Visão geral do laboratório
Como um arquiteto de nuvem na AnyCompany, o ideal é garantir que a infraestrutura de nuvem da sua organização cumpra as práticas recomendadas de arquitetura conforme estabelecido na AWS Well-Architected (AWS WA) Framework. No momento, você usa a ferramenta do AWS Well-Architected (AWS WA Tool) para coletar dados sobre suas cargas de trabalho e como elas se comparam às práticas recomendadas de arquitetura da AWS mais recentes. Porém, o ideal é poder coletar os dados de várias organizações na sua empresa e oferecer um modo fácil para outras pessoas analisarem seu status atual.
Você pode usar a AWS WA Tool para analisar o estado das cargas de trabalho e comparar com as mais recentes práticas recomendas de arquitetura da AWS. Sua API permite aos clientes, provedores independentes de software (ISVs) e à AWS Partner Network estender a funcionalidade da AWS Well-Architected funcionalidade, as práticas recomendadas, as medições e as lições aprendidas para seus processos, aplicações e fluxos de trabalho de governança de arquitetura atuais.
Ao criar suas próprias integrações com a AWS WA Tool, sua empresa pode apoiar uma ampla gama de casos de uso, como integrar os dados da AWS Well-Architected em ferramentas de relatórios centralizadas ou soluções de emissão de ticket e gerenciamento. A API também pode ser usada para criar automação para casos de uso específicos.
Este laboratório apresenta uma abordagem simples para agregar os dados das análises de carga de trabalho em um repositório central do data lake. Ele ajuda as equipes a analisar a maturidade Well-Architected da organização entre várias contas e cargas de trabalho da AWS e realizar relatórios centralizados em problemas de alto risco (HRIs).
Neste laboratório, você usa uma função AWS Lambda para extrair os dados de cargas de trabalho da AWS WA Tool e armazená-los em um bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Você então usa o AWS Glue para criar um catálogo de dados de carga de trabalho e usa o Amazon Athena. Por fim, você cria um painel do Amazon QuickSight para visualizar facilmente os dados com base nas consultas do Athena.
Objetivos
Ao final deste laboratório, você deverá ser capaz de fazer o seguinte:
- Extrair dados da carga de trabalho usando o AWS Lambda.
- Dados de carga de trabalho do catálogo usando o AWS Glue.
- Consultar os dados da carga de trabalho usando o Amazon Athena.
- Visualizar os dados da carga de trabalho usando o Amazon QuickSight.
Pré-requisitos de conhecimentos técnicos
Para concluir este laboratório com sucesso, você deve ter um conhecimento prático da Ferramenta do AWS Well-Architected, usando comandos para consultar um banco de dados e o AWS Lambda com código Python. Você deve estar familiarizado com a navegação no console de gerenciamento da AWS.
Duração
Este laboratório levará aproximadamente 60 minutos para ser concluído.
Ícone de chave
Vários ícones são usados neste laboratório para chamar a atenção para diferentes tipos de instruções e observações. A lista a seguir explica a finalidade de cada ícone:
- Expected output (Saída esperada): um exemplo que você pode usar para verificar a saída de um comando ou arquivo editado.
- Observação: uma sugestão, dica ou orientação importante.
- Conteúdo do arquivo: um bloco de código que exibe o conteúdo de um script ou arquivo que será necessário executar e que foi pré-criado para você.
- Atualizar: um momento em que talvez seja necessário atualizar uma página ou lista do navegador da web para mostrar novas informações.
- Task complete (Tarefa concluída): um ponto de conclusão ou de resumo no laboratório.
