinos, como bancos de dados e data lakes.

    Funcionamento do Kinesis Firehose

    • Recebe dados de mais de 20 fontes diferentes, incluindo AWS CDK e Open Source.
    • Transformações de dados são opcionais, com opções integradas como conversão de JSON para Parquet e particionamento dinâmico.
    • Integra-se com AWS Lambda para transformações mais complexas.

    Características e Funcionalidades

    • ETL: Executa funções de extração, transformação e carga (ETL) de forma automática, escalável e a baixo custo.
    • Armazenamento: Os dados podem ser armazenados em S3, Redshift, OpenSearch e mais; pode também enviar dados para API Gateway.
    • Buffer de dados: Permite configurar tamanho do buffer (1MB a 128MB) e intervalo (1 a 15 minutos) para controlar a velocidade de transferência de dados para S3.
    • Conversão de formato: Suporta conversão de dados de JSON para formatos mais eficientes como Parquet e ORC, que são melhores para consultas.
    • Backup e registro de falhas: Permite o backup de registros originais e regista falhas na transformação de dados.

    Casos de Uso

    • Análise de Clickstream: Coleta dados de cliques em tempo real para análise de comportamento do consumidor.
    • Análise de IoT: Coleta e analisa dados de dispositivos conectados para insights em quase tempo real.
    • Análise de eventos e log: Coleta logs para monitoração de aplicações, identificação de erros e detecção de causas raiz.
    • Monitoramento de segurança: Envio de logs de segurança em tempo real para detectar ameaças e potenciais incidentes de segurança.

    Particionamento Dinâmico

    • Permite particionar dados de streaming usando chaves, facilitando consultas e localização de dados relevantes em S3.
    • Os dados são armazenados em prefixos correspondentes às chaves, como ID de cliente, simplificando a organização dos dados.

    Transformação de Dados

    • Capability de invocar funções Lambda para transformar dados antes de enviá-los às destinções.
    • Permite a integração com serviços de terceiros para enriquecer os dados, como geolocalização baseada em endereços IP.

    Conclusão

    • Kinesis Firehose oferece uma solução poderosa para manipulação de dados em tempo real, com aplicações em análise, monitoramento e transformação.
    • A integração com outros serviços da AWS aumenta a versatilidade e eficácia em diversos cenários.

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    Quiz Team

    Description

    Neste quiz, você aprenderá sobre o Amazon Kinesis Data Firehose, um serviço gerenciado que captura, transforma e entrega dados em streaming de maneira confiável. Exploraremos as etapas do processamento de dados em fluxo, começando pelas fontes geradoras de dados como dispositivos móveis e produtos de click stream.

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