# SUS03-BP05 Usar padrões e arquiteturas de software que atendam melhor aos padrões de armazenamento e acesso a dados
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Entenda como os dados são usados com sua workload, consumidos pelos usuários, transferidos e armazenados. Use os padrões e arquiteturas de software ideais para acesso e armazenamento de dados a fim de minimizar os recursos de computação, rede e armazenamento necessários para atender à workload.

 **Práticas comuns que devem ser evitadas:** 
+  Você pressupõe que todas as workloads temja, padrões de acesso e armazenamento de dados semelhantes. 
+  Você usa apenas um nível de armazenamento, supondo que todas as workloads se encaixem nesse nível. 
+  Você pressupõe que os padrões de acesso aos dados permanecerão consistentes ao longo do tempo. 
+  Na eventualidade de uma alta expansão no acesso aos dados, sua arquitetura é capaz de comportá-la, mas isso faz com que os recursos fiquem ociosos na maior parte do tempo. 

 **Benefícios de implementar esta prática recomendada:** selecionar e otimizar sua arquitetura com base nos padrões de acesso e armazenamento de dados ajudará a diminuir a complexidade do desenvolvimento e aumentar a utilização geral. Compreender quando usar tabelas globais, provisionamento de dados e armazenamento em cache ajuda a reduzir a despesas operacionais indiretas e a escalar com base nas necessidades da workload. 

 **Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio 

## Orientação para implementação
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 Para melhorar a sustentabilidade da workload a longo prazo, use padrões de arquitetura que ofereçam suporte às características de acesso e armazenamento de dados para a workload. Esses padrões ajudam você a recuperar e processar dados com eficiência. Por exemplo, você pode usar uma [arquitetura de dados moderna na AWS](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/modern-data-architecture/) com serviços personalizados e otimizados para seus casos de uso de analytics exclusivos. Esses padrões de arquitetura possibilitam um processamento de dados eficiente e reduzem o uso de recursos. 

### Etapas de implementação
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+  **Entenda as características dos dados:** analise as características dos dados e os padrões de acesso para identificar a configuração correta para os recursos de nuvem. Principais características a serem consideradas: 
  +  **Tipos de dados:** estruturados, semiestruturados e não estruturados 
  +  **Crescimento de dados:** limitado, ilimitado 
  +  **Durabilidade dos dados:** persistentes, efêmeros, transitórios 
  +  **Padrões de acesso:** leituras ou gravações, frequência, com picos ou consistente 
+  **Use padrões de arquitetura otimizados:** use padrões de arquitetura que comportem melhor os padrões de armazenamento e acesso aos dados. 
  + [ Padrões para permitir a persistência de dados ](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/modernization-data-persistence/enabling-patterns.html)
  + [ Vamos arquitetar\$1 Arquiteturas de dados modernas ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/lets-architect-modern-data-architectures/)
  + [Bancos de dados na AWS: a ferramenta certa para o trabalho certo](https://www.youtube.com/watch?v=-pb-DkD6cWg)
+  **Use serviços específicos:** use tecnologias que sejam adequadas à finalidade. 
  +  Use tecnologias que funcionam nativamente com dados compactados. 
    + [ Formatos de arquivos compactados compatíveis com o Athena ](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/compression-formats.html)
    + [ Opções de formato para entradas e saídas de ETL no AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-format.html)
    + [ Carregar arquivos de dados compactados do Amazon S3 com o Amazon Redshift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_loading-gzip-compressed-data-files-from-S3.html)
  +  Use [serviços de análise](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/?nc2=h_ql_prod_an_a) específicos para processamento de dados em sua arquitetura. Para obter detalhes sobre serviços de análise da AWS com propósitos específicos, consulte [AWS re:Invent 2022: construir arquiteturas de dados modernas na AWS](https://www.youtube.com/watch?v=Uk2CqEt5f0o). 
  +  Use o mecanismo de banco de dados que melhor comporta seu padrão de consulta dominante. Gerencie os índices de bancos de dados para fazer consultas eficientes. Para obter mais detalhes, consulte [Bancos de dados da AWS](https://aws.amazon.com/products/databases/) e [AWS re:Invent 2022: Modernizar aplicações com bancos de dados com propósitos específicos](https://www.youtube.com/watch?v=V-DiplATdi0). 
+  **Minimize a transferência de dados:** escolha protocolos de rede que reduzam a quantidade de capacidade de rede consumida na arquitetura. 

## Recursos
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 **Documentos relacionados:** 
+  [COPY de formatos de dados colunares com o Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/copy-usage_notes-copy-from-columnar.html) 
+  [Converter formato de registros recebidos no Firehose](https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/record-format-conversion.html) 
+  [Melhorar a performance de consultas no Amazon Athena fazendo a conversão para formatos colunares](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/convert-to-columnar.html) 
+  [Monitorar a workload de banco de dados com o Performance Insights no Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.html) 
+  [Monitorar a workload de banco de dados com o Performance Insights no Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html) 
+ [ Classe de armazenamento do Amazon S3 Intelligent-Tiering ](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/intelligent-tiering/)
+ [ Criar uma loja de eventos CQRS com o Amazon DynamoDB ](https://aws.amazon.com/blogs/database/build-a-cqrs-event-store-with-amazon-dynamodb/)

 **Vídeos relacionados:** 
+ [AWS re:Invent 2022: Construir arquiteturas de data mesh na AWS](https://www.youtube.com/watch?v=nGRvlobeM_U)
+ [AWS re:Invent 2023: Mergulho profundo no Amazon Aurora e suas inovações ](https://www.youtube.com/watch?v=je6GCOZ22lI)
+ [AWS re:Invent 2023: Melhorar a eficiência do Amazon EBS e ser mais econômico ](https://www.youtube.com/watch?v=7-CB02rqiuw)
+ [AWS re:Invent 2023: Otimizar o preço e a performance do armazenamento com o Amazon S3 ](https://www.youtube.com/watch?v=RxgYNrXPOLw)
+ [AWS re:Invent 2023: Criar e otimizar data lakes no Amazon S3 ](https://www.youtube.com/watch?v=mpQa_Zm1xW8)
+ [AWS re:Invent 2023: Padrões avançados orientados a eventos com o Amazon EventBridge ](https://www.youtube.com/watch?v=6X4lSPkn4ps)

 **Exemplos relacionados:** 
+ [AWS Workshop de bancos de dados com propósito específico na ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/93f64257-52be-4c12-a95b-c0a1ff3b7e2b/en-US)
+ [AWS Dia de imersão na arquitetura de dados moderna na ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/32f3e732-d67d-4c63-b967-c8c5eabd9ebf/en-US)
+ [ Criar um data mesh na AWS](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/23e6326b-58ee-4ab0-9bc7-3c8d730eb851/en-US)