AWS Kinesis Data Analytics pozwala analizować i przetwarzać strumienie danych w czasie rzeczywistym. Dzięki tej usłudze możesz tworzyć pulpity analityczne w czasie rzeczywistym, skanować pliki dziennika w poszukiwaniu problemów i wykrywać anomalie.
Pomaga to wyciągać wnioski z danych, wykrywać problemy i reagować na problemy z niewielkimi opóźnieniami. Ten artykuł zawiera przegląd wszystkiego, co musisz wiedzieć, aby korzystać z AWS Kinesis Data Analytics.
Spis treści:
Co to jest analiza danych Kinesis AWS?
Źródło: aws.amazon.com
AWS Kinesis Data Analytics to w pełni zarządzana usługa AWS, która jest częścią rodziny usług AWS Kinesis. Umożliwia przetwarzanie danych przesyłanych strumieniowo w miarę ich odbierania w czasie rzeczywistym. Te przesyłane strumieniowo dane są stale generowane przez różne źródła, takie jak urządzenia IoT, strumienie kliknięć i dzienniki aplikacji reklamowych. AWS Kinesis Data Analytics zapewnia zarządzaną instancję Apache Flink w AWS Cloud, która pod maską wykorzystuje instancje EC2
Inne usługi z tej rodziny obejmują Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose i Kinesis Data Streams. Głównym celem tej rodziny usług jest dostarczanie rozwiązań do gromadzenia i przetwarzania danych przesyłanych strumieniowo.
Co to jest przesyłanie strumieniowe danych?
Dane przesyłane strumieniowo to dane, które nieustannie wpływają do systemu i nieustannie ewoluują w miarę dodawania kolejnych informacji. Kontrastuje to ze statycznymi zestawami danych, które pozostają takie same w czasie.
AWS Kinesis pomaga pracować zarówno z ograniczonymi, jak i nieograniczonymi zestawami danych. Ograniczone zestawy danych mają określony początek i koniec, podczas gdy nieograniczone zestawy danych mają początek, ale nie mają określonego końca.
Funkcje analizy danych AWS Kinesis
Wśród innych kluczowych funkcji AWS Kinesis Data Analytics zapewnia następujące funkcje:
- Analizy w czasie rzeczywistym danych przesyłanych strumieniowo
- Edytor oparty na języku SQL do pisania skryptów do wykonywania analiz
- Automatyczne skalowanie zapewniające wysoką dostępność i niezawodność
- Integracja z innymi usługami AWS.
Znaczenie analizy danych Kinesis dla firmy
- Kinesis Data Analytics umożliwia szybsze podejmowanie decyzji dzięki szybkiemu dostarczaniu potrzebnych informacji. Pozyskiwanie i streszczanie danych w celu uzyskania sensownych informacji wymagałoby czasu i spowolniłoby podejmowanie decyzji bez analizy danych.
- Umożliwia również szybsze wykrywanie anomalii, dzięki czemu można je szybciej rozwiązać. Na przykład przetwarzanie transakcji biznesowych może oznaczać podejrzane działania, które mogą wskazywać na oszustwo. Ta anomalia może zostać szybko usunięta.
- Operacje biznesowe mogą być monitorowane i kontrolowane w czasie rzeczywistym. Dane mogą być zbierane z różnych źródeł, takich jak wydarzenia na stronie internetowej, pomiary IoT i dane z różnych czujników.
Architektura analizy danych AWS Kinesis
Jak każdy system przetwarzania, AWS Kinesis Data Analytics składa się z kilku komponentów, które pobierają dane, przetwarzają je i wyprowadzają zmodyfikowane dane. Architektura AWS Kinesis podobnie składa się ze źródeł danych, aplikacji przetwarzających, miejsc docelowych danych wyjściowych i strumieni wewnątrz aplikacji służących do przenoszenia danych w systemie.
Źródłami danych mogą być dowolne źródła danych przesyłanych strumieniowo. Może to obejmować usługi AWS, takie jak Firehose, S3 Buckets i Kinesis Data Streams. Źródła danych mogą również znajdować się poza AWS, na przykład dane szeregów czasowych.
Aplikacje przetwarzające to tworzone przez Ciebie aplikacje AWS Kinesis. Aplikacje te przekształcają otrzymane dane w dane wyjściowe, które są bardziej znaczące i wnikliwe. Aplikacje te są napisane w języku SQL i wielokrotnie stosują zapytania do danych uzyskanych ze źródeł danych.
Miejsca docelowe danych wyjściowych dla przetwarzanych danych obejmują strumienie danych, Firehose, zasobniki S3 i Amazon MSK. Miejscem docelowym mogą być również kokpity analityczne.
Kinesis Data Analytics wykorzystuje również strumienie w aplikacji do zarządzania przepływem danych między różnymi etapami przetwarzania. Te strumienie działają jako kanały do przesyłania danych między zapytaniami SQL lub operacjami Flink w aplikacji.
Kluczowe komponenty analizy danych AWS Kinesis
AWS Kinesis Data Analytics składa się z trzech głównych komponentów. W tej sekcji omówimy, czym są te komponenty i jaka jest ich funkcjonalność.
Apache Flink
Platforma AWS Kinesis Data Analytics jest zarządzaną instancją Apache Flink. Jest hostowany w infrastrukturze chmurowej Amazon – w szczególności w instancjach EC2, które automatycznie skalują się na podstawie użycia. Apache Flink to platforma do tworzenia wysoce dostępnych i dokładnych aplikacji do przesyłania strumieniowego.
Działa dobrze zarówno z danymi nieograniczonymi, jak i ograniczonymi. Ramy działają jako system rozproszony w klastrowym systemie obliczeniowym. Apache Flink przetwarza aplikacje równolegle i dystrybuuje je do obliczeń w klastrze.
Studio analizy danych Kinesis
Źródło: aws.amazon.com
Kinesis Data Analytics Studio umożliwia tworzenie wizualizacji zapytań o uruchamianie reklam za pomocą notatników. Te notesy obsługują SQL, Python i Scala w tym samym środowisku programistycznym.
Ta obsługa obejmuje wyróżnianie składni i sprawdzanie poprawności. Używasz interfejsu API do tworzenia zapytań wykonywanych na danych przesyłanych strumieniowo w tych notatnikach.
Notesy Data Analytics Studio są hostowane w instancjach EC2 z automatycznym skalowaniem. Oznacza to, że nigdy nie musisz się martwić o podstawową infrastrukturę, 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, aby umożliwić pozyskiwanie danych, przetwarzanie ich za pomocą SQL i wysyłanie wyników z powrotem do usług AWS.
Ten komponent udostępnia oparty na konsoli edytor do tworzenia i zapisywania zapytań SQL. Oprócz pisania zapytań możesz używać gotowych szablonów do typowych operacji, dzięki czemu nie musisz wymyślać wszystkiego od nowa i szybciej wykonywać pracę.
Dlaczego warto korzystać z analizy danych Kinesis
# 1. Skalowalność
Ta usługa jest zarządzaną instancją Apache Flink. Apache Flink używa równoległego przetwarzania klastrowego do rozdzielania pracy do wykonania. AWS automatycznie skaluje rozmiar podstawowego klastra obliczeniowego w zależności od potrzeb. To sprawia, że Kinesis Data Analytics automatycznie skaluje się do obsługi bardzo dużych strumieni danych.
#2. Wydajność
Apache Flink jest bardzo wydajny podczas pracy z dużymi ilościami danych ze względu na masowo skalowalną równoległą sieć obliczeniową, w której działa. Niemal wszystkie operacje wykonywane są w pamięci lub wydajnych strukturach danych na dysku. Zapewnia to subsekundowe opóźnienia podczas wykonywania operacji.
#3. Optymalizacja
Platformę można również dostosować, aby zmaksymalizować wydajność. Na przykład możesz zmienić czas okien, rozmiary okien oraz obracanie lub przesuwanie okien, aby zoptymalizować wydajność. Możesz także filtrować dane, aby skoncentrować się na interesujących Cię atrybutach. Pisząc swój SQL, możesz również poprawić jego wydajność, optymalizując zapytanie.
#4. Bezpieczeństwo
AWS Kinesis Data Analytics oferuje bezpieczeństwo AWS Cloud. Obejmuje to możliwość szyfrowania przesyłanych danych, zarządzanie dostępem do danych i analiz oraz regularne aktualizacje i poprawki, których oczekujesz od zarządzanych usług w chmurze.
#5. Zgodność
Usługa pozwala również pomóc w przestrzeganiu przepisów dotyczących danych i prywatności. Ułatwia definiowanie zasad przechowywania i usuwania danych. Ponadto możesz również skorzystać z Usług AWS, które pomagają identyfikować zagrożenia i incydenty w czasie rzeczywistym. Zapewnia to prawidłowe i odpowiednie przetwarzanie danych.
Przypadki użycia i zastosowania analizy danych Kinesis
Ogólnie AWS Kinesis Data Analytics umożliwia pisanie kodu do ciągłego odczytu, przetwarzania i przechowywania danych, które są otrzymywane ze strumieni danych w czasie rzeczywistym. Jest to niezwykle przydatne, ponieważ pozwala budować wiele rzeczy, takich jak:
- Tworzenie pulpitów nawigacyjnych Analytics w celu szybkiego przetwarzania danych w miarę ich odbierania. Tymi danymi mogą być zdarzenia w Twojej witrynie/platformie, które chciałbyś przetworzyć, aby lepiej zrozumieć, w jaki sposób użytkownicy wchodzą z nimi w interakcję.
- 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 danych pochodzących z urządzeń IoT i przechowywanie ich w czasie rzeczywistym.
Studia przypadków i historie sukcesu
Arity
Arity to firma technologiczna zajmująca się transportem. Ich celem jest uczynienie transportu bezpieczniejszym, szybszym i inteligentniejszym. Wymaga to wyciągania spostrzeżeń z ogromnych ilości danych dotyczących jazdy, które są przesyłane strumieniowo. Mogą to zrobić dzięki AWS Kinesis Data Analytics. Ponadto skrócili czas rozwiązywania wyzwań z kwartałów do tygodni.
Następne drzwi
Nextdoor to aplikacja dla zlokalizowanych sieci społecznościowych. Aplikacja zapewnia lokalne wiadomości z sąsiedztwa, wskazówki i informacje o lokalnych firmach. Analiza danych AWS Kinesis okazała się dla nich nieoceniona podczas wyciągania wniosków, takich jak skuteczność klientów w różnych kanałach zaangażowania.
Autodesk
Autodesk jest twórcą oprogramowania wykorzystywanego w projektowaniu i inżynierii. Obejmuje to popularne produkty, takie jak AutoCAD i Revit, wykorzystywane w rysunku technicznym. Używają AWS Kinesis Data Analytics do analizy swoich logów, aby lepiej zrozumieć, w jaki sposób klienci korzystają z ich produktów i udoskonalić tworzone przez nich oprogramowanie.
Zasoby edukacyjne
# 1. Zasoby analizy danych AWS Kinesis
AWS Kinesis Data Analytics Resources z AWS to zestaw świetnych zasobów do rozpoczęcia nauki AWS Kinesis. Możesz również zaufać im w zakresie najbardziej aktualnych i kompleksowych przewodników. Posiadają również obszerną dokumentację obejmującą różne aspekty platformy.
#2. Samouczek AWS Kinesis dla początkujących – YouTube
Istnieją również samouczki na YouTube, takie jak ten.
Ostatnie słowa
Ten artykuł był wprowadzeniem do AWS Kinesis Data Analytics. Celem było zapoznanie Cię z usługą, dlaczego warto z niej skorzystać i gdzie byłaby najbardziej pomocna.
Następnie możesz przeczytać nasz artykuł na temat Apache Cassandra.