Información general sobre el laboratorio
Como arquitecto de la nube en AnyCompany, desea asegurarse de que la infraestructura de la nube de su organización se adhiera a las prácticas recomendadas de arquitectura establecidas en el marco de trabajo de AWS Well-Architected (AWS WA). Actualmente utiliza la Herramienta de AWS Well-Architected (AWS WA Tool) para recopilar datos sobre sus cargas de trabajo y su comparación con las prácticas recomendadas de arquitectura de AWS más recientes. Sin embargo, quiere ser capaz de recopilar esos datos de varias organizaciones dentro de su empresa y proporcionar una manera fácil para que otros puedan revisar el estado actual.
Puede utilizar AWS WA Tool para revisar el estado de las cargas de trabajo y compararlas con las prácticas recomendadas de arquitectura de AWS más recientes. Sus API permiten a los clientes, los proveedores de software independiente (ISV) y a red de socios de AWS extender la funcionalidad, las prácticas recomendadas, las mediciones y los aprendizajes de AWS Well-Architected a sus flujos de trabajo, aplicaciones y procesos de gobernanza de arquitectura existentes.
Al crear sus propias integraciones con AWS WA Tool, su empresa puede admitir una serie de casos prácticos, como la integración de datos de AWS Well-Architected en herramientas de generación de informes centralizadas o soluciones de administración y emisión de tickets. La API también puede utilizarse con el fin de crear una automatización para casos prácticos específicos.
En este laboratorio, se presenta un enfoque sencillo para agregar los datos de las revisiones de la carga de trabajo en un repositorio central de lago de datos. Ayuda a los equipos a analizar la madurez de Well-Architected de su organización en varias cuentas y cargas de trabajo de AWS y a realizar informes centralizados sobre problemas de alto riesgo (HRI).
En este laboratorio, utilizará una función de AWS Lambda para extraer los datos de las cargas de trabajo de AWS WA Tool y almacenarlos en un bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). A continuación, utilizará AWS Glue para catalogar los datos de la carga de trabajo y Amazon Athena. Por último, se creará un panel de Amazon QuickSight para visualizar fácilmente los datos, a partir de las consultas de Athena.
Objetivos
Al finalizar este laboratorio, podrá realizar lo siguiente:
- Extraer los datos de la carga de trabajo con AWS Lambda.
- Catalogar los datos de la carga de trabajo con AWS Glue.
- Consultar los datos de la carga de trabajo con Amazon Athena.
- Visualizar los datos de la carga de trabajo con Amazon QuickSight.
Conocimientos técnicos previos necesarios
Para completar correctamente este laboratorio, debe tener conocimientos prácticos de la Herramienta de AWS Well-Architected, del uso de comandos SQL para consultar una base de datos y de AWS Lambda con código Python. Debe sentirse cómodo con la navegación por la Consola de administración de AWS.
Duración
El tiempo estimado para completar este laboratorio es de 60 minutos.
Significados de los íconos
A lo largo de este laboratorio, se utilizan varios íconos para llamar la atención sobre diferentes tipos de instrucciones y notas. En la siguiente lista, se explica el propósito de cada ícono:
- Resultado esperado: un resultado de ejemplo que puede utilizar para verificar el resultado de un comando o archivo editado.
- Nota: una pista, consejo u orientación importante.
- Contenido del archivo: un bloque de código donde se muestra el contenido de un script o archivo que debe ejecutar y se ha creado previamente para usted.
- Actualización: un momento en el que podría tener que actualizar una lista o página del navegador web para que se muestre información nueva.
- Tarea completa: un punto de conclusión o resumen del laboratorio.
