Az AWS Kinesis Data Analytics lehetővé teszi az adatfolyamok valós idejű elemzését és feldolgozását. Ezzel a szolgáltatással valós idejű elemzési irányítópultokat hozhat létre, problémákat kereshet a naplófájlokban, és észlelheti az anomáliákat.
Ez segít betekintést nyerni az adatokból, észlelni a problémákat, és kis késleltetéssel reagálni a problémákra. Ez a cikk áttekintést nyújt mindarról, amit tudnia kell az AWS Kinesis Data Analytics használatához.
Tartalomjegyzék
Mi az AWS Kinesis Data Analytics?
Forrás: aws.amazon.com
Az AWS Kinesis Data Analytics egy teljesen felügyelt AWS szolgáltatás, amely az AWS Kinesis szolgáltatáscsalád része. Lehetővé teszi a streaming adatok feldolgozását valós időben. Ezeket a streamelési adatokat folyamatosan generálják különböző források, például IoT-eszközök, kattintásfolyamok és hirdetési alkalmazások naplói. Az AWS Kinesis Data Analytics felügyelt Apache Flink példányt biztosít az AWS Cloudon, amely EC2 példányokat használ a motorháztető alatt
A család további szolgáltatásai közé tartozik a Kinesis Data Streams, a Kinesis Data Firehose és a Kinesis Data Streams. Ennek a szolgáltatáscsaládnak a fő célja, hogy megoldásokat nyújtson a streaming adatok gyűjtésére és feldolgozására.
Mi az a streaming adat?
A streaming adatok olyan adatok, amelyek folyamatosan áramlanak a rendszerbe, és folyamatosan fejlődnek, ahogyan több információ kerül hozzáadásra. Ez ellentétben áll a statikus adatkészletekkel, amelyek idővel változatlanok maradnak.
Az AWS Kinesis segít a korlátos és korlátlan adatkészletekkel való munkavégzésben. A korlátos adatkészleteknek határozott kezdete és vége van, míg a korlátlan adatkészleteknek van kezdete, de nincs határozott vége.
Az AWS Kinesis Data Analytics szolgáltatásai
Az AWS Kinesis Data Analytics egyéb kulcsfontosságú funkciók mellett a következő funkciókat kínálja:
- Valós idejű elemzés a streaming adatokon keresztül
- SQL-alapú szerkesztő szkriptek írásához az elemzés elvégzéséhez
- Automatikus méretezés a magas rendelkezésre állás és megbízhatóság érdekében
- Integráció más AWS-szolgáltatásokkal.
A Kinesis Data Analytics jelentősége a vállalkozások számára
- A Kinesis Data Analytics lehetővé teszi a gyorsabb döntések meghozatalát azáltal, hogy könnyen megadja a szükséges információkat. Az adatok beszerzése és értelmes információvá történő összegzése adatelemzés nélkül időt vesz igénybe és lassítja a döntéshozatalt.
- Lehetővé teszi az anomáliák gyorsabb észlelését is, így azok hamarabb megoldhatók. Például a tranzakciókat feldolgozó vállalkozás megjelölhet olyan gyanús tevékenységeket, amelyek csalásra utalhatnak. Ezt az anomáliát gyorsan meg lehet oldani.
- Az üzleti műveletek valós időben nyomon követhetők és irányíthatók. Adatok gyűjthetők különféle forrásokból, például webhelyes eseményekből, IoT-mérésekből és különböző érzékelőktől származó adatokból.
Az AWS Kinesis Data Analytics architektúrája
Mint minden feldolgozó rendszer, az AWS Kinesis Data Analytics is több összetevőből áll, amelyek adatokat fogadnak, feldolgoznak és kiadják a módosított adatokat. Az AWS Kinesis architektúrája hasonlóan adatforrásokból, feldolgozó alkalmazásokból, kimeneti célállomásokból és alkalmazáson belüli adatfolyamokból áll az adatok rendszeren belüli mozgatásához.
Az adatforrások bármilyen streaming adatforrás lehet. Ide tartozhatnak az AWS szolgáltatások, például a Firehose, az S3 Buckets és a Kinesis Data Streams. Az adatforrások az AWS-en kívül is lehetnek, például idősoros adatok.
Az alkalmazások feldolgozása az Ön által készített AWS Kinesis alkalmazások. Ezek az alkalmazások a kapott adatokat értelmesebb és áttekinthetőbb kimeneti adatokká alakítják át. Ezek az alkalmazások SQL-ben íródnak, és ismételten alkalmazzák a lekérdezéseket az adatforrásokból nyert adatokra.
A feldolgozott adatok kimeneti céljai közé tartoznak az adatfolyamok, a Firehose, az S3 tárolók és az Amazon MSK. A cél lehet analitikai irányítópult is.
A Kinesis Data Analytics alkalmazáson belüli adatfolyamokat is használ a különböző feldolgozási szakaszok közötti adatáramlás kezelésére. Ezek az adatfolyamok csatornaként működnek az SQL-lekérdezések vagy az alkalmazáson belüli Flink-műveletek közötti adatátvitelhez.
Az AWS Kinesis Data Analytics kulcsfontosságú összetevői
Az AWS Kinesis Data Analytics három fő összetevőből áll. Ebben a részben megvitatjuk, melyek ezek az összetevők és a hozzájuk kapcsolódó funkciók.
Apache Flink
Az AWS Kinesis Data Analytics platform az Apache Flink felügyelt példánya. Az Amazon felhőinfrastruktúrán található – különösen az EC2 példányokon, amelyek a használat alapján automatikusan skálázódnak. Az Apache Flink egy keretrendszer magasan elérhető és pontos adatfolyam-alkalmazások készítéséhez.
Korlátlan és korlátos adatokkal egyaránt jól működik. A keretrendszer elosztott rendszerként fut a fürt számítástechnikai rendszeren. Az Apache Flink párhuzamosítja az alkalmazásokat, és elosztja azokat a fürtben történő kiszámításra.
Kinesis Data Analytics Studio
Forrás: aws.amazon.com
A Kinesis Data Analytics Studio lehetővé teszi, hogy jegyzetfüzetek segítségével vizualizációs hirdetési lekérdezéseket hozzon létre. Ezek a notebookok ugyanabban a fejlesztői környezetben támogatják az SQL-t, a Pythont és a Scalát.
Ez a támogatás magában foglalja a szintaxis kiemelését és érvényesítését. Az API segítségével lekérdezéseket hozhat létre ezekben a jegyzetfüzetekben lévő adatfolyam-adatokon.
A Data Analytics Studio-jegyzetfüzeteket az automatikus skálázású EC2 példányok tárolják. Ez azt jelenti, hogy soha nem kell aggódnia a mögöttes infrastruktúra miatt, mivel ez egy szerver nélküli megoldás.
Kinesis Data Analytics SQL alkalmazás
Forrás: docs.aws.amazon.com
A Data Analytics SQL-alkalmazások az adatfolyamokkal és a tűztömlővel integrálva lehetővé teszik az adatok feldolgozását, SQL-lel történő feldolgozását, és az eredmények visszaküldését az AWS-szolgáltatásoknak.
Ez az összetevő egy konzolalapú szerkesztőt biztosít SQL-lekérdezések létrehozásához és írásához. A lekérdezések írása mellett használhat előre elkészített sablonokat a gyakori műveletekhez, így nem kell mindent újra feltalálnia, és gyorsabban el kell végeznie a munkát.
Miért érdemes a Kinesis Data Analyticset használni?
#1. Méretezhetőség
Ez a szolgáltatás egy felügyelt Apache Flink példány. Az Apache Flink párhuzamos fürt számítástechnikát használ az elvégzendő munka elosztására. Az AWS igény szerint automatikusan skálázza az alapul szolgáló számítási fürt méretét. Ezzel a Kinesis Data Analytics automatikusan méretezhetővé válik a nagyon nagy adatfolyamok kezelésére.
#2. Teljesítmény
Az Apache Flink nagyon jól teljesít, amikor nagy mennyiségű adattal dolgozik, mivel a masszívan méretezhető párhuzamos számítási hálózaton fut. Szinte minden műveletet a memóriában vagy a hatékony lemezen lévő adatstruktúrákban hajtanak végre. Ez a műveletek végrehajtása során másodperc alatti késéseket biztosít.
#3. Optimalizálás
A platform személyre szabható a teljesítmény maximalizálása érdekében. Például a teljesítmény optimalizálása érdekében módosíthatja az ablakok idejét, az ablakméretet, valamint a billenő vagy csúszó ablakokat. Az adatokat szűrheti is, hogy az Önt érdeklő attribútumokra összpontosítson. Az SQL megírásakor a lekérdezés optimalizálásával is javíthatja a teljesítményét.
#4. Biztonság
Az AWS Kinesis Data Analytics az AWS Cloud biztonságát kínálja. Ez magában foglalja az átvitel közbeni adatok titkosításának lehetőségét, az adatokhoz és az elemzésekhez való hozzáférés kezelését, valamint a felhőben lévő felügyelt szolgáltatásoktól elvárt rendszeres frissítéseket és javításokat.
#5. Megfelelés
A szolgáltatás azt is lehetővé teszi, hogy segítsen betartani az adatvédelmi és adatvédelmi előírásokat. Ez megkönnyíti az adatmegőrzési és -törlési irányelvek meghatározását. Ezenkívül használhatja az AWS-szolgáltatásokat is, amelyek segítségével valós időben azonosíthatja a fenyegetéseket és az incidenseket. Ez biztosítja az adatok helyes és megfelelő kezelését.
A Kinesis Data Analytics használati esetei és alkalmazásai
Az AWS Kinesis Data Analytics általánosságban lehetővé teszi kód írását az adatfolyamokból, valós időben érkező adatok folyamatos olvasásához, feldolgozásához és tárolásához. Ez hihetetlenül hasznos, mivel lehetővé teszi számos dolog építését, például:
- Analytics-irányítópultok készítése az adatok gyors feldolgozása érdekében. Ezek az adatok olyan események lehetnek a webhelyén/platformján, amelyeket fel szeretne dolgozni, hogy jobban megértse, hogyan lépnek kapcsolatba a felhasználók velük.
- Az adatok feldolgozása annak érdekében, hogy azok értelmesebbek legyenek, mielőtt más AWS-szolgáltatásokhoz, például az Amazon S3 Buckets-hez, az Amazon Kinesis Data Streams-hez vagy az Amazon MSK-hoz továbbítaná őket.
- Az IoT-eszközökről származó adatok feldolgozása és valós időben történő tárolása.
Esettanulmányok és sikertörténetek
Arity
Az Arity egy közlekedéssel foglalkozó technológiai vállalat. Céljuk, hogy a közlekedést biztonságosabbá, gyorsabbá és intelligensebbé tegyék. Ehhez betekintést kell nyerni a streamelt tömeges vezetési adatokból. Az AWS Kinesis Data Analytics segítségével ezt megtehetik. Ezenkívül negyedévekről hetekre csökkentették a kihívások megoldásához szükséges időt.
Szomszéd
A Nextdoor egy alkalmazás lokalizált közösségi hálózatokhoz. Az alkalmazás helyi híreket, tippeket és információkat nyújt a helyi vállalkozásokról. Az AWS Kinesis Data Analytics felbecsülhetetlen értékűnek bizonyult számukra, amikor olyan betekintést nyernek, mint például az ügyfelek hatékonysága a különböző elköteleződési csatornákon.
Autodesk
Az Autodesk a tervezésben és mérnöki munkában használt szoftverek létrehozója. Ide tartoznak a műszaki rajzoknál használt népszerű termékek, például az AutoCAD és a Revit. Az AWS Kinesis Data Analytics segítségével elemzik naplóikat, hogy jobban megértsék, hogyan használják az ügyfelek a termékeiket, és fejlesztik az általuk készített szoftvereket.
Tanulási források
#1. AWS Kinesis Data Analytics erőforrások
Az AWS-től származó AWS Kinesis Data Analytics Resources nagyszerű források készlete az AWS Kinesis tanulásának megkezdéséhez. Rájuk bízhatja a legfrissebb és legátfogóbb útmutatókat is. Emellett átfogó dokumentációval is rendelkeznek, amely lefedi a platform különböző aspektusait.
#2. AWS Kinesis oktatóanyag kezdőknek – YouTube
A YouTube-on is vannak oktatóanyagok, például ez.
Végső szavak
Ez a cikk az AWS Kinesis Data Analytics bevezetése volt. A cél az volt, hogy bemutassam Önnek a szolgáltatást, miért érdemes használni, és hol lenne a leghasznosabb.
Ezután érdemes elolvasni az Apache Cassandráról szóló cikkünket.