AWS Kinesis Data Analytics vám umožňuje analyzovat a zpracovávat datové toky v reálném čase. Pomocí této služby můžete vytvářet analytické řídicí panely v reálném čase, skenovat problémy v souborech protokolu a odhalovat anomálie.
To vám pomůže odvodit poznatky z dat, odhalit problémy a reagovat na problémy s malou latencí. Tento článek poskytuje přehled všeho, co potřebujete vědět, abyste mohli používat AWS Kinesis Data Analytics.
Table of Contents
Co je AWS Kinesis Data Analytics?
Zdroj: aws.amazon.com
AWS Kinesis Data Analytics je plně spravovaná služba AWS, která je součástí rodiny služeb AWS Kinesis. Umožňuje vám zpracovávat streamovaná data tak, jak jsou přijímána v reálném čase. Tato streamovaná data jsou nepřetržitě generována různými zdroji, jako jsou zařízení IoT, clickstreamy a protokoly reklamních aplikací. AWS Kinesis Data Analytics poskytuje spravovanou instanci Apache Flink na AWS Cloud, která využívá instance EC2 pod kapotou
Mezi další služby v této rodině patří Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose a Kinesis Data Streams. Hlavním účelem této rodiny služeb je poskytovat řešení pro sběr a zpracování streamovaných dat.
Co je to streamování dat?
Streamovaná data jsou data, která nepřetržitě proudí do systému a neustále se vyvíjejí, jak přibývají další informace. To je na rozdíl od statických datových sad, které zůstávají v průběhu času stejné.
AWS Kinesis vám pomůže pracovat s omezenými i neohraničenými datovými sadami. Ohraničené datové sady mají určitý začátek a konec, zatímco neohraničené datové sady mají začátek, ale nemají určitý konec.
Funkce AWS Kinesis Data Analytics
Kromě dalších klíčových funkcí poskytuje AWS Kinesis Data Analytics následující funkce:
- Analýza streamovaných dat v reálném čase
- Editor založený na SQL pro psaní skriptů pro provádění analýzy
- Automatické škálování pro vysokou dostupnost a spolehlivost
- Integrace s dalšími službami AWS.
Význam analýzy dat Kinesis pro podnikání
- Kinesis Data Analytics vám umožňuje dělat rychlejší rozhodnutí tím, že vám ochotně poskytne informace, které potřebujete. Získávání a shrnutí dat do smysluplných informací by bez analýzy dat zabralo čas a zpomalilo by rozhodování.
- Umožňuje také rychlejší detekci anomálií, takže mohou být vyřešeny dříve. Například podnik zpracovávající transakce může označit podezřelé aktivity, které mohou naznačovat podvod. Tato anomálie pak může být rychle vyřešena.
- Obchodní operace lze monitorovat a řídit v reálném čase. Data lze shromažďovat z různých zdrojů, jako jsou webové události, měření internetu věcí a data z různých senzorů.
Architektura datové analýzy AWS Kinesis
Jako každý systém zpracování, AWS Kinesis Data Analytics obsahuje několik komponent, které přijímají data, zpracovávají je a vydávají upravená data. Architektura AWS Kinesis je podobně tvořena datovými zdroji, zpracovatelskými aplikacemi, výstupními cíli a proudy v aplikaci pro přesun dat v rámci systému.
Zdrojem dat může být jakýkoli zdroj streamovaných dat. To by mohlo zahrnovat služby AWS, jako jsou Firehose, S3 Buckets a Kinesis Data Streams. Zdroje dat mohou být také mimo AWS, jako jsou data časových řad.
Aplikace pro zpracování jsou aplikace AWS Kinesis, které vytvoříte. Tyto aplikace transformují přijatá data na výstupní data, která jsou smysluplnější a přehlednější. Tyto aplikace jsou napsány v SQL a opakovaně aplikují dotazy na data získaná z datových zdrojů.
Výstupní místa pro vaše zpracovaná data zahrnují datové toky, Firehose, S3 buckets a Amazon MSK. Cílem mohou být také analytické panely.
Kinesis Data Analytics také používá toky v aplikaci ke správě toku dat mezi různými fázemi zpracování. Tyto proudy fungují jako kanály pro přenos dat mezi dotazy SQL nebo operacemi Flink v rámci aplikace.
Klíčové součásti analýzy dat AWS Kinesis
AWS Kinesis Data Analytics se skládá ze tří hlavních komponent. V této části probereme, co jsou tyto komponenty a jejich související funkce.
Apache Flink
Platforma AWS Kinesis Data Analytics je spravovaná instance Apache Flink. Je hostován na cloudové infrastruktuře Amazon – konkrétně na instancích EC2, které se automaticky škálují podle použití. Apache Flink je framework pro vytváření vysoce dostupných a přesných streamovacích aplikací.
Funguje dobře s neomezenými i vázanými daty. Rámec běží jako distribuovaný systém na clusterovém výpočetním systému. Apache Flink paralelizuje aplikace a distribuuje je k výpočtu v clusteru.
Kinesis Data Analytics Studio
Zdroj: aws.amazon.com
Kinesis Data Analytics Studio umožňuje vytvářet vizualizace dotazů na běh reklam pomocí poznámkových bloků. Tyto notebooky podporují SQL, Python a Scala ve stejném vývojovém prostředí.
Tato podpora zahrnuje zvýrazňování syntaxe a ověřování. Rozhraní API se používá k vytváření dotazů prováděných na datových proudech v těchto poznámkových blocích.
Notebooky Data Analytics Studio jsou hostovány na instancích EC2 s automatickým škálováním. To znamená, že se nikdy nemusíte starat o základní infrastrukturu, protože se jedná o řešení bez serveru.
Aplikace SQL Kinesis Data Analytics
Zdroj: docs.aws.amazon.com
Data Analytics Aplikace SQL se integrují s datovými toky a firehose, aby vám umožnily ingestovat data, zpracovávat je pomocí SQL a odesílat výsledky zpět do služeb AWS.
Tato komponenta poskytuje editor založený na konzole pro vytváření a psaní SQL dotazů. Kromě psaní dotazů můžete používat předpřipravené šablony pro běžné operace, abyste nemuseli vše znovu vymýšlet a pracovat rychleji.
Proč používat analýzu dat Kinesis
#1. Škálovatelnost
Tato služba je spravovaná instance Apache Flink. Apache Flink používá paralelní clusterové výpočty k distribuci práce, kterou je třeba udělat. AWS automaticky škáluje velikost základního výpočetního clusteru na základě potřeby. Díky tomu je Kinesis Data Analytics automaticky škálovatelná pro zpracování velmi velkých datových toků.
#2. Výkon
Apache Flink je velmi výkonný při práci s velkým množstvím dat díky masivně škálovatelné paralelní počítačové síti, na které běží. Téměř všechny operace se provádějí v paměti nebo efektivních datových strukturách na disku. To poskytuje subsekundové latence při provádění operací.
#3. Optimalizace
Platforma je také přizpůsobitelná pro maximalizaci výkonu. Můžete například změnit čas oken, velikosti oken a sklápěcí nebo posuvná okna pro optimalizaci výkonu. Můžete také filtrovat data a zaměřit se na atributy, které vás zajímají. Když píšete svůj SQL, můžete také zlepšit jeho výkon optimalizací dotazu.
#4. Bezpečnostní
AWS Kinesis Data Analytics nabízí zabezpečení AWS Cloud. To zahrnuje schopnost šifrovat data při přenosu, spravovat přístup k datům a analýzám a pravidelné aktualizace a opravy, které očekáváte od spravovaných služeb v cloudu.
#5. Dodržování
Služba vám také umožňuje dodržovat předpisy o údajích a ochraně osobních údajů. Usnadňuje definování vašich zásad uchovávání a mazání dat. Kromě toho můžete také využívat služby AWS, které vám pomohou identifikovat hrozby a incidenty v reálném čase. Tím je zajištěno, že s daty je správně a náležitě nakládáno.
Případy použití a aplikace analýzy dat Kinesis
Obecně AWS Kinesis Data Analytics umožňuje psát kód pro nepřetržité čtení, zpracování a ukládání dat, která jsou přijímána z datových toků v reálném čase. To je neuvěřitelně užitečné, protože vám umožňuje stavět mnoho věcí, jako například:
- Vytváření řídicích panelů Analytics pro rychlé zpracování dat, která jsou přijímána. Tato data mohou být události na vašem webu/platformě, které byste chtěli zpracovat, abyste lépe pochopili, jak s nimi uživatelé interagují.
- Zpracování dat, aby byla smysluplnější před jejich streamováním do jiných služeb AWS, jako jsou Amazon S3 Buckets, Amazon Kinesis Data Streams nebo Amazon MSK.
- Zpracování dat přicházejících ze zařízení IoT a jejich ukládání v reálném čase.
Případové studie a příběhy úspěšných
Arity
Arity je technologická společnost, která se zabývá dopravou. Jejich cílem je učinit dopravu bezpečnější, rychlejší a chytřejší. To vyžaduje čerpat statistiky z obrovského množství dat o řízení, která jsou streamována. S AWS Kinesis Data Analytics to dokážou. Kromě toho zkrátili čas potřebný k vyřešení problémů ze čtvrtin na týdny.
Další dveře
Nextdoor je aplikace pro lokalizované sociální sítě. Aplikace poskytuje místní zprávy, tipy a informace o místních podnicích. AWS Kinesis Data Analytics se pro ně osvědčila jako neocenitelná při získávání poznatků, jako je účinnost zákazníků napříč jejich různými kanály zapojení.
Autodesk
Autodesk je tvůrcem softwaru používaného v designu a strojírenství. Patří sem oblíbené produkty jako AutoCAD a Revit používané v technickém kreslení. Používají AWS Kinesis Data Analytics k analýze svých protokolů, aby lépe pochopili, jak zákazníci používají jejich produkty a zlepšili software, který vytvářejí.
Výukové zdroje
#1. Zdroje analýzy dat AWS Kinesis
AWS Kinesis Data Analytics Resources od AWS je sada skvělých zdrojů, jak se začít učit AWS Kinesis. Můžete jim také důvěřovat pro nejaktuálnější a nejkomplexnější průvodce. Mají také komplexní dokumentaci pokrývající různé aspekty platformy.
#2. Výukový program AWS Kinesis pro začátečníky – YouTube
Na YouTube jsou také návody, jako je tento.
Závěrečná slova
Tento článek byl úvodem do AWS Kinesis Data Analytics. Účelem bylo představit vám službu, proč byste ji mohli chtít používat a kde by vám nejvíce pomohla.
Dále si možná budete chtít přečíst náš článek o Apache Cassandře.