# Domínio do conteúdo 3: Criação de arquiteturas de alto desempenho
**Topics**
+ [Tarefa 3.1: Determinar soluções de armazenamento dimensionáveis e/ou de alto desempenho](#solutions-architect-associate-03-domain3-task1)
+ [Tarefa 3.2: Projetar soluções de computação elásticas e de alto desempenho](#solutions-architect-associate-03-domain3-task2)
+ [Tarefa 3.3: Determinar soluções de banco de dados de alto desempenho](#solutions-architect-associate-03-domain3-task3)
+ [Tarefa 3.4: Determinar arquiteturas de rede dimensionáveis e/ou de alto desempenho](#solutions-architect-associate-03-domain3-task4)
+ [Tarefa 3.5: Determinar soluções de transformação e ingestão de dados de alto desempenho](#solutions-architect-associate-03-domain3-task5)
## Tarefa 3.1: Determinar soluções de armazenamento dimensionáveis e/ou de alto desempenho
Conhecimento sobre:
+ Soluções de armazenamento híbrido para atender aos requisitos empresariais
+ Serviços de armazenamento com casos de uso apropriados (por exemplo, Amazon S3, Amazon EFS, Amazon EBS)
+ Tipos de armazenamento com características associadas (por exemplo, objeto, arquivo, bloco)
Habilidades em:
+ Determinar quais serviços e configurações de armazenamento atendem às demandas de desempenho
+ Determinar quais serviços de armazenamento que podem ser dimensionados para atender às necessidades futuras
## Tarefa 3.2: Projetar soluções de computação elásticas e de alto desempenho
Conhecimento sobre:
+ Serviços computacionais da AWS com casos de uso apropriados (por exemplo, AWS Batch, Amazon EMR, AWS Fargate)
+ Conceitos de computação distribuída com base na infraestrutura global e nos serviços de borda da AWS
+ Conceitos de enfileiramento e sistema de mensagens (por exemplo, publicar/assinar)
+ Recursos de escalabilidade com casos de uso apropriados (por exemplo, Amazon EC2 Auto Scaling, AWS Auto Scaling).
+ Padrões e tecnologias sem servidor (por exemplo, AWS Lambda, Fargate)
+ A orquestração de contêineres (por exemplo, Amazon ECS, Amazon EKS)
Habilidades em:
+ Desacoplar workloads para que os componentes possam ser dimensionados de forma independente
+ Identificar métricas e condições para realizar ações de scaling
+ Selecionar as opções e os recursos de computação apropriados (por exemplo, tipos de instância do EC2) para atender aos requisitos empresariais
+ Selecionar o tipo e o tamanho de recurso apropriados (por exemplo, a quantidade de memória do Lambda) para atender aos requisitos empresariais
## Tarefa 3.3: Determinar soluções de banco de dados de alto desempenho
Conhecimento sobre:
+ Infraestrutura global da AWS (por exemplo, Zonas de Disponibilidade, Regiões AWS)
+ Estratégias e serviços de armazenamento em cache (por exemplo, Amazon ElastiCache)
+ Padrões de acesso a dados (por exemplo, leitura intensa em comparação com gravação intensa)
+ Planejamento da capacidade de bancos de dados (por exemplo, unidades de capacidade, tipos de instância, IOPS provisionadas)
+ Proxies e conexões de banco de dados
+ Mecanismos de banco de dados com casos de uso apropriados (por exemplo, migrações homogêneas e heterogêneas)
+ Replicação de banco de dados (por exemplo, réplicas de leitura)
+ Tipos e serviços de banco de dados (por exemplo, sem servidor, relacional em comparação com não relacional, na memória)
Habilidades em:
+ Configurar réplicas de leitura para atender aos requisitos empresariais
+ Projetar arquiteturas de banco de dados
+ Determinar um mecanismo de banco de dados apropriado (por exemplo, MySQL em comparação com o PostgreSQL)
+ Determinar um tipo de banco de dados apropriado (por exemplo, Amazon Aurora, Amazon DynamoDB).
+ Integrar o armazenamento em cache para atender aos requisitos empresariais
## Tarefa 3.4: Determinar arquiteturas de rede dimensionáveis e/ou de alto desempenho
Conhecimento sobre:
+ Serviços de redes de borda com casos de uso apropriados (por exemplo, Amazon CloudFront, AWS Global Accelerator).
+ Como projetar arquitetura de rede (por exemplo, camadas de sub-rede, roteamento, endereçamento IP)
+ Conceitos de balanceamento de carga (por exemplo, Application Load Balancer)
+ Opções de conexão de rede (por exemplo, AWS VPN, AWS Direct Connect, AWS PrivateLink)
Habilidades em:
+ Criar uma topologia de rede para várias arquiteturas (por exemplo, global, híbrida, multicamadas)
+ Determinar quais configurações de rede podem ser dimensionadas para acomodar necessidades futuras
+ Determinar o posicionamento adequado dos recursos para atender aos requisitos empresariais
+ Selecionar a estratégia de balanceamento de carga apropriada
## Tarefa 3.5: Determinar soluções de transformação e ingestão de dados de alto desempenho
Conhecimento sobre:
+ Serviços de data analytics e visualização de dados com casos de uso apropriados (por exemplo, Amazon Athena, AWS Lake Formation, Amazon QuickSuite)
+ Padrões de ingestão de dados (por exemplo, frequência)
+ Serviços de transferência de dados com casos de uso apropriados (por exemplo, AWS DataSync, AWS Storage Gateway)
+ Serviços de transformação de dados com casos de uso apropriados (por exemplo, AWS Glue)
+ Acesso seguro a pontos de acesso de ingestão
+ Tamanhos e velocidades necessários para atender aos requisitos empresariais
+ Serviços de streaming de dados com casos de uso apropriados (por exemplo, Amazon Kinesis)
Habilidades em:
+ Criar e proteger data lakes
+ Projetar arquiteturas de fluxo de dados
+ Projetar soluções de transferência de dados
+ Implementar estratégias de visualização
+ Selecionar opções de computação apropriadas para processamento de dados (por exemplo, Amazon EMR)
+ Selecionar configurações apropriadas para ingestão
+ Transformar dados entre formatos (por exemplo, .csv em .parquet)