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Transforme seus processos analíticos utilizando o AWS Redshift

Você está enfrentando desafios com o tempo de processamento de suas consultas em grandes volumes de dados? Sua equipe luta para aliviar a carga no banco de produção, comprometendo a eficiência analítica? Se essas dores lhe são familiares, temos uma solução que pode transformar seu processo analítico.

A utilização de views materializadas na base de dados é uma prática muito comum em plataformas de Business Intelligence (BI), proporcionando consultas rápidas e eficientes. Contudo, problemas operacionais podem tornar essa eficiência difícil de alcançar. Nossa equipe identificou e solucionou esses problemas, resultando em melhorias significativas no desempenho analítico. Vamos mostrar como.


A busca por eficiência operacional é crucial. Reduzir o tempo de processamento e aliviar a carga no banco de produção são prioridades que não podem ser ignoradas. Nossa abordagem estratégica envolveu a otimização de views materializadas do PostgreSQL, utilizando uma combinação de tecnologias da AWS, principalmente o RedShift.. O resultado? Uma arquitetura de dados mais ágil e eficiente, proporcionando operações mais suaves e uma capacidade analítica aprimorada.


Execução da solução

Etapas que adotamos para resolver esses desafios:

  1. Identificação dos desafios: Mapeamos os desafios operacionais e validamos a melhor ferramenta para o ambiente, considerando a necessidade de eficiência no processamento de dados analíticos.

  2. Seleção das ferramentas AWS: Utilizamos as melhores ferramentas da AWS, como Redshift, ECS, Amazon S3, DMS e CloudWatch, para garantir uma solução robusta e eficiente.

  3. Otimização das views materializadas: Reduzimos significativamente o tempo de processamento e aliviamos a carga no banco de produção.


A nova arquitetura de dados foi projetada para maximizar a eficiência

  • Extração de dados: Utilizamos containers no ECS para extrair dados do banco de produção e armazená-los no Amazon S3.

  • Processamento e carga: Processamos os dados em containers ECS, realizando cruzamentos e buscas, antes de carregá-los no Redshift.

  • Otimização: Otimizamos o código SQL das buscas que eram utilizadas nas views materializadas do PostgreSQL para serem compatíveis e performáticas no Redshift para reduzir o tempo de processamento.





Informações complementares sobre as ferramentas AWS

  • Redshift: A espinha dorsal do nosso armazenamento de dados, oferece escalabilidade e eficiência.

  • ECS (Elastic Container Service): Orquestra containers para uma execução consistente.

  • Amazon S3: Repositório seguro e escalável para armazenamento de dados.

  • Database Migration Service (DMS): Migra dados de forma eficiente e segura.

  • CloudWatch: Monitoramento em tempo real, garantindo performance otimizada.


Conclusão

Demonstramos como o AWS Redshift pode auxiliar na evolução e aceleração dos processos de analytics, proporcionando um desempenho significativamente superior. Ao otimizar as views materializadas, conseguimos reduzir o tempo de processamento em 7.2 vezes, aliviando a carga no banco de produção e permitindo análises mais rápidas e eficientes. Esta transformação sólida mostra a robustez do Redshift em resolver desafios operacionais, preparando o terreno para inovações futuras e crescimento contínuo na gestão e processamento de dados analíticos.


Utilize essa tecnologia para transformar o seu negócio

Se você se identificou com essas dores e busca uma solução eficiente, estamos prontos para ajudá-lo a transformar seu processo analítico. Entre em contato conosco para descobrir como podemos resolver problemas semelhantes e impulsionar a eficiência do seu negócio.



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