Pensado para proyectos de big data, API Gateway de AWS actúa como puerta de enlace entre tus fuentes de datos y la nube. Soporta miles y cientos de miles de llamadas recurrentes y ayuda a prevenir ataques de denegación de servicio, habilitando flujos de ingesta que conectan productores como Zendesk, dashboards o IoT con servicios analíticos y de almacenamiento como Kinesis o S3.

¿Qué es API Gateway en big data y por qué importa?

Este servicio funciona como una front door: recibe eventos de múltiples productores y los enruta hacia los servicios adecuados en AWS. Es el intermediario entre “donde está la data” y “donde se procesa” dentro del ecosistema de AWS.

• Soporta grandes volúmenes: miles y cientos de miles de llamadas recurrentes.
• Ayuda a prevenir ataques de denegación de servicio.
• Puede manejar caché para respuestas frecuentes.
• Registra todo en los logs para auditoría y monitoreo.
• Habilita servicios posteriores de cómputo, datos y visualización.

¿Cómo se construye el flujo de datos con API Gateway y Lambda?

Un escenario práctico: un sistema de tickets como Zendesk o GLPI envía casos vía operación put a API Gateway. Este, a su vez, dispara una función Lambda que procesa el evento y lo integra con servicios de datos en AWS.

• Productor de información: plataforma de tickets que genera casos.
• Envío al gateway: operación put hacia API Gateway.
• Orquestación: API Gateway lanza una función Lambda.
• Procesamiento: la función usa Python o cualquier SDK para interactuar con servicios de información.
• Resultado: almacenar, transformar o alimentar una plataforma de visualización como Kibana.

¿Qué servicios puede alimentar la función lambda?

• Kinesis para procesamiento de datos en streaming.
• S3 para almacenamiento de objetos.
• EMR para procesamiento con frameworks de datos.
• Instancias de EC2 para cargas específicas.
• Base de datos no relacional DynamoDB para consultas rápidas.
• Visualización con Kibana como destino del flujo.

¿Qué habilidades y conceptos se aplican en este flujo?

• Diseño de ingesta de información escalable.
• Enrutamiento mediante una puerta de enlace confiable.
• Prevención de denegación de servicio en el borde.
• Orquestación con funciones Lambda.
• Integración con servicios de datos usando SDK y Python.
• Uso de caché y logs para eficiencia y trazabilidad.

¿Qué entradas y salidas admite para extraer información?

En el “lado izquierdo” se agrupan los productores de información: es decir, todo lo que genera eventos que deben llegar a AWS. En el “lado derecho”, API Gateway despliega o dispara servicios que ejecutan el procesamiento, guardan datos y dejan trazas.

¿Qué productores de información se conectan?

• Dashboards con envío de eventos.
• Aplicaciones móviles con llamadas recurrentes.
• Dispositivos IoT con telemetría.
• Aplicaciones también on-premise que exponen APIs.

¿Qué servicios se disparan y registran?

• Funciones Lambda para lógica sin servidor.
• Instancias EC2 para cómputo administrado.
• Kinesis para procesamiento de datos.
• DynamoDB como base de datos no relacional.
• Manejo de caché para acelerar respuestas.
• Logs completos para seguimiento operativo.

¿Te gustaría comentar un caso de uso o productor específico para mapearlo con API Gateway y Lambda? Comparte tus preguntas o contexto y continuamos la conversación.