No setor financeiro em rápida evolução, os dados são um ativo essencial. A Starlight Financial precisa usar grandes quantidades de dados para tomada de decisões, melhorando a experiência do cliente e se mantendo à frente de seus rivais. Considere um data lake: é uma parte vital das arquiteturas de dados modernas, permitindo que as empresas armazenem dados estruturados e não estruturados em grandes quantidades de qualquer tipo.
Tony Hoare observou que com grandes dados vêm grandes responsabilidades — e assim é. Eventualmente, será um conforto saber que uma das etapas mais importantes para consultoria na validação de arquiteturas de big data usando serviços da AWS foi elucidada. Ou seja: teste-os como qualquer outro sistema que você possa usar. Este é um guia para estabelecer um data lake altamente seguro usando serviços da AWS, focado especificamente nas necessidades de instituições financeiras, escrito por nós usando uma estrutura de blog.
Definindo os Requisitos de Segurança
Antes de iniciar a construção do data lake, é crucial definir os requisitos de segurança. Como uma instituição financeira, a Starlight tem requisitos de segurança e conformidade muito rígidos, incluindo:
- Criptografia de dados em repouso e em trânsito
- Controle de acesso granular com base em funções
- Registro e monitoramento abrangentes de atividades
- Conformidade com regulamentos como LGPD e PCI DSS
Esses requisitos devem orientar todas as decisões de design e implementação do data lake.
Arquitetura do Data Lake Seguro
A arquitetura do data lake da Starlight Financial na AWS será composta pelos seguintes serviços:
Amazon S3
O Amazon S3 (Simple Storage Service) será o principal repositório de armazenamento para o data lake. Ele oferece armazenamento de objetos altamente escalável, durável e seguro, atendendo aos requisitos de segurança da Starlight.
AWS Glue
O AWS Glue é um serviço de orquestração de dados que será usado para catalogar, transformar e preparar os dados para análise. Ele fornece um catálogo de dados centralizado e ferramentas de extração, transformação e carregamento (ETL) sem servidor.
Amazon Athena
O Amazon Athena é um serviço de consulta interativa que permite aos analistas e cientistas de dados da Starlight consultarem os dados armazenados no data lake usando SQL padrão. Ele se integra perfeitamente com o AWS Glue para fornecer um acesso fácil e seguro aos dados.
AWS Lake Formation
O AWS Lake Formation é um serviço que simplifica a configuração e a administração de um data lake seguro. Ele fornece controle de acesso granular, criptografia de dados e outras funcionalidades de segurança essenciais.
Amazon CloudWatch
O Amazon CloudWatch será usado para monitorar e registrar todas as atividades no data lake, incluindo acesso, consultas e alterações de dados. Isso ajudará a Starlight a atender aos requisitos de conformidade e auditoria.
AWS Identity and Access Management (IAM)
O IAM será usado para gerenciar as permissões de acesso dos usuários e aplicativos ao data lake. Ele permite a implementação de um modelo de acesso baseado em funções, garantindo que apenas as pessoas certas tenham acesso aos dados certos.
AWS Key Management Service (KMS)
O KMS será usado para gerenciar as chaves de criptografia usadas para proteger os dados em repouso e em trânsito no data lake.
Amazon VPC
A Starlight Financial implantará o data lake em uma Amazon Virtual Private Cloud (VPC) privada, isolando-o da internet pública e aplicando controles de rede adicionais.
Implementação Passo a Passo
Agora que temos a arquitetura definida, vamos detalhar a implementação passo a passo do data lake seguro da Starlight Financial na AWS.
1. Configurar o Amazon S3
- Criar um bucket S3 para armazenar os dados do data lake
- Habilitar a criptografia padrão do lado do servidor para o bucket
- Configurar políticas de ciclo de vida para gerenciar a retenção e o arquivamento dos dados
2. Configurar o AWS Glue
- Criar um catálogo de dados do AWS Glue para indexar os metadados dos dados no data lake
- Definir crawlers para descobrir automaticamente novos dados e atualizá-los no catálogo
- Criar trabalhos de ETL para transformar e preparar os dados para análise
3. Configurar o Amazon Athena
- Integrar o Athena com o catálogo de dados do AWS Glue
- Criar consultas SQL para acessar e analisar os dados do data lake
4. Configurar o AWS Lake Formation
- Definir políticas de controle de acesso baseadas em funções para regular o acesso aos dados
- Habilitar a criptografia de dados usando chaves gerenciadas pelo KMS
- Integrar o Lake Formation com o IAM para autenticação e autorização
5. Configurar o Amazon CloudWatch
- Criar alarmes e painéis para monitorar atividades, erros e métricas-chave do data lake
- Configurar logs detalhados para rastrear todas as ações realizadas no data lake
6. Configurar o IAM e o KMS
- Criar funções e políticas do IAM para gerenciar o acesso ao data lake
- Criar chaves do KMS para criptografar os dados em repouso e em trânsito
7. Configurar a Amazon VPC
- Criar uma VPC privada para hospedar o data lake
- Configurar regras de firewall e roteamento para restringir o acesso à VPC
8. Testar e Validar a Implementação
- Executar testes abrangentes para validar a segurança, o desempenho e a conformidade do data lake
- Obter aprovação dos líderes de segurança e conformidade da Starlight Financial
Conclusão
Ao seguir essa abordagem passo a passo, a Starlight Financial pode implementar um data lake altamente seguro e escalável na AWS, atendendo a todos os seus requisitos de segurança e conformidade. Esse data lake fornecerá uma base sólida para a empresa aproveitar o poder dos dados e tomar decisões estratégicas informadas, mantendo-se à frente da concorrência.
Lembre-se de que a segurança é um processo contínuo. A Starlight Financial deve monitorar constantemente o data lake, testar regularmente sua segurança e estar pronta para se adaptar a novas ameaças e regulamentos. Com o data lake seguro da AWS, a Starlight Financial pode se concentrar em aproveitar seus dados para impulsionar a inovação e o crescimento do negócio.
