1. Amazon S3 (Simple Storage Service) – Armazenamento

• O que é: Serviço de armazenamento de objetos (não é banco de dados, é armazenamento de arquivos/dados).
• Casos de uso:
  • Data Lake (armazenar dados brutos e processados).
  • Backup e recuperação.
  • Hospedagem de sites estáticos.
  • Integração com ML/DW (dados no S3 podem ser consumidos pelo Redshift, Glue, Athena, etc.).
• Pontos-chave:
  • Escalável (quase infinito).
  • Classes de armazenamento (Standard, IA – Infrequent Access, Glacier – arquivamento).
  • Permissões e segurança via IAM e políticas de bucket.
  • Versionamento e replicação entre regiões.

2. Amazon Redshift – Data Warehouse

• O que é: Serviço de banco de dados analítico em nuvem, otimizado para consultas de alta performance.
• Casos de uso:
  • Consolidação de dados de múltiplas fontes (ERP, CRM, logs, etc.).
  • Dashboards de BI (Power BI, Tableau, QuickSight).
  • Análises preditivas (integração com ML).
• Pontos-chave:
  • Baseado em PostgreSQL (mas otimizado para DW).
  • Armazena dados em colunas (colunar → consultas analíticas mais rápidas).
  • Pode ler direto do S3 (Redshift Spectrum).
  • Suporta petabytes de dados.

3. AWS Glue – ETL

• O que é: Serviço serverless de ETL (Extract, Transform, Load) para preparar e transformar dados.
• Casos de uso:
  • Transformar dados brutos do S3 antes de carregar no Redshift.
  • Construção de pipelines de dados automatizados.
  • Catálogo de dados (Glue Data Catalog) → metadados para organizar o Data Lake.
• Pontos-chave:
  • Usa Apache Spark por baixo dos panos.
  • Serverless (não precisa gerenciar servidor).
  • Integra com S3, Redshift, RDS, DynamoDB, etc.
  • Jobs podem ser escritos em Python (PySpark) ou Scala.

4. AWS Lambda – Serverless Compute

• O que é: Serviço de computação sem servidor, executa funções sob demanda.
• Casos de uso:
  • Processar eventos do S3 (ex: quando um arquivo chega, a Lambda dispara e processa).
  • Automação de tarefas (notificações, integrações).
  • Backend para APIs serverless (via API Gateway).
  • Integração com ETL (pré-processar dados antes do Glue/Redshift).
• Pontos-chave:
  • Paga só pelo tempo de execução.
  • Suporta várias linguagens (Python, Node.js, Java, Go, etc.).
  • Integra com praticamente todos os serviços AWS.
  • Escala automaticamente.