Adoptar una arquitectura de lakehouse en AWS permite combinar la flexibilidad de un lago de datos con el rendimiento analítico de un almacén tradicional. A través de un enfoque modular, ofrece un ecosistema escalable para procesar y consultar grandes volúmenes de información en formatos abiertos.
A diferencia de las soluciones cerradas, la propuesta de Amazon se apoya en la integración de componentes clave como Amazon S3, Lake Formation y Redshift. Su diseño facilita una gobernanza centralizada de permisos y accesos sin comprometer la velocidad ni la autonomía de los diferentes equipos de negocio.
Sin embargo, orquestar estas tecnologías de forma eficiente exige comprender cómo se conectan y qué rol cumple cada servicio.
En este artículo, analizamos la estructura de esta arquitectura, evaluamos si constituye un modelo puro y exponemos sus ventajas competitivas.
Lakehouse en AWS: componentes y orquestación
La propuesta de AWS para construir un lakehouse se basa en una arquitectura modular compuesta por un núcleo central y un anillo de servicios analíticos especializados.
Esta estructura suele representarse visualmente como un sistema solar: en el centro se ubica el lago de datos y, en su perímetro, orbitan motores de procesamiento, almacenes de datos y herramientas de aprendizaje automático.
La clave del modelo reside en garantizar un flujo de información sin fricciones entre todos los nodos del ecosistema, a través de un movimiento de datos en tres direcciones: outside-in (ingreso de datos al lago), inside-out (exportación desde el lago hacia los motores perimetrales) y around the perimeter (transferencia directa entre servicios analíticos perimetrales sin necesidad de pasar por el centro).
Para orquestar este ecosistema de forma sólida, la arquitectura de AWS se apoya en pilares fundamentales y en una selección de componentes nativos:
- Amazon S3 — Almacenamiento. Constituye la base del lago de datos y permite almacenar grandes volúmenes de información en diversos formatos. Para datos con patrones de acceso cambiantes, S3 Intelligent-Tiering puede ayudar a optimizar el costo de almacenamiento.
- AWS Glue Data Catalog y AWS Lake Formation — Catálogo y permisos. Glue Data Catalog almacena los metadatos que permiten descubrir y consultar los conjuntos de datos. Lake Formation permite administrar permisos de acceso sobre los recursos catalogados y las ubicaciones de datos registradas en S3.
- Amazon Redshift — Análisis de datos. Funciona como data warehouse y permite consultar datos almacenados en S3 sin cargarlos previamente en sus tablas; Redshift Spectrum es una de las capacidades utilizadas para ello.
- AWS Glue y Amazon SageMaker AI — Transformación y aprendizaje automático. AWS Glue ofrece herramientas para integrar y transformar datos. Amazon SageMaker AI permite desarrollar, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático.
¿Esto constituye un Lakehouse como tal?
En líneas generales, la respuesta es “sí”. No obstante, es fundamental hacer una aclaración: todo depende de cómo se integren y orquesten sus componentes. Mientras que otras soluciones ofrecen una plataforma todo-en-uno preconfigurada de fábrica, en el ecosistema de AWS el concepto de lakehouse no es un producto monolítico que se compra listo para usar, sino un patrón de arquitectura.
En este sentido, la propuesta constituye un lakehouse en la medida en que la organización logre orquestar sus componentes de manera correcta para desacoplar almacenamiento de cómputo, así como garantizar gobernanza unificada sobre datos sin procesar y estructurados y permitir consultas analíticas directas sobre formatos abiertos sin duplicaciones de información.
El desafío está en definir cómo se catalogan los datos, quién puede acceder a ellos, qué motores los consultarán y cuándo conviene analizarlos directamente en S3 o incorporarlos a Redshift. Estas decisiones determinan el rendimiento, el costo y la consistencia de la arquitectura:
- El núcleo central de almacenamiento. Amazon S3 actúa como la base escalable y económica para datos crudos y semiestructurados.
- El motor de gobernanza y catálogo. Amazon Lake Formation centraliza la definición de permisos, el cifrado, la auditoría y la gestión de metadatos, evitando que el lago se convierta en un entorno inmanejable.
- La capa de procesamiento analítico. Amazon Redshift (a través de Spectrum) y Amazon Athena permiten ejecutar consultas SQL directamente sobre los archivos en S3 sin necesidad de moverlos. Spectrum extiende las capacidades del data warehouse hacia S3, mientras que Athena es un motor de consulta serverless independiente.
- Transformación y analítica avanzada. AWS Glue gestiona las transformaciones ETL, mientras que herramientas opcionales como Amazon EMR o SageMaker abren la puerta al procesamiento masivo de big data y modelos de machine learning.
Por lo tanto, lograr un enfoque lakehouse en AWS depende de cómo se lleve a cabo la integración. Si está bien diseñada, el resultado es una arquitectura que cumple con todos los principios conceptuales y operativos de un lakehouse.
Las ventajas diferenciales del ecosistema modular de AWS
En lugar de proporcionar una solución rígida o empaquetada, AWS ofrece un ecosistema altamente configurable que permite a las organizaciones escalar cada componente de forma independiente según su nivel de madurez tecnológica y necesidades específicas.
Flexibilidad y arquitectura abierta
Trabajar con formatos abiertos e interoperables, como Apache Iceberg cuando corresponde, puede facilitar que distintos motores accedan a los datos almacenados en S3. La interoperabilidad y el rendimiento dependerán del formato elegido y de cómo se diseñen las tablas, los permisos y las consultas.
Gobernanza centralizada e interoperabilidad multicuenta
AWS Lake Formation permite concentrar la administración de permisos, cifrado y políticas de seguridad desde una cuenta centralizada de gobierno.
Así, facilita la catalogación de metadatos y hace posible extender la infraestructura hacia modelos descentralizados como data mesh, compartiendo recursos de forma segura entre múltiples cuentas y consumidores con un mínimo de movimiento o duplicación de datos.
Consultas híbridas y transparentes
La combinación de Amazon Redshift con tecnologías como Redshift Spectrum permite consultar de forma unificada y transparente tanto la información almacenada en el data warehouse interno como los volúmenes masivos de datos alojados en S3.
Seguridad nativa y automatización
Al estar profundamente integrado con la infraestructura global de AWS, el ecosistema cuenta con altos niveles de automatización, escalabilidad automática y controles de ciberseguridad nativos para proteger la información en todo su ciclo de vida.
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