Bem-vindo ao nosso Data Lake as a Service Open Source. Nosso software é especialistas em gerenciar e disponibilizar um Data Lake totalmente gerenciado para a sua empresa, proporcionando uma solução robusta e escalável para armazenamento e análise de dados.

Com o Data Lake as a Service, você não precisa se preocupar com a infraestrutura, configuração ou manutenção do ambiente. Nosso código cuidará de tudo, permitindo que você se concentre na extração de insights valiosos dos seus dados.

• Escalabilidade: Expanda sua capacidade de armazenamento de dados de acordo com as necessidades do seu negócio.
• Segurança: Mantenha seus dados seguros com medidas avançadas de segurança e criptografia.
• Facilidade de Uso: Interface intuitiva e amigável para acessar e analisar seus dados de maneira simples.
• Redução de Custos: Elimine gastos com infraestrutura e mão de obra para manutenção do ambiente.
• Análise de Dados Avançada: Realize análises detalhadas e obtenha insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas.

https://miro.com/app/board/uXjVMr3ALEo=/?share_link_id=493109150457

Siga as etapas abaixo para configurar e rodar o projeto Data Lake as a Service em seu ambiente.

Para instalar as dependências necessárias, você pode usar o comando a seguir:

pip install -r requirements.txt

Isso garantirá que todas as bibliotecas e pacotes necessários sejam instalados.

Para iniciar o projeto, execute o seguinte comando:

python -m main

Isso executará o código principal e inicializará o Data Lake as a Service em seu ambiente local.

Lembre-se de configurar as variáveis de ambiente e qualquer outra configuração necessária antes de executar o projeto. Certifique-se também de consultar a documentação para obter informações adicionais sobre como usar o Data Lake as a Service Open Source.

Aproveite o uso do Data Lake as a Service e comece a explorar os benefícios que ele oferece para o armazenamento e análise de dados em sua empresa!

O projeto Data Lake as a Service incorpora um sistema de log usando a biblioteca logging do Python. Esse sistema de log foi implementado para auxiliar no acompanhamento da execução do código e na identificação de possíveis problemas durante o processamento.

O sistema de log funciona da seguinte forma:

1. Configuração do Log: No início do código, configuramos o sistema de log para direcionar as mensagens para um arquivo chamado "init.log" no diretório "logs". As mensagens de log são registradas com diferentes níveis, sendo o nível principal utilizado INFO, que é usado para mensagens informativas.

2. Registro de Mensagens: Ao longo do código, utilizamos a função logging.info() para registrar mensagens informativas em momentos relevantes da execução. Por exemplo, registramos informações sobre URLs processadas, solicitações API e operações de banco de dados.

3. Benefícios: O sistema de log proporciona vários benefícios, incluindo:

   • Acompanhamento do Progresso: As mensagens de log ajudam a rastrear o que está acontecendo durante a execução do código.
   • Depuração: Facilita a identificação de problemas e erros, permitindo uma depuração mais eficaz.
   • Auditoria: As mensagens de log podem ser usadas para auditoria e análise pós-execução.

4. Localização dos Registros: Todas as mensagens de log são registradas no arquivo "init.log" no diretório "logs". Certifique-se de criar a pasta "logs" no mesmo diretório onde o script está localizado ou ajuste o caminho do arquivo de log conforme necessário.

Ao executar o projeto Data Lake as a Service, é aconselhável consultar o arquivo de log "init.log" para obter informações sobre o progresso da execução. Se ocorrerem problemas, as mensagens de log fornecerão pistas valiosas para solucioná-los.

Lembre-se de configurar as variáveis de ambiente e qualquer outra configuração necessária antes de executar o projeto. Consulte também a documentação para obter informações adicionais sobre o uso do Data Lake as a Service.

A utilização do sistema de log ajuda a manter a transparência e a visibilidade durante a execução do projeto, contribuindo para uma experiência mais suave e confiável.