Perguntas frequentes sobre o Amazon Data Firehose

P: O que é ETL de transmissão?

ETL de transmissão é o processamento e a movimentação de dados em tempo real de um lugar para outro. ETL é a abreviação de extração, transformação e carga das funções de banco de dados. Extração se refere à coleta de dados de alguma fonte. Transformação se refere a qualquer processo executado nesses dados. Carga se refere ao envio dos dados processados para um destino, como um depósito, um datalake ou uma ferramenta analítica.

P: O que é o Amazon Data Firehose?

Data Firehose é uma solução de ETL de transmissão. É a maneira mais fácil de carregar dados de streaming em armazenamentos de dados e ferramentas de análises. Ele pode capturar, transformar e carregar dados de streaming em tabelas do Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service, Snowflake, Apache Iceberg e Splunk, possibilitando análises praticamente em tempo real com as ferramentas e painéis de business intelligence que você já usa hoje. É um serviço totalmente gerenciado escalado automaticamente para acompanhar o throughput de seus dados e não exige uma administração contínua. Pode separar em lotes, compactar e criptografar os dados antes de carregá-los, o que minimiza o volume de armazenamento usado no destino e aumenta a segurança.

P: O que é uma origem no Firehose?

Uma fonte é o local de geração e captura contínuas dos seus dados de transmissão. Por exemplo, uma fonte pode ser um servidor de registro em log executando em instâncias do Amazon EC2, uma aplicação executando em dispositivos móveis ou um sensor em um dispositivo de IoT. É possível conectar suas fontes ao Firehose usando 1) API do Amazon Data Firehose, que utiliza o AWS SDK para Java, .NET, Node.js, Python ou Ruby. 2) Kinesis Data Stream, em que o Firehose lê dados facilmente de um fluxo de dados existente do Kinesis e os carrega nos destinos do Firehose. 3) Amazon MSK, em que o Firehose lê facilmente dados de um cluster Amazon MSK existente e os carrega em buckets do Amazon S3. 4) Serviço com suporte nativo da AWS, como AWS Cloudwatch, AWS EventBridge, AWS IOT ou AWS Pinpoint. Para a lista completa, leia o Guia do desenvolvedor do Amazon Data Firehose. 5) Kinesis Agents, que é uma aplicação de software Java autônoma que monitora continuamente um conjunto de arquivos e envia novos dados ao seu fluxo. 6) Fluentbit, que é um processador e encaminhador de log de código aberto. 7) AWS Lambda, que é um serviço computacional com tecnologia sem servidor que permite que você execute o código sem provisionar ou gerenciar servidores. Você pode escrever sua função do Lambda para enviar tráfego de S3 ou DynamoDB para Firehose com base em um evento acionado.

P: O que é um destino no Firehose?

Um destino é um armazenamento de dados em que os dados serão entregues. O Firehose é atualmente compatível com tabelas do Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service, Snowflake, Apache Iceberg, Splunk, Datadog, NewRelic, Dynatrace, Sumo Logic, LogicMonitor, MongoDB e endpoints HTTP como destinos.

P: O que o Firehose pode gerenciar por mim?

O Data Firehose gerencia todos os recursos subjacentes de infraestrutura, armazenamento, redes e configuração necessários para capturar e carregar seus dados em tabelas do Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service, Snowflake, Apache Iceberg ou Splunk. Você não precisa se preocupar com provisionamento, implantação, manutenção contínua do hardware, software, ou escrever qualquer outra aplicação para gerenciar este processo. O Data Firehose também escala de maneira elástica sem exigir nenhuma intervenção ou sobrecarga de desenvolvedor associada. Além disso, o Data Firehose replica de modo síncrono dados em três instalações em uma região da AWS, proporcionando alta disponibilidade e resiliência para os dados à medida que são transportados para os seus destinos.

P: Como faço para usar o Firehose?

Após o seu cadastro na Amazon Web Services, você pode começar a usar o Firehose seguindo estas etapas:

• Crie um fluxo do Firehose no console do Firehose ou por meio da operação CreateDeliveryStream. Opcionalmente, você pode configurar uma função do AWS Lambda em seu fluxo do Firehose para preparar e transformar os dados brutos antes de carregar os dados.
• Configure seus produtores de dados para que enviem continuamente dados para seu fluxo do Firehose usando o Amazon Kinesis Agent ou a API do Firehose.
• O Firehose carrega seus dados para os destinos que você especificar de forma automática e contínua.

P: O que é um fluxo do Firehose no Firehose?

Um fluxo do Firehose é a entidade subjacente do Firehose. Você usa o Firehose criando um fluxo do Firehose e enviando dados para ele. Você pode criar um fluxo do Firehose no console do Firehose ou por meio da operação CreateDeliveryStream. Para mais informações, consulte Como criar um fluxo do Firehose.

P: O que é um registro no Firehose?

Um registro são os dados de interesse que o seu produtor de dados envia a um fluxo do Firehose. O tamanho máximo de um registro (antes da codificação Base64) será de 1024 KB se a sua fonte de dados for o Direct PUT ou o Kinesis Data Streams. O tamanho máximo de um registro (antes da codificação Base64) será de 10 MB se a sua fonte de dados for o Amazon MSK.

P: Quais são os limites do Firehose?

Para mais informações sobre limites, consulte Limites do Amazon Data Firehose no guia do desenvolvedor.

P: Que linguagens de programação ou plataformas posso usar para acessar a API do Firehose?

A API do Firehose está disponível em SDKs da Amazon Web Services. Para ver uma lista das linguagens de programação ou plataformas para os SDKs da Amazon Web Services, consulte Ferramentas da Amazon Web Services.

P: O que é o Amazon Kinesis Agent?

O Kinesis Agent é uma aplicação Java predefinido que oferece uma maneira fácil de coletar e enviar dados para o seu fluxo do Firehose. Você pode instalar o atendente em ambientes de servidor baseados em Linux, como servidores Web, servidores de log e servidores de banco de dados. O atendente monitora determinados arquivos e envia continuamente dados para o seu fluxo do Firehose. No momento, o atendente do Amazon Kinesis é compatível com o Amazon Linux, o Red Hat Enterprise Linux e o Microsoft Windows. Para mais informações, consulte Gravar no Kinesis Data Firehose por meio do agente do Kinesis.

P: Onde posso obter o Amazon Kinesis Agent?

Você pode baixar e instalar o Kinesis Agent usando o comando e o link a seguir:

• No Amazon Linux: sudo yum install –y aws-kinesis-agent
• No Red Hat Enterprise Linux: sudo yum install –y https://s3.amazonaws.com/streaming-data-agent/aws-kinesis-agent-latest.amzn1.noarch.rpm
• Do GitHub: awlabs/amazon-kinesis-agent
• No Windows: https://docs.thinkwithwp.com/kinesis-agent-windows/latest/userguide/getting-started.html#getting-started-installation

P: Qual é a diferença entre as operações PutRecord e PutRecordBatch?

Você pode adicionar dados a um fluxo do Firehose com o Kinesis Agent ou com as operações PutRecord e PutRecordBatch do Firehose. A operação PutRecord permite um único registro de dados em uma chamada de API e a operação PutRecordBatch permite vários registros de dados em uma chamada de API. Para mais informações, consulte PutRecord e PutRecordBatch.

P: Como faço para adicionar dados a um fluxo do Firehose a partir do Amazon MSK?

Quando você cria ou atualiza um fluxo do Firehose por meio do Console da AWS ou de APIs do Firehose, pode configurar um cluster/tópico do Amazon MSK como fonte do fluxo do Firehose. Uma vez configurado, o Firehose lerá automaticamente os dados do tópico do MSK e os carregará nos buckets do S3 especificados.

P: Quais são os principais benefícios da integração entre o Amazon MSK e o Firehose?

Você pode reduzir a complexidade e a sobrecarga da operação de sua aplicação transformando dados de streaming obtidos de seus tópicos do Amazon MSK e carregando-os no Amazon S3 sem precisar de código. Por exemplo, com o Amazon MSK e o Firehose, você não tem código, atributos integrados de conversão e transformação de dados, como conversão de formato Parquet/ORC, armazenamento em buffer de dados e validação de dados do lado do serviço. Você também obtém novas tentativas de entrega automática, retenção de dados, ajuste de escala automático e redundância, portanto os dados são entregues de maneira confiável.

P: Quais tipos de endpoints do Amazon MSK são compatíveis com o Firehose?

Para usar esse atributo, os clusters do MSK devem ter endpoints públicos ou links privados habilitados.

P: Você pode conectar o Firehose a um cluster do Amazon MSK em uma conta da AWS diferente?

Sim, o Firehose pode se conectar aos clusters do Amazon MSK que estão disponíveis em diferentes contas da AWS. O Firehose também pode fazer entregas em buckets do S3 que pertencem a contas diferentes.

P: Qual é a hora certa para começar a consumir dados do tópico do Amazon MSK?

A hora certa para começar a consumir dados do tópico do Amazon MSK é a hora de criação do fluxo do Firehose. O Firehose não lê os valores de deslocamento personalizados.

P: Como adiciono dados ao meu stream Firehose a partir do Kinesis Data Stream?

Ao criar ou atualizar seu stream do Firehose por meio do Console da AWS ou das APIs do Firehose, você pode configurar um stream do Firehose como a origem do seu stream do Firehose. Uma vez configurado, o Firehose lerá automaticamente os dados do fluxo do Firehose e os carregará para os destinos especificados.

P: Com que frequência o Firehose lê dados de um fluxo do Kinesis?

O Firehose chama o GetRecords() do Kinesis Data Streams uma vez por segundo para cada fragmento do Kinesis.

P: De onde o Firehose lê dados quando um Kinesis Data Stream é configurado como origem de um fluxo do Firehose?

O Firehose começa a ler os dados da posição MAIS RECENTE do seu Kinesis Data Stream quando ele é configurado como a origem de um stream do Firehose. Para mais informações sobre a posição do Kinesis Data Stream, consulte GetShardIterator na referência de APIs do serviço Kinesis Data Streams.

P: Posso configurar um Kinesis Data Stream como origem de vários fluxos do Firehose?

Sim, você pode. No entanto, a chamada ao GetRecords() do Firehose é considerada em relação ao limite geral do controle de utilização do fragmento do Kinesis. Portanto, é necessário planejar o fluxo do Firehose juntamente com outros aplicativos do Kinesis para garantir que esse limite geral não seja ultrapassado. Para mais informações, consulte Kinesis Data Streams Limits no guia do desenvolvedor do Kinesis Data Streams.

P: Ainda posso adicionar dados ao stream do Firehose por meio do Kinesis Agent ou das operações PutRecord e PutRecordBatch do Firehose quando meu Kinesis Data Stream está configurado como origem?

Não. Quando um Kinesis Data Stream é configurado como origem de um fluxo do Firehose, as operações PutRecord e PutRecordBatch do Firehose são desabilitadas. Em vez disso, adicione o Kinesis Data Stream por meio das operações PutRecord e PutRecords do Kinesis Data Streams.

P: Como faço para adicionar dados a um fluxo do Firehose a partir do AWS IoT?

Para adicionar dados do AWS IoT ao fluxo do Firehose, crie uma ação do AWS IoT que envia eventos ao fluxo do Firehose. Para mais informações. Consulte Escrevendo no Amazon Data Firehose usando o AWS IoT no guia do desenvolvedor do Firehose.

P: Como posso transmitir meus logs de fluxo de VPC para o Firehose?

Quando você cria ou atualiza um fluxo do Firehose por meio do Console da AWS ou de APIs do Firehose, você pode configurar um Direct PUT como origem do fluxo do Firehose. Depois que o fluxo for criado, o fluxo do Firehose criado poderá ser configurado como seu fluxo do Firehose na seção Vended Logs do console de logs do VPC Flow.

P: Como faço para adicionar dados do CloudWatch Logs a um fluxo do Firehose?

Você adiciona dados ao seu stream Firehose a partir do CloudWatch Logs criando um filtro de assinatura do CloudWatch Logs que envia eventos para seu stream Firehose. Para mais informações, consulte Uso de filtros de assinatura do CloudWatch Logs no guia do usuário do Amazon CloudWatch.

P: Como faço para adicionar dados a um fluxo do Firehose a partir do CloudWatch Events?

Para adicionar dados do CloudWatch Events a um fluxo do Firehose, crie uma regra do CloudWatch Events com o fluxo do Firehose como destino. Para mais informações, consulte Gravar no Amazon Data Firehose usando o CloudWatch Events no guia do desenvolvedor do Firehose.

P: Como faço para incluir dados do AWS Eventbridge ao meu fluxo do Amazon Data Firehose?

Você adiciona dados ao fluxo do Firehose a partir do console AWS EventBridge. Para mais informações, consulte a documentação do AWS EventBridge.

P: Que tipo de criptografia eu posso usar?

O Firehose permite que você criptografe dados depois de entregues ao seu bucket do Amazon S3. Ao criar o seu fluxo do Firehose, você pode optar por criptografar dados com uma chave do AWS Key Management Service (KMS) que seja de sua propriedade. Para mais informações sobre o KMS, consulte o AWS Key Management Service.

P: Qual perfil do IAM devo especificar ao criar o fluxo do Firehose?

O Firehose assume o perfil do IAM que você especifica para acessar recursos, como o bucket do Amazon S3 e o domínio do Amazon OpenSearch. Para mais informações, consulte Como controlar o acesso com o Firehose no guia do desenvolvedor do Firehose.

P: Como faço para preparar e transformar dados brutos no Firehose?

O Firehose é compatível com a conversão de formatos de dados de dados brutos ou Json para nos formatos exigidos pelos armazenamentos de dados de destino, sem precisar construir seus próprios pipelines de processamento de dados. O Firehose também permite que você particione dinamicamente dados de transmissão antes de entregá-los ao S3 usando chaves bem definidas estática ou dinamicamente como “customer_id” ou “transaction_id”. O Firehose agrupa os dados por essas chaves e entrega em prefixos exclusivos de chave do S3, facilitando a realização de análises econômicas de alta performance no S3 usando Athena, EMR e Redshift Spectrum.

Além disso, para a opção de conversão em formatos integrados no Amazon Data Firehose, você pode usar uma função do AWS Lambda para preparar e transformar dados brutos de entrada em seu fluxo do Firehose antes de carregá-los para os destinos. Você pode configurar uma função do AWS Lambda para transformação de dados ao criar um novo stream do Firehose ou ao editar um stream existente do Firehose. A Amazon criou vários esquema do Lambda que você pode escolher para um início rápido. Para a lista completa, leia o Guia do desenvolvedor do Amazon Data Firehose.

P: Que formato de compactação eu posso usar?

O Amazon Data Firehose permite a compactação dos seus dados antes de entregá-los ao Amazon S3. No momento, o serviço oferece suporte aos formatos de compactação GZIP, ZIP e SNAPPY. Se os dados já estiverem carregados no Amazon Redshift, somente o GZIP poderá ser usado.

P: Como a compactação funciona durante o uso do recurso de assinatura do CloudWatch Logs?

É possível usar o recurso de assinatura do CloudWatch Logs para fazer a transmissão de dados do CloudWatch Logs para o Firehose. Todos os logs de evento do CloudWatch Logs já estão compactados no formato gzip. Portanto, recomendamos desabilitar a configuração de compactação do Firehose para evitar a compactação dupla. Para mais informações sobre o recurso de assinatura do CloudWatch Logs, consulte Filtros de assinatura com o Amazon Data Firehose no manual do usuário do Amazon CloudWatch Logs.

P: Como faço para retornar os dados preparados e transformados da minha função do AWS Lambda para o Amazon Data Firehose?

Todos os registros transformados do Lambda devem ser retornados para o Firehose com os três parâmetros a seguir; caso contrário, o Firehose rejeitará os registros e os tratará como falha na transformação de dados.

• recordId: o Firehose envia um recordId juntamente com cada registro para o Lambda durante a invocação. Cada registro transformado deve ser retornado com o mesmo recordId. Qualquer incompatibilidade entre o recordId original e o recordId retornado será tratada como falha na transformação de dados.
• result: o status do resultado de transformação de cada registro. Os seguintes valores são permitidos para este parâmetro: “Ok” se o registro for transformado com êxito conforme o esperado. “Dropped” se a lógica de processamento descartar o registro intencionalmente conforme o esperado. “ProcessingFailed” se o registro não puder ser transformado conforme o esperado. O Firehose trata os registros retornados com os status “Ok” e “Dropped” como registros processados com êxito, e os registros com o status “ProcessingFailed” como registros com falha no processamento quando ele gera as métricas SucceedProcessing.Records e SucceedProcessing.Bytes.
  
• dados: a carga útil de dados transformada após a codificação based64.

P: O que é o registro em log de erros?

Se você habilitar a transformação de dados com o Lambda, o Firehose poderá registrar no Amazon CloudWatch Logs qualquer erro de invocação e entrega de dados do Lambda para poder visualizar os logs de erro específicos em caso de falha na invocação ou entrega de dados do Lambda. Para obter mais informações, consulte Monitoramento com o Amazon CloudWatch Logs.

P: O que é o backup do registro da fonte?

Se você usar a transformação de dados com o Lambda, poderá habilitar o backup do registro de origem e o Amazon Data Firehose entregará os dados de entrada não transformados para um bucket do S3 separado. Você pode especificar um prefixo extra a ser adicionado na frente do prefixo de tempo UTC “AAAA/MM/DD/HH” gerado pelo Firehose.

P: Quando devo usar o particionamento dinâmico do Firehose?

O particionamento dinâmico do Firehose elimina as complexidades e os atrasos do particionamento manual na fonte ou após o armazenamento dos dados e permite análises mais rápidas para consultar conjuntos de dados otimizados. Isso torna os conjuntos de dados imediatamente disponíveis para ferramentas analíticas para executar suas consultas com eficiência e aprimora o controle de acesso refinado para os dados. Por exemplo, os clientes de automação de marketing podem particionar dados dinamicamente por ID do cliente, permitindo que consultas específicas do cliente consultem conjuntos de dados otimizados e forneçam resultados mais rapidamente. Os clientes de operações de TI ou monitoramento de segurança podem criar agrupamentos com base no carimbo de data/hora do evento embutido em logs para consultar conjuntos de dados otimizados e obter resultados mais rapidamente. Esse recurso combinado com o recurso de conversão do formato JSON-to-parquet do Amazon Data Firehose faz dele uma opção de ETL de transmissão ideal para o S3.

P: Como configuro o particionamento dinâmico com o Firehose?

Você pode configurar o recurso de particionamento de dados do Firehose por meio do Console de Gerenciamento da AWS, CLIs ou SDKs. Ao criar ou atualizar um fluxo do Firehose, selecione o Amazon S3 como destino de entrega do fluxo do Firehose e habilite o particionamento dinâmico. Você pode especificar chaves ou criar uma expressão que será avaliada em runtime para definir as chaves usadas para particionamento. Por exemplo, é possível selecionar um campo de dados no fluxo de entrada, como ID do cliente, e definir uma expressão de prefixo do S3, como customer_id =!{partitionKey:customer_id}/, que será avaliado em tempo de execução com base nos registros ingeridos para definir para qual prefixo do S3 entrega os registros.

P: Que tipo de transformações e processamento de dados posso fazer com particionamento dinâmico e com chaves de particionamento?

O Firehose é compatível com a conversão parquet/orc alternativa quando você grava seus dados no Amazon S3. O Firehose também se integra com a função do Lambda, para que você possa escrever seu próprio código de transformação. O Firehose também tem suporte integrado para extrair os principais campos de dados de registros que estão no formato JSON. O Firehose também oferece suporte à linguagem de análise JQ, para permitir transformações nessas chaves de partição. Para saber mais, consulte o guia do desenvolvedor do Firehose.

P: Porque a velocidade de envio de dados para o meu fluxo do Amazon Data Firehose é limitada?

Como padrão, cada fluxo do Firehose pode consumir até 2.000 transações/segundo, 5.000 registros/segundo e 5 MB/segundo. Você pode aumentar esse limite facilmente enviando um formulário de aumento de limite de serviço.

P: Por que vejo registros duplicados no bucket do Amazon S3, na tabela do Amazon Redshift ou no índice do Amazon OpenSearch ou clusters do Splunk?

O Amazon Data Firehose usa pelo menos uma vez semântica para a entrega de dados. Em alguns casos raros, como timeout de uma solicitação em uma tentativa de entrega de dados, uma nova tentativa de entrega pelo Firehose pode resultar em duplicidades se a solicitação anterior acabar sendo processada.

P: O que acontecerá se a entrega de dados para meu bucket do Amazon S3 falhar?

Se sua fonte de dados for Direct PUT e a entrega de dados para seu bucket do Amazon S3 falhar, o Amazon Data Firehose fará novas tentativas de entregar os dados a cada cinco segundos durante um período máximo de 24 horas. Se o problema persistir além do período de retenção máximo de 24 horas, o Amazon Data Firehose descartará os dados.

Se a fonte de dados for o Kinesis Data Streams e a entrega de dados para o bucket do Amazon S3 falhar, o Amazon Data Firehose tentará novamente entregar dados a cada cinco segundos durante um período máximo que está configurado no Kinesis Data Streams.

P: O que acontece se a entrega de dados para minha instância do Amazon Redshift falhar?

Se a entrega de dados para a instância do Redshift falhar, o Amazon Data Firehose tentará novamente entregar dados a cada cinco minutos durante um período máximo de 120 minutos. Após 120 minutos, o Amazon Data Firehose ignora o lote atual de objetos do S3 que estão prontos para COPY e avança para o próximo lote. A informação sobre os objetos ignorados é passada para o seu bucket do S3 como um arquivo manifesto na pasta de erros, que você pode usar para preencher manualmente. Para informações sobre como usar o comando COPY nos dados manualmente com os arquivos manifesto, consulte Como usar um manifesto para especificar arquivos de dados.

P: O que acontece se a entrega de dados para o meu domínio do Amazon OpenSearch falhar?

Para o destino do Amazon OpenSearch Service, é possível especificar uma duração para novas tentativas entre 0 e 7200 segundos durante a criação do fluxo do Firehose. Se a entrega de dados para o seu domínio do Amazon OpenSearch falhar, o Amazon Data Firehose tenta novamente a entrega de dados durante o período especificado. Após o período de novas tentativas, o Amazon Data Firehose ignora o lote atual de dados e segue adiante para o novo lote. Detalhes sobre os documentos ignorados são entregues ao seu bucket do S3 na pasta opensearch_failed, que você pode usar para preenchimento manual.

P: O que acontecerá se houver uma falha na transformação de dados?

Há dois tipos de cenários de falha quando o Firehose tenta invocar a função do Lambda para a transformação de dados:

• O primeiro tipo é quando a invocação da função falha por razões, como atingir o tempo limite da rede e atingir os limites de invocação do Lambda. Nesses cenários de falha, o Firehose repete a invocação três vezes por padrão e, em seguida, ignora esse lote específico de registros. Os registros ignorados são tratados como registros com falha no processamento. Você pode configurar o número de repetições de invocação entre 0 e 300 usando as APIs CreateDeliveryStream e UpdateDeliveryStream. Para esse tipo de falha, você também pode usar o atributo de registro em log de erros do Firehose para emitir erros de invocação para o CloudWatch Logs. Para obter mais informações, consulte Monitoramento com o Amazon CloudWatch Logs.
• O segundo tipo de cenário de falha ocorre quando o resultado de transformação de um registro é definido como “ProcessingFailed” quando retorna de sua função do Lambda. O Firehose trata esses registros como registros com falha no processamento. Para esse tipo de falha, você também pode usar o recurso de registro em log do Lambda para emitir logs de erro para o CloudWatch Logs. Para mais informações, consulte Como acessar o Amazon CloudWatch Logs for AWS Lambda.

Para ambos os tipos de cenários de falha, os registros com falha no processamento são entregues ao seu bucket S3 na pasta processing_failed.

P: Por que o tamanho de objetos do S3 entregues é maior que o tamanho do buffer que especifiquei na minha configuração de fluxo do Firehose?

O tamanho dos objetos do S3 entregues devem refletir o tamanho do buffer especificado na maior parte das vezes se a condição de tamanho de buffer for satisfeita antes da condição de intervalo do buffer. No entanto, quando a entrega de dados ao destino não consegue acompanhar a gravação de dados no fluxo do Firehose, o Firehose aumenta dinamicamente o tamanho do buffer para recuperar o atraso e garantir que todos esses dados sejam entregues ao destino. Nessas circunstâncias, o tamanho dos objetos do S3 entregues pode ser maior que o tamanho do buffer especificado.

P: O que é a pasta de erros no meu bucket do Amazon S3?

A pasta de erros armazena arquivos de manifesto que contêm informações de objetos do S3 que falharam ao serem carregados em sua instância do Redshift. É possível recarregar esses objetos manualmente por meio do comando COPY do Redshift. Para informações sobre como usar o comando COPY nos dados manualmente com os arquivos manifesto, consulte Como usar um manifesto para especificar arquivos de dados.

P: O que é a pasta opensearch_failed no meu bucket do Amazon S3?

A pasta opensearch_failed armazena os documentos que apresentaram falha ao serem carregados no seu Amazon OpenSearch. O que acontece se a entrega de dados ao meu domínio do Amazon OpenSearch apresentar falha?domínio. Você pode reindexar esses documentos manualmente para preenchimento.

P: O que é a pasta processing_failed no meu bucket do Amazon S3?

A pasta processing_failed armazena os registros que tiveram falha na transformação em sua função do AWS Lambda. Você pode reprocessar esses registros manualmente.

P: Como é possível monitorar as operações e a performance do meu fluxo do Amazon Data Firehose?

O console do Firehose exibe métricas de performance essenciais, como os volumes de dados recebidos e entregues. O Amazon Data Firehose também é integrado às métricas do Amazon CloudWatch, o que permite coletar, visualizar e analisar métricas para fluxos do Firehose. Para mais informações sobre as métricas do Amazon Data Firehose, consulte Como monitorar usando as métricas do Amazon CloudWatch no guia do desenvolvedor do Amazon Data Firehose.

P: Como posso monitorar as falhas de transformação e de entrega do fluxo do Amazon Data Firehose?

O Amazon Data Firehose é integrado ao Amazon CloudWatch Logs para que você possa visualizar logs de erro específicos em caso de falha na transformação ou na entrega. Você pode habilitar o registro de erros durante a criação de fluxos do Firehose. Para obter mais informações, consulte Como monitorar usando o Amazon CloudWatch Logs no guia do desenvolvedor do Amazon Data Firehose.

P: Como é possível gerenciar e controlar o acesso ao meu fluxo do Amazon Data Firehose?

O Amazon Data Firehose se integra ao AWS Identity and Access Management, um serviço que permite controlar de forma segura o acesso de seus usuários aos serviços e recursos da AWS. Por exemplo, você pode criar uma política que permite que apenas um usuário ou grupo específico adicione dados a um fluxo do Firehose. Para mais informações sobre o gerenciamento e o controle de acesso à sua transmissão, consulte Como controlar o acesso com o Amazon Data Firehose.

P: Como é possível registrar em log as chamadas de API feitas em meu fluxo do Amazon Data Firehose para análise de segurança e solução de problemas operacionais?

O Amazon Data Firehose é integrado ao AWS CloudTrail, um serviço que registra as chamadas de APIs da AWS para sua conta e disponibiliza os arquivos de log. Para obter mais informações sobre o registro de chamadas de APIs e uma lista das operações compatíveis das APIs do Amazon Data Firehose, consulte Como registrar chamadas de API do Amazon Data Firehose usando o AWS CloudTrail.

P: O Firehose está disponível no nível gratuito da AWS?

Não. No momento, Firehose não está disponível no nível gratuito da AWS. O nível gratuito da AWS é um programa que oferece testes gratuitos para um grupo de serviços da AWS. Para mais detalhes, consulte Nível gratuito da AWS.

P: Quanto custa o Firehose?

O Firehose usa preços simples, no modelo de pagamento conforme o uso. Não há custos iniciais nem taxas mínimas, e você paga apenas pelos recursos que usa. A definição de preço do Amazon Data Firehose baseia-se no volume de dados (GB) consumido pelo Firehose, com cada registro arredondado para cima para os 5 KB mais próximos para o Direct PUT e o Kinesis Data Streams como fontes. Para Vended Logs como fonte, o preço é baseado no volume de dados (GB) ingerido pelo Firehose. Para mais informações sobre os custos do Amazon Data Firehose, consulte Preços do Amazon Data Firehose.

P: Quando uso a operação PutRecordBatch para enviar dados para o Amazon Data Firehose, como o arredondamento de 5 KB é calculado?

O arredondamento de 5 KB é calculado no nível do registro e não no nível da operação de API. Por exemplo, se a sua chamada PutRecordBatch contiver dois registros de 1 KB, o volume de dados dessa chamada será medido como 10 KB. (5 KB por registro)

P: O custo do Firehose inclui os custos do Amazon S3, do Amazon Redshift, do Amazon OpenSearch Service e do AWS Lambda?

Não, você será cobrado separadamente pelas taxas associadas ao uso dos serviços Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service e AWS Lambda, inclusive pelos custos de armazenamento e de solicitações. Para mais informações, consulte Preços do Amazon S3, Preços do Amazon Redshift, Preços do Amazon OpenSearch Service e Preços do AWS Lambda.

P: O que o SLA do Amazon Data Firehose SLA garante?

O SLA do Amazon Data Firehose garante uma porcentagem de tempo de disponibilidade de pelo menos 99,9% para o Amazon Data Firehose.

P: Como é possível saber se me qualifico para um crédito de serviço do SLA?

Você estará qualificado para um crédito de SLA para o Amazon Data Firehose nos termos do SLA do Amazon Data Firehose se mais de uma zona de disponibilidade na qual você executar uma tarefa, na mesma região, tiver uma porcentagem de tempo de disponibilidade inferior a 99,9% durante qualquer ciclo de faturamento mensal.

Para detalhes completos sobre todos os termos e condições do SLA, bem como detalhes sobre como enviar uma alegação, consulte a página de detalhes do SLA do Amazon Data Firehose.