AWS Kinesis Data Analytics to narzędzie umożliwiające analizę i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym. Dzięki tej usłudze możliwe jest tworzenie dynamicznych pulpitów analitycznych, przeglądanie logów w celu identyfikacji problemów, a także wykrywanie nietypowych zachowań.
Umożliwia to wyciąganie istotnych wniosków, szybkie identyfikowanie problemów i natychmiastową reakcję. Ten artykuł ma na celu przedstawienie kompleksowego omówienia wszystkich kluczowych aspektów AWS Kinesis Data Analytics, niezbędnych do rozpoczęcia pracy z tą usługą.
Czym jest AWS Kinesis Data Analytics?
Źródło: aws.amazon.com
AWS Kinesis Data Analytics to w pełni zarządzana usługa chmurowa AWS, będąca częścią rodziny usług AWS Kinesis. Pozwala ona na przetwarzanie danych przesyłanych strumieniowo w miarę ich napływania, w czasie rzeczywistym. Te strumienie danych są generowane nieustannie z różnych źródeł, takich jak urządzenia Internetu Rzeczy (IoT), dane o kliknięciach czy dzienniki aplikacji reklamowych. AWS Kinesis Data Analytics udostępnia zarządzaną instancję Apache Flink w chmurze AWS, wykorzystującą pod spodem instancje EC2.
Do rodziny usług Kinesis należą również Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose i Kinesis Data Streams. Głównym celem tych usług jest zapewnienie rozwiązań do gromadzenia i przetwarzania danych przesyłanych strumieniowo.
Czym są dane przesyłane strumieniowo?
Dane przesyłane strumieniowo to informacje, które nieprzerwanie wpływają do systemu, ulegając ewolucji wraz z dodawaniem nowych danych. Jest to kontrast z statycznymi zestawami danych, które nie zmieniają się w czasie.
AWS Kinesis umożliwia pracę zarówno z zestawami danych ograniczonymi, jak i nieograniczonymi. Zestawy ograniczone mają określony początek i koniec, natomiast zestawy nieograniczone posiadają początek, ale nie mają zdefiniowanego zakończenia.
Funkcjonalności AWS Kinesis Data Analytics
AWS Kinesis Data Analytics oferuje szereg kluczowych funkcji, w tym:
- Analizę danych przesyłanych strumieniowo w czasie rzeczywistym.
- Edytor SQL do pisania skryptów analizujących.
- Automatyczne skalowanie dla wysokiej dostępności i niezawodności.
- Integrację z innymi usługami AWS.
Znaczenie Kinesis Data Analytics dla biznesu
- Kinesis Data Analytics przyspiesza proces decyzyjny poprzez szybkie dostarczanie niezbędnych informacji. Bez analizy danych, pozyskiwanie i streszczanie informacji wymagałoby czasu i spowolniłoby proces podejmowania decyzji.
- Umożliwia również szybsze wykrywanie anomalii, co pozwala na ich szybsze rozwiązywanie. Przykładowo, podczas przetwarzania transakcji biznesowych, można zidentyfikować podejrzane aktywności, które mogą wskazywać na oszustwo. Taka anomalia może zostać szybko wyeliminowana.
- Operacje biznesowe mogą być monitorowane i kontrolowane w czasie rzeczywistym. Dane mogą być zbierane z różnych źródeł, takich jak aktywność na stronie internetowej, pomiary z czujników IoT i dane z różnych sensorów.
Architektura AWS Kinesis Data Analytics
Podobnie jak każdy system przetwarzania danych, AWS Kinesis Data Analytics składa się z kilku elementów, które pobierają dane, przetwarzają je i udostępniają zmodyfikowane informacje. Architektura AWS Kinesis obejmuje źródła danych, aplikacje przetwarzające, miejsca docelowe danych wyjściowych oraz wewnętrzne strumienie do przesyłania danych w obrębie systemu.
Źródła danych to dowolne strumienie danych, takie jak usługi AWS (Firehose, S3 Buckets, Kinesis Data Streams) lub dane szeregów czasowych spoza AWS.
Aplikacje przetwarzające to aplikacje AWS Kinesis tworzone przez użytkownika, które przekształcają dane wejściowe w bardziej znaczące wyjściowe. Aplikacje te są pisane w języku SQL i wykorzystują zapytania do analizy danych ze źródeł.
Miejsca docelowe dla przetworzonych danych to strumienie danych, Firehose, zasobniki S3 i Amazon MSK, a także kokpity analityczne.
Kinesis Data Analytics używa strumieni wewnątrz aplikacji do zarządzania przepływem danych pomiędzy różnymi etapami przetwarzania. Strumienie te służą jako kanały do przesyłania danych pomiędzy zapytaniami SQL i operacjami Flink w aplikacjach.
Kluczowe komponenty AWS Kinesis Data Analytics
AWS Kinesis Data Analytics składa się z trzech głównych komponentów. Poniżej opisano ich funkcjonalności.
Apache Flink
Platforma AWS Kinesis Data Analytics jest zarządzaną instancją Apache Flink. Jest ona hostowana w infrastrukturze chmurowej Amazon, a dokładniej na instancjach EC2, które są automatycznie skalowane w zależności od zapotrzebowania. Apache Flink to platforma do tworzenia wysoce dostępnych i precyzyjnych aplikacji do przesyłania strumieniowego.
Działa sprawnie zarówno z danymi ograniczonymi, jak i nieograniczonymi. Platforma funkcjonuje jako system rozproszony w klastrowym systemie obliczeniowym. Apache Flink przetwarza aplikacje równolegle, rozdzielając je w ramach klastra obliczeniowego.
Studio Analizy Danych Kinesis
Źródło: aws.amazon.com
Kinesis Data Analytics Studio pozwala tworzyć wizualizacje zapytań za pomocą notatników. Notesy te obsługują SQL, Python i Scala w ramach jednego środowiska programistycznego.
Oferują one funkcje takie jak wyróżnianie składni i sprawdzanie poprawności. Za pomocą interfejsu API tworzy się zapytania wykonywane na danych przesyłanych strumieniowo w tych notatnikach.
Notesy Data Analytics Studio działają na instancjach EC2 z automatycznym skalowaniem. Oznacza to, że nie ma potrzeby zarządzania infrastrukturą, ponieważ jest to rozwiązanie bezserwerowe.
Aplikacja SQL do Analizy Danych Kinesis
Źródło: docs.aws.amazon.com
Aplikacje SQL Data Analytics integrują się ze strumieniami danych i firehose, umożliwiając pobieranie danych, przetwarzanie ich za pomocą SQL i przesyłanie wyników do innych usług AWS.
Ten komponent oferuje edytor konsolowy do tworzenia i zapisywania zapytań SQL. Oprócz pisania zapytań można również korzystać z gotowych szablonów, co przyspiesza pracę i eliminuje potrzebę zaczynania wszystkiego od nowa.
Dlaczego warto korzystać z Analizy Danych Kinesis
# 1. Skalowalność
Usługa jest zarządzaną instancją Apache Flink. Apache Flink używa równoległego przetwarzania klastrowego do podziału zadań. AWS automatycznie skaluje rozmiar klastra obliczeniowego w zależności od potrzeb. To sprawia, że Kinesis Data Analytics automatycznie dostosowuje się do obsługi bardzo dużych strumieni danych.
#2. Wydajność
Apache Flink jest bardzo wydajny w pracy z dużymi zbiorami danych dzięki masowo skalowalnej, równoległej sieci obliczeniowej. Prawie wszystkie operacje odbywają się w pamięci lub wydajnych strukturach danych na dysku. Dzięki temu opóźnienia podczas operacji są subsekundowe.
#3. Optymalizacja
Platforma umożliwia dostosowanie ustawień w celu maksymalizacji wydajności. Na przykład, można zmieniać czasy okien, ich rozmiary, rotację oraz przesunięcia w celu optymalizacji działania. Dodatkowo, można filtrować dane, skupiając się na istotnych atrybutach. Poprzez optymalizację zapytań SQL można również wpłynąć na ich wydajność.
#4. Bezpieczeństwo
AWS Kinesis Data Analytics korzysta z zabezpieczeń chmury AWS, takich jak szyfrowanie przesyłanych danych, zarządzanie dostępem oraz regularne aktualizacje i poprawki. Jest to standard w przypadku zarządzanych usług chmurowych.
#5. Zgodność
Usługa pomaga w przestrzeganiu przepisów dotyczących danych i prywatności poprzez umożliwienie definiowania zasad przechowywania i usuwania danych. Ponadto można korzystać z usług AWS, które pomagają w identyfikacji zagrożeń i incydentów w czasie rzeczywistym, zapewniając odpowiednie przetwarzanie danych.
Przykłady zastosowań Analizy Danych Kinesis
AWS Kinesis Data Analytics pozwala na pisanie kodu do ciągłego odczytu, przetwarzania i przechowywania danych otrzymywanych ze strumieni w czasie rzeczywistym. Jest to użyteczne w wielu scenariuszach, takich jak:
- Tworzenie dynamicznych pulpitów nawigacyjnych do przetwarzania danych w miarę ich napływania. Dane te mogą pochodzić ze strony internetowej lub platformy, dzięki czemu można lepiej zrozumieć interakcje użytkowników.
- Przetwarzanie danych w celu nadania im większego znaczenia przed przesłaniem ich strumieniowo do innych usług AWS, takich jak Amazon S3 Buckets, Amazon Kinesis Data Streams lub Amazon MSK.
- Przetwarzanie i przechowywanie danych pochodzących z urządzeń IoT w czasie rzeczywistym.
Studia przypadków i historie sukcesu
Arity
Arity to firma technologiczna z sektora transportu, której celem jest uczynienie transportu bezpieczniejszym i bardziej inteligentnym. Aby tego dokonać, potrzebne jest wyciąganie wniosków z ogromnej ilości przesyłanych strumieniowo danych dotyczących jazdy, co umożliwia im AWS Kinesis Data Analytics. Dzięki tej usłudze, czas rozwiązywania problemów został skrócony z kwartałów do tygodni.
Następne drzwi
Nextdoor to aplikacja dla lokalnych sieci społecznościowych, dostarczająca wiadomości z okolicy, wskazówki i informacje o lokalnych firmach. Analiza danych AWS Kinesis okazała się nieoceniona w wyciąganiu wniosków, na przykład o skuteczności różnych kanałów zaangażowania użytkowników.
Autodesk
Autodesk to producent oprogramowania do projektowania i inżynierii, w tym popularnych produktów takich jak AutoCAD i Revit. Firma wykorzystuje AWS Kinesis Data Analytics do analizy logów, dzięki czemu lepiej rozumie sposób, w jaki klienci korzystają z ich produktów, co pozwala na udoskonalanie tworzonego oprogramowania.
Zasoby edukacyjne
# 1. Zasoby Analizy Danych AWS Kinesis
Zasoby AWS Kinesis Data Analytics udostępniane przez AWS to świetny punkt wyjścia do nauki. Dostępne tam przewodniki są najbardziej aktualne i kompleksowe. AWS udostępnia również rozbudowaną dokumentację obejmującą różne aspekty platformy.
#2. Samouczek AWS Kinesis dla początkujących – YouTube
Dostępne są również samouczki na YouTube, na przykład ten:
Słowo końcowe
Ten artykuł stanowi wprowadzenie do AWS Kinesis Data Analytics. Celem było zapoznanie czytelnika z tą usługą, wskazanie korzyści wynikających z jej stosowania oraz obszarów, w których jest najbardziej przydatna.
Następnie zachęcamy do zapoznania się z naszym artykułem na temat Apache Cassandra.