As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # AWS arquitetura de dados moderna Este guia não descreve como implementar uma estrutura de estratégia de dados no AWS. Esse é um tópico extenso que é abordado na AWS documentação, nas postagens do blog e em outros guias (consulte a seção Recursos). No entanto, o diagrama a seguir fornece uma visão geral de alto nível. Ele ilustra os principais componentes de uma [arquitetura de dados moderna na AWS](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/analytics-lens/modern-data-architecture.html) e abrange a maioria dos serviços que podem estar em seu roteiro. ![\[AWS serviços de dados\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/prescriptive-guidance/latest/strategy-aws-data/images/aws-data-services.png) Os principais componentes dessa arquitetura dão suporte aos princípios técnicos de uma estratégia de dados moderna que foram [discutidos anteriormente](framework.md): 1. Use uma **camada de armazenamento integrada, econômica e escalável** para que cada produtor e consumidor de dados tenha os recursos técnicos para interagir com os dados. O [Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)](https://aws.amazon.com/s3/) é um serviço de armazenamento de objetos que oferece integração, escalabilidade, disponibilidade de dados, segurança e performance a um custo baixo. 1. **A segurança é obrigatória**. Aplique regras de privacidade de dados, forneça proteção de dados com criptografia, habilite a auditoria e forneça conformidade automatizada. Para aplicar privacidade, proteção e conformidade de dados de forma automatizada, e para possibilitar a auditoria, você pode usar o [AWS Key Management Service (AWS KMS)](https://aws.amazon.com/kms/), o [AWS Identity and Access Management (IAM)](https://aws.amazon.com/iam/), o [AWS Secrets Manager](https://aws.amazon.com/secrets-manager/), o [AWS Audit Manager](https://aws.amazon.com/audit-manager) e o [Amazon Macie](https://aws.amazon.com/macie/). 1. **Controle os dados para compartilhá-los** em toda a empresa. Forneça um catálogo de dados exclusivo e um glossário de negócios para que os usuários possam encontrar e usar os dados de que precisam. O [AWS Lake Formation](https://aws.amazon.com/lake-formation/) ajuda você a controlar os dados e compartilhá-los em toda a empresa. Além disso, você pode criar um catálogo de dados exclusivo [AWS Glue](https://aws.amazon.com/glue/)e um glossário de negócios usando a [Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/datazone/) (em versão prévia) para permitir que seus funcionários encontrem os dados de que precisam. 1. Selecione o **serviço certo para o trabalho certo.** Considere a funcionalidade, a escalabilidade, a latência de dados, o esforço necessário para executar o serviço, a resiliência, a integração e a automação ao escolher um componente. [Você pode considerar o [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena/), o Amazon [EMR, o Amazon Service,](https://aws.amazon.com/emr/) o [AWS Glue](https://aws.amazon.com/glue/)[Amazon Kinesis, o OpenSearch Amazon](https://aws.amazon.com/what-is/opensearch/)[Redshift,](https://aws.amazon.com/kinesis/) o [Amazon](https://aws.amazon.com/redshift/)[Managed Streaming for Apache Kafka (](https://aws.amazon.com/msk/)Amazon MSK) e o Amazon Quick para gerenciar suas tarefas.](https://aws.amazon.com/quicksuite/) Por exemplo, você pode realizar streaming em tempo real com o Kinesis ou o Amazon MSK, processamento de dados com o Amazon EMR ou pesquisar com o OpenSearch Service AWS Glue, consultas ad-hoc com o Athena e armazenamento de dados com o Amazon Redshift. 1. Use **inteligência artificial (IA) e machine learning (ML)**. Você pode habilitar o uso de inteligência artificial com [serviços de AWS IA](https://aws.amazon.com/machine-learning/ai-services/) e aprendizado de máquina com a [Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/sagemaker). 1. Forneça **competência em dados** e ferramentas com **abstrações para pessoas de negócios**. Os processos para fornecer alfabetização, ferramentas e abstrações de dados não fazem parte da arquitetura, mas você pode usar a [Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/datazone/) (em versão prévia) e o [Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quicksight/) como ferramentas de abstração de dados. [AWS Lake Formation](https://aws.amazon.com/lake-formation/) 1. **Teste as hipóteses** de suas iniciativas de dados e **avalie seus resultados**. Você pode usar o painel do [Amazon OpenSearch Service](https://aws.amazon.com/what-is/opensearch/) ou o [Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quicksuite/) para trabalhar com métricas de resultados comerciais e resultados de testes e validar suas hipóteses. Para exemplos de arquiteturas de exemplo para diferentes casos de uso, consulte os diagramas de arquitetura de referência no [Centro de Arquitetura da AWS](https://aws.amazon.com/architecture/). Sua equipe técnica deve usar esses diagramas somente como referência e personalizá-los com base em seus próprios requisitos, ambientes e projetos.