Projetado para agilidade — uma estrutura Python ECS para ingestão de dados de API em nuvem

Para alcançar um processo de ingestão de dados eficiente e bem-sucedido, é fundamental ter um pipeline de ingestão de dados robusto e escalável.

Para alcançar um processo de ingestão de dados eficiente e bem-sucedido, é fundamental ter um pipeline de ingestão de dados robusto e escalável. O pipeline deve incluir recursos como verificação, registro e tratamento de erros para garantir a confiabilidade e a consistência do processo de ingestão de dados. Além disso, ele deve ser capaz de lidar com vários formatos de dados, velocidades de ingestão e fontes, ao mesmo tempo em que oferece suporte ao processamento e à escalabilidade paralelos com volumes de dados crescentes.

No mundo empresarial acelerado de hoje, ter um pipeline de ingestão de dados sustentável não é mais uma opção, é essencial. Ao investir em um pipeline confiável de ingestão de dados, as organizações podem aprimorar significativamente seus recursos de análise de dados, tomar decisões informadas e obter uma vantagem decisiva no mercado. Com insights mais profundos sobre suas operações, as empresas podem desbloquear oportunidades inexploradas, melhorar a eficiência operacional e impulsionar o crescimento. Portanto, criar um pipeline sustentável de ingestão de dados deve ser a principal prioridade para todas as empresas que desejam prosperar no cenário atual impulsionado por dados.

Para capitalizar totalmente o valor dos dados, as empresas devem priorizar a implementação das seguintes medidas para melhorar a confiabilidade dos dados:

Checkpoint é uma técnica vital usada em pipelines de ingestão de dados para acompanhar o progresso da transferência de dados. Ele garante que qualquer falha possa ser recuperada sem perder nenhum dado. Ao definir pontos de verificação em diferentes estágios do pipeline, como antes e depois de cada transferência de dados, o pipeline pode ser retomado a partir do último ponto de verificação bem-sucedido em caso de falha. Isso ajuda a minimizar a perda de dados e garante a consistência dos dados durante todo o processo de ingestão.

Rastreamento e registro é outra técnica essencial usada em pipelines de ingestão de dados. Ele permite que todo o processo de ingestão de dados seja rastreado e ajuda a identificar e diagnosticar quaisquer problemas que possam surgir. O registro fornece uma trilha de auditoria da ingestão, que pode ser essencial para fins regulatórios e de conformidade.

Auditoria é fundamental durante o processo de ingestão de dados. Embora o ponto de verificação e o registro sejam técnicas cruciais para garantir a integridade dos dados, manter os registros de auditoria e o status de ingestão pode afetar o desempenho do pipeline. Portanto, é importante otimizar o pipeline para velocidade e uso de recursos para garantir a transferência eficiente de dados e, ao mesmo tempo, incorporar técnicas de auditoria e checkpoint.

Processamento paralelo é uma técnica usada para distribuir a carga de trabalho em vários processadores para aumentar a eficiência da transferência de dados. É uma forma eficaz de obter um pipeline baseado em desempenho. Ao dividir a carga de trabalho em vários processadores, a transferência de dados pode ser acelerada consideravelmente. Essa técnica é especialmente útil ao trabalhar com grandes conjuntos de dados que exigem um poder de processamento significativo. O processamento paralelo pode ser usado em conjunto com outras técnicas, como armazenamento em cache e compressão, para otimizar o desempenho do pipeline. Ao utilizar essas técnicas, o pipeline pode lidar com volumes maiores de dados, processá-los mais rapidamente e reduzir o tempo necessário para concluir as tarefas.

A Marlabs revolucionou o processo de ingestão da Interface de Programação de Aplicativos (API) com uma estrutura inovadora projetada para otimizar o desempenho e evitar a perda de dados. Com essa estrutura, você pode ter certeza de que seus dados estão em boas mãos. A estrutura se integra de forma perfeita e eficiente aos serviços da AWS para extrair dados de uma API e armazená-los incrementalmente no armazenamento Amazon S3. Além disso, a estrutura emprega técnicas avançadas de checkpoint e registro que identificam as causas de qualquer falha que possa ocorrer, garantindo a integridade dos dados. Com a estrutura automatizada de ingestão de API da Marlabs, você pode agilizar seu processo de aquisição de dados e se concentrar no que realmente importa: expandir seus negócios.

Fluxo de dados

Revolucione seu ambiente da AWS com a ingestão de API de alto nível

A estrutura de ingestão é lançada usando um contêiner Amazon ECS e segue uma abordagem de alto nível bem projetada para garantir uma transferência eficiente de dados e minimizar a perda de dados. A estrutura aproveita as seguintes etapas para atingir seus objetivos:

• A estrutura utiliza o DynamoDB para acompanhar as execuções anteriores e determinar o ponto de verificação atual do qual extrair os dados. Isso garante que os dados sejam verificados adequadamente e que não haja perda de dados durante o processo de ingestão.
• Para lidar com grandes quantidades de dados com eficiência, a estrutura aproveita o paralelismo para extrair dados da API de origem.
• A estrutura tem uma fila dedicada para blocos de dados com falha, o que demonstra um design forte e tolerante a falhas. Essa fila permite novas tentativas automáticas de blocos de dados malsucedidos no final da extração atual, reduzindo o risco de perda de dados e promovendo a consistência dos dados durante o processo de ingestão.
• Os registros do CloudWatch são usados para imprimir o status da execução no console, fornecendo visibilidade em tempo real do processo de ingestão.
• A estrutura mantém um arquivo de log da execução em um armazenamento separado, permitindo a depuração de execuções históricas.
• A estrutura armazena os dados extraídos no S3, aproveitando o paralelismo para análises adicionais. Isso ajuda a otimizar o desempenho e garantir que os dados estejam disponíveis para análise.
• Quando todo o processo estiver concluído, a estrutura atualizará o status de execução atual no DynamoDB, garantindo que o processo de ingestão seja concluído e que os dados estejam consistentes.
• A estrutura também tem um mecanismo de failover automatizado que é acionado caso haja muitas falhas na API na execução atual. Isso garante que o processo de ingestão continue sem problemas, minimizando o impacto de qualquer falha no processo de ingestão.

Descubra as vantagens da estrutura de ingestão de API da Marlabs

A estrutura de ingestão utiliza vários componentes do ecossistema da AWS que oferecem vários benefícios, conforme descrito abaixo:

• AWS Fargate integrado ao Amazon ECS: esse componente alivia a carga do gerenciamento do host, do planejamento e da segurança da segregação de tarefas de contêineres. Com a tecnologia Docker, os aplicativos podem ser implantados automaticamente como contêineres portáteis que podem ser usados em várias configurações. Isso ajuda a reduzir a sobrecarga operacional, aumentar a escalabilidade e permitir tempos de implantação mais rápidos.
• DynamoDB: Essa oferta de banco de dados totalmente gerenciado fornece uma solução de banco de dados sem servidor, escalável e altamente disponível que não exige nenhum gerenciamento de infraestrutura. O DynamoDB oferece tempos de resposta de um dígito e tabelas acessíveis globalmente, além de melhorar a experiência geral do usuário ao fornecer acesso contínuo e consistente aos dados. Ao usar o DynamoDB para manter o estado do processo de ingestão, a estrutura garante que os dados sejam verificados e que haja perda mínima de dados.
• CloudWatch: Esse serviço permite o monitoramento em tempo real dos recursos da AWS, fornecendo métricas essenciais, como utilização da CPU, latência e contagem de solicitações, que podem ser usadas para otimizar o desempenho e solucionar problemas. O CloudWatch também permite que os usuários especifiquem métricas adicionais a serem monitoradas, como uso de memória, volumes de transações ou taxas de erro, garantindo visibilidade abrangente do processo de ingestão.

Agregando valor aos seus dados

O impacto da estrutura de ingestão implementada pela Marlabs é significativo para o negócio. Ao garantir a entrega oportuna dos dados sem nenhuma perda, a estrutura acelera os requisitos de análise e gera insights muito mais rapidamente. Esses dados são particularmente importantes, pois rastreiam as interações entre dispositivos móveis e chatbots com os clientes, o que pode fornecer informações valiosas sobre a satisfação e a retenção dos clientes.

A capacidade de analisar as consultas dos clientes, os padrões de encaminhamento de chamadas, o desempenho dos agentes e os dados de vendas pode ajudar as empresas a melhorar suas estratégias de atendimento ao cliente e de vendas. Ao analisar esses dados, as empresas podem obter insights sobre a experiência do cliente e identificar áreas de melhoria. Em última análise, isso pode levar ao aumento da satisfação e retenção do cliente, o que é fundamental para o crescimento dos negócios.

Além disso, ao automatizar o processo de ingestão e aproveitar os serviços da AWS, a estrutura ajuda a reduzir a sobrecarga operacional e aumentar a escalabilidade, o que pode economizar tempo e recursos para as empresas. No geral, a estrutura tem um impacto significativo nas operações comerciais e pode impulsionar melhorias na satisfação, retenção e desempenho geral do cliente.

A estrutura de ingestão desenvolvida pela Marlabs oferece benefícios substanciais em termos de redução do esforço de trabalho de desenvolvimento. Ele permite a reutilização da estrutura para extrair dados de qualquer sistema de API e ingeri-los na Nuvem AWS quase em tempo real, reduzindo o tempo e o esforço de desenvolvimento em 60%. Isso é especialmente útil para empresas que precisam de diferentes pipelines de dados para gerenciar dados comerciais importantes.

Ao usar essa estrutura, as empresas podem configurar canais de dados de forma rápida e fácil para vários sistemas e garantir a ingestão oportuna e precisa de dados. Isso não apenas reduz os custos de desenvolvimento, mas também ajuda as empresas a tomarem decisões mais rápidas com base nas informações coletadas.

Além disso, as empresas podem se manter à frente da concorrência tomando decisões mais informadas com base em dados em tempo real. Ao reduzir o tempo necessário para desenvolver e implementar novos pipelines de dados, as empresas podem ser mais ágeis e responder mais rapidamente às mudanças nas condições do mercado.

Conclusão

No geral, a estrutura de ingestão desenvolvida pela Marlabs oferece benefícios significativos em termos de redução dos esforços de desenvolvimento e permite que as empresas tomem decisões mais rápidas e informadas com base em dados em tempo real.