AWS Kinesis Data Analytics vă permite să analizați și să procesați fluxuri de date în timp real. Cu acest serviciu, puteți crea tablouri de bord de analiză în timp real, puteți scana fișiere jurnal pentru probleme și puteți detecta anomalii.
Acest lucru vă ajută să obțineți informații din date, să detectați probleme și să răspundeți la probleme cu o latență mică. Acest articol oferă o prezentare generală a tot ceea ce trebuie să știți pentru a utiliza AWS Kinesis Data Analytics.
Cuprins
Ce este AWS Kinesis Data Analytics?
Sursa: aws.amazon.com
AWS Kinesis Data Analytics este un serviciu AWS complet gestionat care face parte din familia de servicii AWS Kinesis. Vă permite să procesați datele în flux, așa cum sunt primite în timp real. Aceste date în flux sunt generate continuu de diferite surse, cum ar fi dispozitivele IoT, fluxurile de clic și jurnalele de aplicații publicitare. AWS Kinesis Data Analytics oferă o instanță Apache Flink gestionată pe AWS Cloud care utilizează instanțe EC2 sub capotă
Alte servicii din această familie includ Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose și Kinesis Data Streams. Scopul principal al acestei familii de servicii este de a oferi soluții pentru colectarea și procesarea datelor în flux.
Ce este transmiterea în flux a datelor?
Datele în flux sunt date care circulă continuu într-un sistem și evoluează continuu pe măsură ce se adaugă mai multe informații. Acest lucru este în contrast cu seturile de date statice care rămân aceleași în timp.
AWS Kinesis vă ajută să lucrați cu seturi de date limitate și nelimitate. Seturile de date delimitate au un început și un sfârșit definit, în timp ce seturile de date nelimitate au un început, dar nu au un sfârșit definit.
Caracteristici ale AWS Kinesis Data Analytics
Printre alte caracteristici cheie, AWS Kinesis Data Analytics oferă următoarele caracteristici:
- Analize în timp real asupra datelor în flux
- Editor bazat pe SQL pentru a scrie scripturi pentru a efectua analize
- Scalare automată pentru disponibilitate și fiabilitate ridicate
- Integrare cu alte servicii AWS.
Importanța Kinesis Data Analytics pentru o afacere
- Kinesis Data Analytics vă permite să luați decizii mai rapide, furnizând cu ușurință informațiile de care aveți nevoie. Aprovizionarea și rezumarea datelor în informații semnificative ar necesita timp și ar încetini luarea deciziilor fără analiza datelor.
- De asemenea, permite detectarea mai rapidă a anomaliilor, astfel încât acestea să poată fi rezolvate mai repede. De exemplu, o afacere care procesează tranzacții poate semnala activități suspecte care pot indica fraudă. Această anomalie poate fi apoi rezolvată rapid.
- Operațiunile comerciale pot fi monitorizate și controlate în timp real. Datele pot fi colectate din diverse surse, cum ar fi evenimentele site-ului web, măsurătorile IoT și date de la diferiți senzori.
Arhitectura AWS Kinesis Data Analytics
Ca orice sistem de procesare, AWS Kinesis Data Analytics cuprinde mai multe componente care preiau date, le procesează și scot datele modificate. Arhitectura AWS Kinesis este formată în mod similar din surse de date, aplicații de procesare, destinații de ieșire și fluxuri în aplicație pentru mutarea datelor în sistem.
Sursele de date pot fi orice sursă de date în flux. Acestea ar putea include servicii AWS, cum ar fi Firehose, S3 Buckets și Kinesis Data Streams. Sursele de date pot fi, de asemenea, în afara AWS, cum ar fi datele din seria temporală.
Aplicațiile de procesare sunt aplicațiile AWS Kinesis pe care le creați. Aceste aplicații vor transforma datele primite în date de ieșire care sunt mai semnificative și mai perspicace. Aceste aplicații sunt scrise în SQL și aplică interogările în mod repetat asupra datelor obținute din sursele de date.
Destinațiile de ieșire pentru datele dvs. procesate includ fluxuri de date, Firehose, găleți S3 și Amazon MSK. Destinația poate fi și tablouri de bord de analiză.
Kinesis Data Analytics utilizează, de asemenea, fluxuri în aplicație pentru a gestiona fluxul de date între diferitele etape de procesare. Aceste fluxuri acționează ca canale pentru a transfera date între interogări SQL sau operațiuni Flink din cadrul aplicației.
Componentele cheie ale AWS Kinesis Data Analytics
AWS Kinesis Data Analytics este alcătuit din trei componente majore. În această secțiune, vom discuta care sunt acele componente și funcționalitatea asociată acestora.
Apache Flink
Platforma AWS Kinesis Data Analytics este o instanță gestionată a Apache Flink. Este găzduit pe infrastructura cloud Amazon – în special instanțe EC2 care se autoscalează în funcție de utilizare. Apache Flink este un cadru pentru construirea de aplicații de streaming foarte disponibile și precise.
Funcționează bine atât cu date nelimitate, cât și cu date limitate. Cadrul rulează ca un sistem distribuit pe sistemul de calcul cluster. Apache Flink paralelizează aplicațiile și le distribuie pentru a fi calculate în cluster.
Kinesis Data Analytics Studio
Sursa: aws.amazon.com
Kinesis Data Analytics Studio vă permite să creați vizualizări și interogări de difuzare a anunțurilor utilizând blocnotes. Aceste notebook-uri acceptă SQL, Python și Scala în același mediu de dezvoltare.
Acest suport include evidențierea și validarea sintaxei. Utilizați API-ul pentru a crea interogări executate pe datele de streaming din aceste notebook-uri.
Blocnotesurile Data Analytics Studio sunt găzduite pe instanțele EC2 cu scalare automată. Aceasta înseamnă că nu trebuie să vă faceți niciodată griji cu privire la infrastructura de bază, deoarece este o soluție fără server.
Aplicația SQL Kinesis Data Analytics
Sursa: docs.aws.amazon.com
Aplicațiile SQL Data Analytics se integrează cu fluxurile de date și firehose pentru a vă permite să ingerați date, să le procesați cu SQL și să emitați rezultate înapoi către serviciile AWS.
Această componentă oferă un editor bazat pe consolă pentru a construi și scrie interogări SQL. Pe lângă scrierea interogărilor dvs., puteți utiliza șabloane predefinite pentru operațiuni obișnuite, astfel încât să nu fiți nevoit să reinventați totul și să lucrați mai repede.
De ce să folosiți Kinesis Data Analytics
#1. Scalabilitatea
Acest serviciu este o instanță Apache Flink gestionată. Apache Flink utilizează calculul în cluster paralel pentru a distribui munca de făcut. AWS scalează automat dimensiunea clusterului de calcul subiacent în funcție de nevoi. Acest lucru face ca Kinesis Data Analytics să fie scalabil automat pentru a gestiona fluxuri de date foarte mari.
#2. Performanţă
Apache Flink este foarte performant atunci când lucrează cu cantități mari de date datorită rețelei de calcul paralel scalabile masiv pe care rulează. Aproape toate operațiunile sunt efectuate în memorie sau în structuri eficiente de date de pe disc. Acest lucru oferă latențe subsecunde atunci când se efectuează operațiuni.
#3. Optimizare
Platforma este, de asemenea, personalizabilă pentru a maximiza performanța. De exemplu, puteți modifica ora ferestrelor, dimensiunile ferestrelor și ferestrele care se rotesc sau glisează pentru a optimiza performanța. De asemenea, puteți filtra datele pentru a vă concentra asupra atributelor care vă interesează. Când scrieți SQL-ul, îi puteți îmbunătăți performanța prin optimizarea interogării.
#4. Securitate
AWS Kinesis Data Analytics oferă securitatea AWS Cloud. Aceasta include capacitatea de a cripta datele în tranzit, de a gestiona accesul la date și analize, precum și actualizările și corecțiile regulate pe care le așteptați de la serviciile gestionate în cloud.
#5. Conformitate
Serviciul vă permite, de asemenea, să vă ajute să respectați reglementările privind datele și confidențialitatea. Vă facilitează definirea politicilor de păstrare și ștergere a datelor. În plus, puteți utiliza și serviciile AWS care vă ajută să identificați amenințările și incidentele în timp real. Acest lucru asigură că datele sunt gestionate corect și corespunzător.
Cazuri de utilizare și aplicații ale Kinesis Data Analytics
În general, AWS Kinesis Data Analytics vă permite să scrieți cod pentru a citi, procesa și stoca în mod continuu datele care sunt primite din fluxurile de date în timp real. Acest lucru este incredibil de util, deoarece vă permite să construiți multe lucruri, cum ar fi:
- Crearea de tablouri de bord Analytics pentru a procesa datele pe măsură ce sunt primite rapid. Aceste date ar putea fi evenimente de pe site-ul/platforma dvs. pe care ați dori să le procesați pentru a înțelege mai bine cum interacționează utilizatorii cu acestea.
- Procesarea datelor pentru a le face mai semnificative înainte de a le transmite către alte servicii AWS, cum ar fi Amazon S3 Buckets, Amazon Kinesis Data Streams sau Amazon MSK.
- Prelucrarea datelor care provin de la dispozitive IoT și stocarea lor în timp real.
Studii de caz și povești de succes
Arity
Arity este o companie de tehnologie care este implicată în transporturi. Ele urmăresc să facă transportul mai sigur, mai rapid și mai inteligent. Acest lucru necesită obținerea de informații din cantități masive de date de conducere care sunt transmise în flux. Cu AWS Kinesis Data Analytics, aceștia pot face acest lucru. În plus, au redus timpul necesar pentru a rezolva provocările de la sferturi la săptămâni.
Alături
Nextdoor este o aplicație pentru rețelele sociale localizate. Aplicația oferă știri locale, sfaturi și informații despre afacerile locale. AWS Kinesis Data Analytics s-a dovedit a fi neprețuit pentru ei atunci când obțin informații precum eficacitatea clienților pe diferitele lor canale de implicare.
Autodesk
Autodesk este un creator de software utilizat în proiectare și inginerie. Aceasta include produse populare, cum ar fi AutoCAD și Revit, utilizate în desenul tehnic. Ei folosesc AWS Kinesis Data Analytics pentru a-și analiza jurnalele pentru a înțelege mai bine cum își folosesc clienții produsele și pentru a îmbunătăți software-ul pe care îl produc.
Resurse de învățare
#1. Resurse AWS Kinesis Data Analytics
AWS Kinesis Data Analytics Resources de la AWS este un set de resurse excelente pentru a începe să învețe AWS Kinesis. De asemenea, puteți avea încredere în ei pentru cele mai actualizate și cuprinzătoare ghiduri. De asemenea, au o documentație cuprinzătoare care acoperă diferitele aspecte ale platformei.
#2. Tutorial AWS Kinesis pentru începători – YouTube
Există și tutoriale pe YouTube, precum acesta.
Cuvinte finale
Acest articol a fost o introducere în AWS Kinesis Data Analytics. Scopul a fost să vă prezinte serviciul, de ce ați dori să-l utilizați și unde ar fi cel mai util.
În continuare, poate doriți să citiți articolul nostru despre Apache Cassandra.