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Vou construir um pipeline automatizado de processamento de arquivos e dados na AWS
Construindo backends na nuvem resilientes que escalam sem problemas sem quebrar
Oi! Sou Gustavo, um Engenheiro de Backend Sênior & Desenvolvedor Certificado AWS com mais de 6 anos de experiência. Especializo-me em construir backends de alta disponibilidade e arquiteturas na nuvem...
Sobre este Serviço
Se seus servidores de app estão travando ou crashando quando os usuários fazem upload de arquivos grandes? Ou você precisa ingerir fluxos de dados massivos em tempo real sem desacelerar seu banco de dados? Processar dados pesados de forma síncrona prejudica a experiência do usuário e consome recursos. Sou um Desenvolvedor Certificado AWS Associate e Engenheiro Backend Sênior. Vou criar um pipeline de dados automatizado e à prova de crash na AWS usando Node.js, TypeScript e AWS CDK.
Este serviço inclui:
- Código de streaming eficiente em memória com Node.js/TS (Arquitetura Limpa)
- Gatilhos automáticos de eventos e buffer de mensagens (S3, SQS)
- Ingestão de streaming em tempo real (AWS Kinesis Data Streams)
- Infraestrutura como Código (AWS CDK) e CI/CD com GitHub Actions
- Monitoramento e logs no CloudWatch
Standard vs Premium:
O pacote Standard lida com grandes lotes de arquivos (CSV/Excel/TXT) usando filas para evitar timeouts. O Premium escala até os limites empresariais, criando pipelines ETL em tempo real com AWS Kinesis e workers Fargate autoescalados para feeds contínuos de alta volume.
Vamos construir seu pipeline: leve, escalável e pronto para produção!
Provedor de Nuvem:
Amazon Web Services
Frameworks:
Npm
•
Terraform
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais fontes de dados e formatos essa pipeline consegue lidar?
Eu trabalho com arquivos padrão (CSVs, Excel, JSON, TXT e outros) enviados para S3, além de feeds de dados em streaming em tempo real e de alto volume (como IoT ou logs de aplicativos) usando AWS Kinesis Data Streams. Todos os dados são analisados com segurança e enviados direto para seu banco de dados de destino.
Como você contorna o limite de 15 minutos de execução do AWS Lambda?
Para arquivos batch pesados e de longa duração, o pacote Premium usa workers containerizados no AWS ECS Fargate. Eles escalam dinamicamente com base no tamanho da fila e rodam continuamente sem timeouts, garantindo que seus processos ETL nunca sejam interrompidos.
Processar milhões de registros vai desacelerar meu banco de dados principal?
Não. Eu aplico throttling na ingestão usando AWS SQS ou consumidores do Kinesis, combinados com streams Node.js eficientes em memória e inserts em lote no banco de dados. Isso ajuda a equilibrar a carga no banco, evitando lentidão na sua aplicação frontend.
