- 1
Big Data en la Nube: Análisis, Transformación y Seguridad
00:40 - 2

Transformación de Datos en Cloud: Automatización y Seguridad
01:32 - 3

Big Data en la Nube: Escalabilidad, Automatización y Eficiencia
04:30 - 4

Almacenamiento y Procesamiento de Datos en la Nube
04:09 - 5
Comparativa de AWS y GCP para proyectos BigData
01:17
Despliegue de Clúster Elasticsearch en AWS Paso a Paso
Clase 42 de 52 • Curso de Big Data en AWS
Contenido del curso
- 9

Extracción de Datos a la Nube: Estrategias y Herramientas
02:21 - 10

Uso de Python y AWS Cloud9 para Proyectos de Big Data
10:16 - 11

Uso de Boto3 para Servicios AWS en Python
03:56 - 12

Integración de AWS API Gateway en Proyectos de Big Data
03:40 - 13

Uso de Storage Gateway para Integración de Datos en la Nube
03:13 - 14

Procesamiento de Datos en Tiempo Real con AWS Kinesis Data Stream
05:53 - 15

Creación de Kinesis Data Streams en AWS
06:50 - 16

Despliegue de Kinesis con AWS CloudFormation
10:42 - 17

Entrega y Transformación de Datos con Kinesis Firehose en AWS
03:27 - 18

Configuración de Kinesis Firehose en AWS paso a paso
05:45 - 19
Configuración Básica de Amazon Kinesis Firehose en AWS
02:53 - 20

AWS MSK: Implementación y Gestión de Apache Kafka en la Nube
03:42 - 21

Despliegue de Clúster MSK en AWS paso a paso
07:21
- 22

Transformación de Datos con AWS Glue: ETL y Catálogo de Metadatos
06:33 - 23

Instalación y Configuración de Apache Zeppelin para AWS Glue
04:49 - 24

Configuración de Developer Endpoint en AWS Glue para Apache Zeppelin
05:38 - 25

Conexión y configuración de Apache Zeppelin para ETL en AWS
08:29 - 26

Creación de un ETL con AWS Glue: Crawlers y Catalogación de Datos
08:15 - 27

Configuración y Ejecución de ETL en AWS Glue paso a paso
08:00 - 28

Creación y Ejecución de ETL con AWS Glue y S3
10:23 - 29

Procesamiento de Datos con EMR en AWS
05:30 - 30

Creación de un clúster EMR en AWS paso a paso
09:01 - 31

Conexión y Configuración de Zeppelin en Clúster EMR
03:18 - 32

Automatización de Clústeres EMR con Plantillas de CloudFormation
06:32 - 33

AWS Lambda en Proyectos de Big Data en Tiempo Real
07:02 - 34

Uso de Lambda en Arquitecturas de Big Data Real Time y Batch
04:54 - 35

Configuración de Funciones Lambda para Big Data en AWS
07:16
- 36

Consultas SQL en Big Data con AWS Athena y S3
04:50 - 37

Consultas SQL en S3 con AWS Athena y Glue Catalog
04:05 - 38

AWS Redshift: Almacenamiento y Análisis de Datos Masivos
06:37 - 39

Configuración de Amazon Redshift en AWS paso a paso
05:05 - 40

Lake Formation: Automatización y Seguridad en Gestión de Data Lakes
06:20
- 46

Seguridad en Big Data con AWS: Cifrado, Permisos y Monitoreo
03:51 - 47

Seguridad de Datos en AWS con Amazon Macie
07:32 - 48

Habilitación y Configuración de AWS Macie para Gestión de Datos Seguros
06:16 - 49

Orquestación de ETLs con Apache Airflow y Python en Big Data
04:27 - 50

Despliegue y Orquestación de Tareas con Google Cloud Composer
10:03 - 51

Arquitecturas de Big Data en Cloud: Batch y Tiempo Real
05:53
¿Cómo se despliega un clúster de Elasticsearch en AWS?
Desplegar un clúster de Elasticsearch en AWS es una tarea esencial para manejar, buscar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Este proceso permite a las empresas crear robustos sistemas de búsqueda y análisis sin tener que preocuparse por la infraestructura. Aquí te guiaremos a través de los pasos necesarios para crear un clúster de Elasticsearch en AWS, maximizando su rendimiento y seguridad.
¿Qué es lo primero que debes hacer?
Antes de comenzar, es crucial familiarizarse con la interfaz de AWS. Una vez dentro de la consola de AWS, deberás buscar el servicio de Elasticsearch. Aquí, tendrás la opción de crear un nuevo dominio. Los dominios en Elasticsearch son entornos independientes que alojan tu clúster de Elasticsearch.
¿Cómo configurar el dominio?
Al crear un nuevo dominio, AWS ofrece varias opciones de implementación:
- Producción: Optimizaciones para entornos de generación de ingresos.
- Desarrollo y pruebas: Para experimentos o ambientes de no producción.
- Personalizado: Ideal para un control granular sobre la configuración.
Para este ejemplo, seleccionaremos el tipo Personalizado para explorar cada detalle importante en la creación del clúster.
¿Cuáles son las configuraciones clave?
Nombre y zonas de disponibilidad
- Nombre del dominio: Este será un identificador único para tu entorno de Elasticsearch. Ejemplo:
Platzi Domain. - Zonas de disponibilidad: Se recomienda seleccionar al menos tres para garantizar la durabilidad y la disponibilidad en producción. Para cargas no críticas, podrían utilizarse menos.
Tipo de instancia
Amazon recomienda utilizar:
- Instancias tipo I: Adecuadas para cargas de trabajo intensivas de IO.
- Instancias optimizadas en memoria (tipo R): Aptas para datos voluminosos requeridos en memoria.
Para este caso, seleccionaremos el tipo I3-2XLarge.
Almacenamiento y cifrado
El almacenamiento predeterminado se ajusta al tipo de instancia que seleccionaste. Es recomendable activar el cifrado de datos:
- De nodo a nodo y en reposo: Para asegurarte de que la comunicación y los datos almacenados estén seguros e integrados automáticamente con KMS (Key Management Service).
¿Cómo se gestiona el acceso y la seguridad del clúster?
La seguridad es crítica para garantizar que solo los usuarios autorizados tengan acceso:
-
Acceso:
- Público: Puede ser utilizado, pero siempre con precauciones.
- VPC: Seguridad privada más elevada, usualmente recomendado.
-
Integración con Amazon Cognito: Cuando se opta por acceso público, es vital integrarlo con Cognito para gestionar la autenticación de usuarios de forma segura.
-
Política de acceso: Configura políticas basadas en JSON para definir quién puede realizar qué acciones en tu clúster.
¿Cómo visualizar y administrar Elasticsearch?
Elasticsearch se integra de manera fluida con herramientas como Kibana para visualización:
- Endpoints: El despliegue generará dos endpoints esenciales, uno para Elasticsearch y otro para Kibana, ayudando a gestionar y visualizar tus datos de manera eficiente.
¿Cuáles son las mejores prácticas para mantener?
- Dimensionamiento: Ajusta correctamente la cantidad de shards y almacenamiento al crecer tus datos.
- Cifrado: Siempre activa el cifrado de datos tanto en tránsito como en reposo, especialmente en ambientes productivos.
- Actualización: Antes de actualizar a nuevas versiones, asegúrate de que el dimensionamiento de tus shards esté optimizado para evitar demoras.
- Backup y restauración: Establece un horario para snapshots automáticos y verifica que las restauraciones funcionen sin problemas.
El despliegue de un clúster de Elasticsearch en AWS, si bien demanda cuidado y planeación detallada, proporciona un sistema potente y escalable para manejar grandes conjuntos de datos. Al seguir estos pasos, estarás en camino de optimizar tu entorno de búsqueda y análisis de datos de manera eficiente y segura.