Arquivamento e análise de mensagens do Amazon SNS: um exemplo de uso para plataformas de emissão de passagens aéreas - Amazon Simple Notification Service

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Arquivamento e análise de mensagens do Amazon SNS: um exemplo de uso para plataformas de emissão de passagens aéreas

Este tópico fornece um tutorial para um caso de uso comum de arquivamento e análise de mensagens do Amazon SNS.

A configuração deste caso de uso é uma plataforma de emissão de bilhetes de avião que opera em um ambiente regulamentado.

  1. A plataforma está sujeita a um framework de conformidade que exige que a empresa arquive todas as vendas de ingressos por pelo menos cinco anos.

  2. Para atingir a meta de conformidade na retenção de dados, a empresa subscreve um fluxo de entrega para um tópico existente do Amazon SNS.

  3. O destino do fluxo de entrega é um bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Com essa configuração, todos os eventos publicados no tópico SNS são arquivados no bucket do Amazon S3.

O diagrama seguinte mostra a arquitetura dessa configuração:

Uma AWS arquitetura para uma plataforma de emissão de passagens aéreas, ilustrando como os dados de vendas de passagens são processados e arquivados. Ele mostra o fluxo de dados de uma função do Lambda por meio de um tópico do Amazon SNS, que então distribui mensagens para as filas do Amazon SQS para processamento de pagamentos e detecção de fraudes, gerenciadas pelas respectivas funções do Lambda. Os dados também são transmitidos via Data Firehose para um bucket Amazon S3 para arquivamento de longo prazo, apoiando a conformidade com os requisitos de retenção de dados. Essa configuração permite que a plataforma execute análises detalhadas dos dados de vendas de ingressos usando ferramentas como o Amazon Athena.

Para executar análises e obter insights sobre vendas de ingressos, a empresa executa consultas SQL usando o Amazon Athena. Por exemplo, a empresa pode consultar para saber mais sobre os destinos mais populares e os passageiros mais frequentes.

Para criar os AWS recursos para esse caso de uso, você pode usar o AWS Management Console ou um AWS CloudFormation modelo.

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