AWS Kinesis Data Analytics lar deg analysere og behandle datastrømmer i sanntid. Med denne tjenesten kan du bygge sanntidsanalysedashbord, skanne loggfiler for problemer og oppdage uregelmessigheter.
Dette hjelper deg å få innsikt fra data, oppdage problemer og svare på problemer med liten forsinkelse. Denne artikkelen gir en oversikt over alt du trenger å vite for å bruke AWS Kinesis Data Analytics.
Innholdsfortegnelse
Hva er AWS Kinesis Data Analytics?
Kilde: aws.amazon.com
AWS Kinesis Data Analytics er en fullt administrert AWS-tjeneste som er en del av AWS Kinesis-familien av tjenester. Den lar deg behandle strømmedata etter hvert som de mottas i sanntid. Disse strømmedataene genereres kontinuerlig av forskjellige kilder som IoT-enheter, klikkstrømmer og annonseapplikasjonslogger. AWS Kinesis Data Analytics gir en administrert Apache Flink-forekomst på AWS Cloud som bruker EC2-forekomster under panseret
Andre tjenester i denne familien inkluderer Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose og Kinesis Data Streams. Hovedformålet med denne tjenestefamilien er å tilby løsninger for innsamling og behandling av strømmedata.
Hva er streaming av data?
Streaming data er data som kontinuerlig strømmer inn i et system og kontinuerlig utvikler seg etter hvert som mer informasjon legges til. Dette i motsetning til statiske datasett som forblir de samme over tid.
AWS Kinesis hjelper deg med å jobbe med både avgrensede og ubegrensede datasett. Avgrensede datasett har en bestemt start og slutt, mens ubegrensede datasett har en start, men ikke har en bestemt slutt.
Funksjoner i AWS Kinesis Data Analytics
Blant andre nøkkelfunksjoner tilbyr AWS Kinesis Data Analytics følgende funksjoner:
- Sanntidsanalyse på tvers av strømmedata
- SQL-basert editor for å skrive skript for å utføre analyse
- Automatisk skalering for høy tilgjengelighet og pålitelighet
- Integrasjon med andre AWS-tjenester.
Betydningen av Kinesis Data Analytics for en bedrift
- Kinesis Data Analytics lar deg ta raskere beslutninger ved å gi informasjonen du trenger. Innhenting og oppsummering av data til meningsfull informasjon vil ta tid og treg beslutningstaking uten dataanalyse.
- Det muliggjør også raskere oppdagelse av anomalier slik at de kan løses raskere. For eksempel kan en virksomhet som behandler transaksjoner flagge mistenkelige aktiviteter som kan indikere svindel. Denne anomalien kan deretter løses raskt.
- Forretningsdrift kan overvåkes og kontrolleres i sanntid. Data kan samles inn fra ulike kilder, for eksempel nettstedhendelser, IoT-målinger og data fra forskjellige sensorer.
Arkitekturen til AWS Kinesis Data Analytics
Som ethvert behandlingssystem består AWS Kinesis Data Analytics av flere komponenter som tar inn data, behandler dem og sender ut de modifiserte dataene. Arkitekturen til AWS Kinesis består på samme måte av datakilder, prosesseringsapplikasjoner, utdatamål og strømmer i applikasjonen for å flytte data i systemet.
Datakildene kan være en hvilken som helst kilde for strømming av data. Dette kan inkludere AWS-tjenester som Firehose, S3 Buckets og Kinesis Data Streams. Datakilder kan også være utenfor AWS, for eksempel tidsseriedata.
Behandlingsapplikasjoner er AWS Kinesis-applikasjonene du lager. Disse applikasjonene vil transformere dataene som mottas til utdata som er mer meningsfulle og innsiktsfulle. Disse applikasjonene er skrevet i SQL og bruker spørringene gjentatte ganger på dataene hentet fra datakildene.
Utdatadestinasjoner for de behandlede dataene dine inkluderer datastrømmer, Firehose, S3-bøtter og Amazon MSK. Destinasjonen kan også være analyseinstrumentbord.
Kinesis Data Analytics bruker også strømmer i applikasjonen for å administrere dataflyt mellom ulike behandlingstrinn. Disse strømmene fungerer som kanaler for å overføre data mellom SQL-spørringer eller Flink-operasjoner i applikasjonen.
Nøkkelkomponenter i AWS Kinesis Data Analytics
AWS Kinesis Data Analytics består av tre hovedkomponenter. I denne delen vil vi diskutere hva disse komponentene er og deres tilhørende funksjonalitet.
Apache Flink
AWS Kinesis Data Analytics-plattform er en administrert forekomst av Apache Flink. Den er vert for Amazons skyinfrastruktur – spesielt EC2-forekomster som automatisk skalerer basert på bruk. Apache Flink er et rammeverk for å bygge svært tilgjengelige og nøyaktige strømmeapplikasjoner.
Det fungerer bra med både ubegrensede og avgrensede data. Rammeverket kjører som et distribuert system på klyngedatasystemet. Apache Flink parallelliserer applikasjoner og distribuerer dem for å bli beregnet i klyngen.
Kinesis Data Analytics Studio
Kilde: aws.amazon.com
Kinesis Data Analytics Studio lar deg lage visualiseringer for annonsekjøring ved hjelp av notatblokker. Disse notatbøkene støtter SQL, Python og Scala i samme utviklingsmiljø.
Denne støtten inkluderer syntaksutheving og validering. Du bruker API til å lage spørringer utført på strømmedataene i disse notatbøkene.
Data Analytics Studio Notebooks er vert for EC2-forekomster med automatisk skalering. Dette betyr at du aldri trenger å bekymre deg for underliggende infrastruktur da det er en serverløs løsning.
Kinesis Data Analytics SQL-applikasjon
Kilde: docs.aws.amazon.com
Dataanalyse SQL-applikasjoner integreres med datastrømmer og brannslange for å gjøre det mulig for deg å innta data, behandle dem med SQL og sende resultater tilbake til AWS-tjenester.
Denne komponenten gir en konsollbasert editor for å bygge og skrive SQL-spørringer. I tillegg til å skrive spørsmålene dine, kan du bruke forhåndsbygde maler for vanlige operasjoner, slik at du ikke trenger å finne opp alt på nytt og få arbeidet gjort raskere.
Hvorfor bruke Kinesis Data Analytics
#1. Skalerbarhet
Denne tjenesten er en administrert Apache Flink-forekomst. Apache Flink bruker parallell cluster databehandling for å distribuere arbeid som skal gjøres. AWS skalerer automatisk størrelsen på den underliggende dataklyngen basert på behov. Dette gjør Kinesis Data Analytics automatisk skalerbar for å håndtere svært store datastrømmer.
#2. Opptreden
Apache Flink er svært ytende når du arbeider med store datamengder på grunn av det massivt skalerbare parallelle datanettverket den kjører på. Nesten alle operasjoner utføres i minne eller effektive datastrukturer på disken. Dette gir forsinkelser i sekundet når du utfører operasjoner.
#3. Optimalisering
Plattformen kan også tilpasses for å maksimere ytelsen. Du kan for eksempel endre tidspunktet for vinduer, vindusstørrelser og rulle- eller skyvevinduer for å optimalisere ytelsen. Du kan også filtrere data for å fokusere på attributtene du er interessert i. Når du skriver SQL, kan du også forbedre ytelsen ved å optimalisere spørringen.
#4. Sikkerhet
AWS Kinesis Data Analytics tilbyr sikkerheten til AWS Cloud. Dette inkluderer muligheten til å kryptere data under overføring, administrere tilgang til data og analyser, og de vanlige oppdateringene og oppdateringene du forventer fra administrerte tjenester i skyen.
#5. Samsvar
Tjenesten tillater også hjelper deg å overholde data- og personvernforskrifter. Det gjør det enkelt å definere retningslinjer for dataoppbevaring og sletting. I tillegg kan du også benytte deg av AWS Services som hjelper deg med å identifisere trusler og hendelser i sanntid. Dette sikrer at data blir korrekt og hensiktsmessig håndtert.
Brukstilfeller og anvendelser av Kinesis Data Analytics
Stort sett lar AWS Kinesis Data Analytics deg skrive kode for å lese, behandle og lagre data kontinuerlig som mottas fra datastrømmer i sanntid. Dette er utrolig nyttig da det lar deg bygge mange ting, for eksempel:
- Bygge Analytics-dashboards for å behandle data ettersom de mottas raskt. Disse dataene kan være hendelser på nettstedet/plattformen din som du ønsker å behandle for bedre å forstå hvordan brukere samhandler med dem.
- Behandler data for å gjøre det mer meningsfylt før du streamer det til andre AWS-tjenester som Amazon S3 Buckets, Amazon Kinesis Data Streams eller Amazon MSK.
- Behandler data som kommer fra IoT-enheter og lagrer dem i sanntid.
Kasusstudier og suksesshistorier
Arity
Arity er et teknologiselskap som er involvert i transport. De har som mål å gjøre transport tryggere, raskere og smartere. Dette krever innsikt fra enorme mengder kjøredata som strømmes. Med AWS Kinesis Data Analytics kan de gjøre dette. Videre reduserte de tiden det tar å løse utfordringer fra kvartaler til uker.
Neste dør
Nextdoor er en app for lokaliserte sosiale nettverk. Appen gir lokale nabolagsnyheter, tips og informasjon om lokale bedrifter. AWS Kinesis Data Analytics har vist seg uvurderlig for dem når de trekker inn innsikt som effektiviteten til kunder på tvers av deres ulike engasjementskanaler.
Autodesk
Autodesk er en skaper av programvare som brukes i design og engineering. Dette inkluderer populære produkter som AutoCAD og Revit brukt i teknisk tegning. De bruker AWS Kinesis Data Analytics for å analysere loggene sine for å forstå bedre hvordan kundene bruker produktene deres og forbedre programvaren de lager.
Læringsressurser
#1. AWS Kinesis Data Analytics-ressurser
AWS Kinesis Data Analytics Resources fra AWS er et sett med flotte ressurser for å komme i gang med å lære AWS Kinesis. Du kan også stole på dem for de mest oppdaterte og omfattende veiledningene. De har også omfattende dokumentasjon som dekker de ulike aspektene ved plattformen.
#2. AWS Kinesis veiledning for nybegynnere – YouTube
Det finnes også opplæringsprogrammer på YouTube, for eksempel denne.
Siste ord
Denne artikkelen var en introduksjon til AWS Kinesis Data Analytics. Hensikten var å introdusere deg for tjenesten, hvorfor du kanskje vil bruke den, og hvor den ville være mest nyttig.
Deretter vil du kanskje lese artikkelen vår om Apache Cassandra.