Saber o que é AWS virou ponto de partida para qualquer empresa que pensa em escalar dados e software. O Amazon Web Services é a plataforma de computação em nuvem mais adotada do mundo, e oferece serviços pela internet com precificação por consumo, o que elimina a compra de servidores físicos e libera o time para focar em engenharia de dados e em ciência de dados e IA.
A BIX Tecnologia usa a AWS em projetos reais, mas mantém a postura situacional: não existe nuvem universalmente melhor. Trabalhamos com múltiplas soluções de nuvem e engenharia, e a escolha ideal depende do seu cenário, tema que também aparece no nosso guia de migração entre plataformas de dados e nas práticas de DevOps e automação.
Dessa forma, este guia percorre os principais blocos da AWS, do armazenamento à IA, sempre conectando cada serviço a um cenário de uso e à camada de business intelligence que consome o resultado.
O crescimento da computação em nuvem no mercado global
De acordo com o Gartner, os gastos globais com nuvem pública seguem em alta expressiva, e a AWS mantém liderança de mercado há anos. Esse domínio influencia diretamente as decisões de engenharia de dados e a forma como os times planejam pipelines de dados.
Ainda assim, market share não é o único critério de escolha. A tabela abaixo serve de referência de mercado, não de recomendação, e reforça por que a BIX avalia cada provedor de forma situacional, em linha com o que defendemos sobre modern data stack e governança de dados.
| Provedor de nuvem | Receita 2024 (M USD) | Market share 2024 |
|---|---|---|
| Amazon (AWS) | 64.804,9 | 37,7% |
| Microsoft (Azure) | 41.099,3 | 23,9% |
| Google Cloud | 15.519,5 | 9,0% |
| Alibaba Group | 12.444,9 | 7,2% |
A analogia da rede elétrica para entender a nuvem
Assim como as empresas passaram a comprar energia de concessionárias e a pagar pelo que consomem, a nuvem cobra apenas pelo processamento e armazenamento usados no mês. A Amazon cuida da infraestrutura física e do resfriamento, enquanto seu time foca em produto, em ciência de dados e IA e em engenharia de dados.
Esse modelo de consumo muda o jeito de planejar custo e capacidade. Por isso, a decisão entre processamento contínuo e em lote pesa no orçamento, ponto que detalhamos no guia de batch e streaming e que se conecta à governança de dados.
Modelos de serviço de computação em nuvem
A AWS atende diferentes níveis de controle, e cada modelo se encaixa em um cenário. No IaaS, o time tem controle total sobre a construção e a segurança, como no Amazon EC2. No PaaS, o foco fica em escrever código sem gerenciar infraestrutura, como no AWS Elastic Beanstalk, abordagem útil para times de desenvolvimento backend e DevOps.
Já no SaaS, a aplicação chega pronta para uso no navegador, como o Amazon QuickSight, que conversa diretamente com iniciativas de business intelligence. A escolha entre esses modelos depende de quanta autonomia técnica você quer manter, o que reforça o papel da engenharia de dados no desenho da solução.
Principais serviços de computação e armazenamento da AWS
O Amazon EC2 funciona como uma frota de servidores virtuais sob demanda, enquanto o AWS Lambda executa código apenas em resposta a eventos, no modelo serverless. Esses serviços sustentam grande parte dos pipelines de dados e das aplicações de desenvolvimento backend que entregamos.
Para armazenamento, o Amazon S3 é um repositório seguro para documentos, imagens e backups, e o Amazon S3 Glacier oferece arquivamento profundo de baixo custo para dados com retenção legal. Na prática, o S3 costuma ser o ponto de partida de um data lake, base sobre a qual se constrói toda a engenharia de dados e a ciência de dados e IA.
Gerenciamento de banco de dados corporativo
O Amazon RDS facilita bancos relacionais como MySQL e PostgreSQL, gerenciando backups de forma automática, enquanto o Amazon DynamoDB, não relacional, entrega respostas em milissegundos para plataformas com picos de acesso. A escolha entre eles é situacional e depende do padrão de leitura e escrita, algo que avaliamos junto à governança de dados e às boas APIs.
Na construção de um data lake na BIX Tecnologia, o S3 costuma ser o início, o AWS Lake Formation aplica permissões rígidas e o Amazon Kinesis processa grandes volumes em tempo real. Esse conjunto sustenta tanto o business intelligence quanto arquiteturas de batch e streaming.
Processamento analítico, IA e a prática FinOps
No analítico, dois serviços resolvem cenários distintos: o Amazon Athena cobra pelos dados escaneados por consulta e atende bem análises pontuais, enquanto o Amazon Redshift é voltado a uso diário e intenso, com respostas rápidas para painéis complexos. Essa distinção orienta o desenho do modern data stack e da camada de business intelligence.
No campo de IA, o Amazon SageMaker centraliza a construção e o treino de modelos, e serviços como Comprehend e Rekognition cobrem linguagem natural e visão computacional para times sem cientistas de dados dedicados. Para guiar a adoção e o custo, a Amazon oferece o Cloud Adoption Framework e a prática FinOps, que alinha o time técnico ao financeiro, em sintonia com nossa visão de ciência de dados e IA e DevOps e automação.
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TL; DR Perguntas frequentes sobre o que é AWS
O que é AWS, em poucas palavras? É a plataforma de nuvem da Amazon que entrega computação, armazenamento e IA por consumo. Ela sustenta projetos de engenharia de dados e de ciência de dados e IA.
Qual a diferença entre IaaS, PaaS e SaaS na AWS? Muda o nível de controle: do EC2 ao QuickSight, você escolhe quanto gerenciar. A decisão é situacional e se conecta às práticas de DevOps e de desenvolvimento backend.
Por onde começar um data lake na AWS? Em geral pelo Amazon S3, com permissões via Lake Formation. A partir daí se constrói a engenharia de dados e a camada de business intelligence.
Athena ou Redshift? Depende do uso: Athena para consultas pontuais, Redshift para uso diário e painéis complexos. Ambos se encaixam num bom modern data stack com governança de dados.
Como controlar o custo na AWS? Com o Cloud Adoption Framework e a prática FinOps, que alinham técnico e financeiro. Isso anda junto com uma arquitetura bem pensada de batch e streaming e APIs.
