# Dominio de contenido 3: Diseño de arquitecturas de alto rendimiento
**Topics**
+ [Tarea 3.1: Determinar soluciones de almacenamiento escalables o de alto rendimiento.](#solutions-architect-associate-03-domain3-task1)
+ [Tarea 3.2: Diseñar soluciones de computación elásticas y de alto rendimiento.](#solutions-architect-associate-03-domain3-task2)
+ [Tarea 3.3: Determinar soluciones de bases de datos de alto rendimiento.](#solutions-architect-associate-03-domain3-task3)
+ [Tarea 3.4: Determinar arquitecturas de red escalables o de alto rendimiento.](#solutions-architect-associate-03-domain3-task4)
+ [Tarea 3.5: Determinar soluciones de transformación e ingesta de datos de alto rendimiento.](#solutions-architect-associate-03-domain3-task5)
## Tarea 3.1: Determinar soluciones de almacenamiento escalables o de alto rendimiento.
Conocimientos de:
+ Soluciones de almacenamiento híbrido para cumplir con los requisitos de la empresa
+ Servicios de almacenamiento con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon S3, Amazon EFS, Amazon EBS)
+ Tipos de almacenamiento con características asociadas (por ejemplo, objeto, archivo, bloque)
Habilidades para:
+ Determinar los servicios y configuraciones de almacenamiento que cumplen con las demandas de rendimiento.
+ Determinar los servicios de almacenamiento que pueden escalar para adaptarse a necesidades futuras.
## Tarea 3.2: Diseñar soluciones de computación elásticas y de alto rendimiento.
Conocimientos de:
+ Servicios de computación de AWS con casos de uso adecuados (por ejemplo, AWS Batch, Amazon EMR, AWS Fargate)
+ Conceptos de computación distribuida compatibles con la infraestructura global y los servicios periféricos de AWS
+ Conceptos de cola y mensajería (por ejemplo, publicación/suscripción)
+ Capacidades de escalabilidad con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon EC2 Auto Scaling, AWS Auto Scaling)
+ Tecnologías y patrones sin servidor (por ejemplo, AWS Lambda, Fargate)
+ Orquestación de contenedores (por ejemplo, Amazon ECS, Amazon EKS)
Habilidades para:
+ Desacoplar cargas de trabajo para que los componentes puedan escalar de forma independiente.
+ Identificar métricas y condiciones para realizar acciones de escalado.
+ Seleccionar opciones y características de computación adecuadas (por ejemplo, tipos de instancias de EC2) para cumplir con los requisitos de la empresa.
+ Seleccionar el tipo y el tamaño de recursos adecuados (por ejemplo, la cantidad de memoria Lambda) para cumplir con los requisitos empresariales.
## Tarea 3.3: Determinar soluciones de bases de datos de alto rendimiento.
Conocimientos de:
+ Infraestructura global de AWS (por ejemplo, zonas de disponibilidad, regiones de AWS)
+ Estrategias y servicios de almacenamiento en caché (por ejemplo, Amazon ElastiCache)
+ Patrones de acceso a datos (por ejemplo, de lectura intensiva en comparación con escritura intensiva)
+ Planificación de la capacidad de la base de datos (por ejemplo, unidades de capacidad, tipos de instancias, IOPS aprovisionadas)
+ Conexiones y proxies de bases de datos
+ Motores de bases de datos con casos de uso adecuados (por ejemplo, migraciones heterogéneas, migraciones homogéneas)
+ Replicación de bases de datos (por ejemplo, réplicas de lectura)
+ Tipos y servicios de bases de datos (por ejemplo, sin servidor, relacionales en comparación con no relacionales, en memoria)
Habilidades para:
+ Configurar réplicas de lectura para cumplir con los requisitos empresariales.
+ Diseñar arquitecturas de bases de datos.
+ Determinar un motor de base de datos adecuado (por ejemplo, MySQL en comparación con PostgreSQL).
+ Determinar un tipo de base de datos adecuado (por ejemplo, Amazon Aurora, Amazon DynamoDB).
+ Integrar el almacenamiento en caché para cumplir con los requisitos empresariales.
## Tarea 3.4: Determinar arquitecturas de red escalables o de alto rendimiento.
Conocimientos de:
+ Servicios de redes de periferia con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon CloudFront, AWS Global Accelerator)
+ Cómo diseñar una arquitectura de red (por ejemplo, niveles de subred, enrutamiento, direccionamiento IP)
+ Conceptos de equilibrio de carga (por ejemplo, equilibrador de carga de aplicación)
+ Opciones de conexión de red (por ejemplo, AWS VPN, AWS Direct Connect, AWS PrivateLink)
Habilidades para:
+ Crear una topología de red para varias arquitecturas (por ejemplo, global, híbrida o de varios niveles).
+ Determinar las configuraciones de red que pueden escalar para adaptarse a necesidades futuras.
+ Determinar la ubicación adecuada de los recursos para cumplir con los requisitos de la empresa.
+ Seleccionar la estrategia de equilibrio de carga adecuada.
## Tarea 3.5: Determinar soluciones de transformación e ingesta de datos de alto rendimiento.
Conocimientos de:
+ Servicios de análisis y visualización de datos con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon Athena, AWS Lake Formation, Amazon Quick Suite)
+ Patrones de ingesta de datos (por ejemplo, frecuencia)
+ Servicios de transferencia de datos con casos de uso adecuados (por ejemplo, AWS DataSync, AWS Storage Gateway)
+ Servicios de transformación de datos con casos de uso adecuados (por ejemplo, AWS Glue)
+ Acceso seguro a los puntos de acceso de ingesta
+ Tamaños y velocidades necesarios para cumplir con los requisitos empresariales
+ Servicios de datos de streaming con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon Kinesis)
Habilidades para:
+ Crear y proteger lagos de datos.
+ Diseñar arquitecturas de streaming de datos.
+ Diseñar soluciones de transferencia de datos.
+ Implementar estrategias de visualización.
+ Seleccionar las opciones de computación adecuadas para el procesamiento de datos (por ejemplo, Amazon EMR).
+ Seleccionar configuraciones adecuadas para la ingesta.
+ Transformar datos entre formatos (por ejemplo, de .csv a .parquet).