Como criar um banco SQL Server na AWS (Amazon Web Services)

Como criar um banco SQL Server na AWS (Amazon Web Services)

Esse artigo é parte da nossa série para ajudar você a dar os primeiros passos para analisar dados em nuvem. Esperamos que você já tenha lido o nosso artigo anterior, onde ensinamos como criar uma conta na AWS.

Criando um banco Microsoft SQL Server na AWS

Para criar o seu banco Microsoft SQL Server na AWS, faça login na sua conta e siga os passos abaixo:

1) Escolha a sua região. No lado direito do menu superior, você tem a opção de escolher a região onde irá criar o banco. As regiões da AWS indicam em qual data center será criado o seu banco de dados e os preços por hora desse banco irão variar conforme a região. Criar um banco de dados em São Paulo, por exemplo, é bem mais caro do que criar na Virgínia, apesar de oferecer uma latência melhor. Como esse artigo é dedicado a bancos de dados analíticos (Data Warehouses e Data Lakes), achamos aceitável uma latência de alguns micro-segundos e iremos criar na região US East 1 (N. Virgínia):

2) Na barra de busca superior busque por "RDS" e então selecione o serviço RDS:

3) Na tela principal do RDS selecione "Criar banco de dados":

4) Na tela de criação do banco de dados, selecione "Criação padrão" na seção de escolha do método de criação do banco, que é o método que usaremos neste tutorial:

5) Na próxima seção você deverá escolher o tipo do banco de dados a ser criado:

6) Na seção seguinte, sugerimos deixar os parâmetros da seguinte forma

7) Na seção abaixo, iremos configurar alguns detalhes do banco de dados, entre eles o identificador do servidor, o nome do usuário master e a sua senha. O seu preenchimento é algo bem simples, conforme figura abaixo. Preencha essas informações e não se esqueça de anotar a senha do usuário principal, já que essa informação não pode ser recuperada posteriormente (não utilize a opção de gerar senha automaticamente):

8) A seção de configuração da instância irá definir o tipo de servidor que hospedará o banco de dados - neste tutorial, estamos utilizando o menor disponível

9) Na próxima seção, é definido o amazenamento. Estamos utilizando a menor configuração disponível e permitindo que haja aumento caso necessário com a opção de autoscaling:

10) Na seção de conectividade, você pode escolher o tipo de rede (que deixaremos como IPv4), a VPC onde irá criar o seu banco de dados, ou mesmo criar uma nova. Caso a sua conta seja recente, basta deixar a VPC que está selecionada. Ainda nessa seção, é importante alterar alguns detalhes para que o seu banco seja acessado de máquinas fora da sua rede, como por exemplo pela Kondado e as suas ferramentas de visualização e análise (não se preocupe, iremos fazer um bloqueio de firewall na sua VPC mais para frente). Altere a opção de "Acesso Público" para "Sim":

11) Na seção de grupo de segurança da VPC selecione a opção "Create new" e então dê um nome para o grupo de segurança. Além disso, em "Additional configuration" veja a porta utilizada para o seu banco - deixaremos o padrão 1433

12) Depois, basta ir até o final da página e clicar em "Criar banco de dados":

13) Após alguns instantes, você será redirecionado para a página que lista os seus bancos de dados e poderá ver que o seu novo banco está sendo criado. Enquanto esse processo estiver rodando, vamos configurar as regras de segurança do seu banco de dados clicando sobre ele conforme imagem abaixo:

14) Na página do seu banco, (1) encontre a seção de "Segurança e Conexão" conforme imagem abaixo e (2) clique no nome do seu grupo de segurança:

15) Na tela do grupo de segurança, vamos colocar algumas regras sobre quem pode acessar o seu banco: (1) Localize a aba “Regras de entrada” e depois (2) clique em “Editar regras de entrada” conforme imagem:

16) Conforme você pode ver na imagem abaixo, o seu banco está aberto para ser acessado apenas por um endereço

17) Para retirar a regra de acesso original, clique em "Delete" à direita da regra

18) Adicione novas regras clicando em “Adicionar regra”. Uma nova regra pode ser adicionada para cada endereço de IP que deseje que acesse o seu banco

19) Para adicionar uma nova regra, você deve selecionar o tipo de endereço MSSQL (referente à porta 1433)

20) Regras importantes de serem colocadas são o seu próprio endereço de IP (para permitir acessos com PowerBI por exemplo) e dos servidores da Kondado que podem ser encontrados clicando aqui, conforme imagem abaixo:

21) Após adicionar todos os endereços que desejar, clique em "Salvar regras":

22) Volte para a página inicial do console do RDS, selecione "Bancos de dados" no menu esquerdo e selecione o seu banco de dados recém criado:

23) O seu banco está criado! Na página de “Segurança e conexão” você encontrará o endereço (host) do seu banco de dados, conforme imagem abaixo. O nome de usuário e senha foram os preenchidos no passo 7 do tutorial.

Adicionando o seu novo banco Microsoft SQL Server como destino na plataforma Kondado

Para saber como adicionar o banco Microsoft SQL Server que você acabou de criar como destino na plataforma Kondado, basta clicar aqui.

No caso do RDS, que criamos, esta seria a configuração:

  • Endereço e porta podem ser encontrados na página do banco de dados em "Connectivity & security"
  • Usuário e senha foram definidos no passo 7
  • O parâmetro "banco de dados" que utilizamos "db_kondado" não é algo criado pelo RDS automaticamente, dessa forma, é necessário criá-lo manualmente. Você pode seguir as instruções abaixo para isso:

Criando o database

DB1) Faça download do https://dbeaver.io/

DB2) Após a instalação, clique no botão de adicionar um novo banco de dados na parte superior esquerda:

DB3) Selecione "SQL Server" e depois "Next"

DB4) Preencha as informações em "General" da seguinte forma:

  • Em host e port, utilize os mesmos valores do passo 23
  • Em Database/Schema, utilize "master"
  • Deixe "Authentication" como "SQL Server Authentication"
  • Em user name e password, utilize os valores definidos no passo 7

DB5) Clique em "Test Connection" para confirmar que os parâmetros estão corretos e depois "Finish" - o novo banco será adicionado à lista de bancos de dados

DB6) Selecione o novo banco e depois clique em "SQL Editor"

DB7) No editor de SQL, copie e cole os seguintes comandos para criar o banco de dados db_kondado e execute o código (Ctrl+Enter)

USE master;
CREATE DATABASE db_kondado;

DB8) O seu banco de dados terá sido criado e você o verá na lista ao lado

Criar um banco SQL Server na AWS para usar como data warehouse

Siga este passo a passo para provisionar um banco Microsoft SQL Server na AWS via RDS, configurar regras de segurança e prepará-lo para receber dados da Kondado.

1
Escolha a região da AWS e acesse o serviço RDS

Faça login na AWS e selecione a região US East 1 (N. Virgínia) no menu superior para reduzir custos, já que o artigo foca em bancos analíticos. Na barra de busca, procure por "RDS" e selecione o serviço.

2
Configure a criação padrão do banco SQL Server

Na tela do RDS, clique em "Criar banco de dados", escolha "Criação padrão" e selecione Microsoft SQL Server como tipo. Defina o identificador do servidor, o nome de usuário master e a senha — anote a senha, pois não poderá ser recuperada.

3
Configure instância, armazenamento e conectividade

Selecione a menor instância disponível e ative o autoscaling para armazenamento. Em conectividade, mantenha IPv4, use a VPC padrão e altere "Acesso Público" para "Sim" para permitir acesso externo pela Kondado e ferramentas de visualização.

4
Crie o grupo de segurança e defina regras de acesso

Crie um novo grupo de segurança na VPC, mantenha a porta padrão 1433 e, após a criação do banco, edite as "Regras de entrada": remova a regra padrão e adicione seu IP e os servidores da Kondado para permitir acesso seguro.

5
Obtenha os dados de conexão e crie o database no DBeaver

Na seção "Segurança e conexão" do RDS, copie o host. No DBeaver, conecte-se ao SQL Server usando host, porta 1433, usuário/senha do passo 2 e database "master". Execute: USE master; CREATE DATABASE db_kondado;

6
Adicione o banco como destino na Kondado

Com o banco db_kondado criado, adicione-o como destino na plataforma Kondado usando o host, porta 1433, usuário, senha e nome do banco. Agora você pode começar a integrar dados de suas fontes para análise.

Perguntas frequentes

Por que escolher a região US East 1 (N. Virgínia) em vez de São Paulo?
O artigo recomenda N. Virgínia porque, para data warehouses, a latência de alguns microssegundos é aceitável e os preços por hora são significativamente menores que em São Paulo. A escolha da região deve equilibrar custo e necessidade de latência.
O que fazer se eu esquecer a senha do usuário master criada no passo 7?
A senha do usuário principal não pode ser recuperada pelo RDS. O artigo enfatiza que você deve anotá-la manualmente e evitar a opção de gerar senha automaticamente. Caso perdida, será necessário redefinir a senha pela console AWS.
Por que preciso habilitar o acesso público no banco de dados?
O acesso público deve ser "Sim" para que o banco possa ser acessado de fora da sua rede corporativa — especificamente pelos servidores da Kondado e por ferramentas de BI. A segurança é garantida posteriormente através das regras de firewall no grupo de segurança da VPC.
Como encontro os endereços IP dos servidores da Kondado para liberar no firewall?
Os endereços IP dos servidores da Kondado podem ser encontrados clicando aqui na página de segurança. Adicione cada um deles como regras de entrada do tipo MSSQL (porta 1433) no grupo de segurança do seu banco RDS.
O database 'db_kondado' é criado automaticamente pelo RDS?
Não. O parâmetro "db_kondado" não é criado automaticamente pelo RDS. Você precisa criá-lo manualmente usando um cliente SQL como o DBeaver, conectando-se ao database "master" e executando o comando CREATE DATABASE db_kondado; conforme os passos DB1-DB8 do tutorial.
Posso usar este banco SQL Server na AWS com ferramentas de BI além da Kondado?
Sim. Ao liberar seu próprio endereço IP nas regras de entrada do grupo de segurança, você pode acessar o banco com Power BI e outras ferramentas. A Kondado permite enviar dados para este destino e você pode explorar opções de visualização conectadas ao seu data warehouse.

Escrito por·Publicado em 2022-07-05·Atualizado em 2026-05-11