Nesta sessão, você aprenderá sobre bancos de dados NoSQL open source que você pode usar em seu projeto na AWS.

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AWSWebinar Series Brasil
Andre Fellipe
Arquiteto de Soluções
Bancos de dados NoSQL na AWS

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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

5. NoSQL

6. Os dados não cabem mais

7. Escalabilidade
Vertical Horizontal

8. Replicação
Dados Dados Dados Dados

9. Sharding
Dado 1 Dado 2 Dado 3 Dado 4

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

11. A modelagem relacional é a adequada para os
seus requisitos?

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

13. Grafos
Search Engine
Documentos
Chave-valor
Aplicação
Relacional
Aplicação
#1
Aplicação
#2
Aplicação
#3

14. Bancos de dados orientados a documentos

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
}

17. Bancos de dados orientados a documentos

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.

21. Amazon DocumentDB (compatível com o
MongoDB)

22. API
Processador de consultas
Cache
Logging
Armazenamento
Desacoplamento de computação e armazenamento
Camada de
computação
Camada de
armazenamento

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

24. Instância
Armazenamento distribuído
Instância Instância
Aplicação

25. Instância
(Réplica)
Armazenamento distribuído
Leituras
Instância
(Primária)
Instância
(Réplica)
Leituras
Escrita
s
Leituras
Instância
(Réplica)
Leituras
Computação
Armazenamento

26. Demonstração

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/

29. Bancos de dados orientados a grafos

30. Dados estão cada vez mais conectados…

31. Andre Forró
Maria
Ana
João
Luana
Rita
Nataçã
o
Curte
Curte
Curte
Curte
Amigo(a) de
Amigo(a) de
Curte

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

33. Neo4j

34. Neo4j
https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-k4c7xihxgbafk

35. Amazon Neptune

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

37. Demonstração

39. Bancos de dados padrão search engine

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

41. Encontrar uma agulha em um palheiro é um desafio

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/

44. Bancos de dados chave-valor

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

47. Funcionalidades
- Redis é rápido;
- Dados salvos em memória.

48. Aplicação
Chave Valor
nome Andre
Banco de
dados
Chave Valor
nome Andre
Redis

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

50. Amazon ElastiCache

51. Demonstração

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