Introducción a la Ingeniería de Datos con AWS (Amazon Web Services) ☁️📊
- Brayan Neciosup
- hace 3 días
- 2 Min. de lectura
En el camino de un Data Engineer, dominar los servicios cloud es esencial. AWS, como el proveedor en la nube más utilizado en el mundo, ofrece un ecosistema integral para diseñar, desplegar y administrar arquitecturas de datos modernas.
🌐 ¿Qué es AWS?
Amazon Web Services es un proveedor de cloud computing que ofrece una colección de servicios altamente integrados, sobre los cuales se pueden construir miles de aplicaciones de diversos campos.Gracias a la variedad de su infraestructura, AWS se ha posicionado como la plataforma de nube más adoptada y completa a nivel mundial.
1. Introducción a la Consola de AWS
La consola de AWS es la interfaz gráfica basada en la web que permite administrar todos los servicios de la plataforma. Desde ella, un Data Engineer puede:
Crear y administrar buckets en Amazon S3.
Lanzar clusters de procesamiento con EMR (Elastic MapReduce).
Configurar funciones sin servidor con AWS Lambda.
Ejecutar consultas interactivas con Athena.
Administrar bases de datos analíticas en Redshift.
Garantizar seguridad y control de accesos con IAM (Identity & Access Management).
2. Principales servicios de datos en AWS para Data Engineers
Servicio | Descripción | Casos de Uso |
S3 (Simple Storage Service) | Almacén de objetos escalable y económico, base para un Data Lake. | Ingesta masiva de datos, backups, almacenamiento raw. |
AWS Glue | Servicio serverless para ETL con PySpark o interfaz visual. | Transformación y preparación de datos. |
EMR (Elastic MapReduce) | Clusters gestionados para Big Data con Spark o Hadoop. | Procesamiento de grandes volúmenes de datos. |
AWS Lambda | Ejecución de código sin servidores. | Automatización de pipelines y eventos disparados. |
Athena | Motor de consulta serverless para datos en S3 mediante SQL. | Consultas rápidas sin necesidad de mover datos. |
Redshift | Data warehouse columnar de alto rendimiento. | Analytics empresarial y reporting. |
IAM | Control de acceso basado en roles y permisos. | Seguridad, compliance y gobernanza de datos. |
3. Arquitectura típica de datos en AWS
✅ Observaciones clave:
Amazon Simple Storage Service (AWS S3) es el centro de almacenamiento.
Lambda y Glue automatizan el flujo de datos.
Athena y Redshift permiten el análisis y explotación de los datos.
📌 Conclusión
AWS es un ecosistema robusto que habilita a los Data Engineers a construir soluciones de extremo a extremo: desde la ingesta hasta la analítica avanzada. En próximas entradas, abordaré cada servicio en detalle, explicando sus casos de uso reales y cómo encajan en una arquitectura de datos moderna.
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