AWS Kinesis Data Analytics vám umožňuje provádět analýzu a zpracování datových toků v reálném čase. S pomocí této služby můžete vytvářet interaktivní přehledy, prohledávat logy a detekovat neobvyklé chování.
Díky tomu můžete získávat cenné informace z vašich dat, rychle identifikovat problémy a okamžitě na ně reagovat. Tento článek vám poskytne ucelený přehled o tom, jak využívat službu AWS Kinesis Data Analytics.
Co je AWS Kinesis Data Analytics?
Zdroj: aws.amazon.com
AWS Kinesis Data Analytics je plně spravovaná služba od Amazon Web Services, která je součástí sady služeb AWS Kinesis. Umožňuje vám zpracovávat proudová data v momentě, kdy jsou vytvářena. Tato data jsou průběžně generována z různých zdrojů, jako jsou zařízení internetu věcí (IoT), data o chování uživatelů na webu nebo protokoly z reklamních aplikací. Služba AWS Kinesis Data Analytics využívá spravovanou instanci Apache Flink běžící na AWS cloudu, kde se pod pokličkou využívají EC2 instance.
Dalšími službami v této rodině jsou Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose a Kinesis Data Streams. Hlavním cílem této sady služeb je nabízet řešení pro sběr a zpracování datových toků.
Co jsou to streamovaná data?
Streamovaná data jsou data, která nepřetržitě proudí do systému a dynamicky se vyvíjejí s příchodem nových informací. Na rozdíl od statických datových sad, které zůstávají v čase neměnné.
AWS Kinesis vám umožňuje pracovat jak s ohraničenými, tak neohraničenými datovými sadami. Ohraničené datové sady mají jasný začátek a konec, zatímco neohraničené datové sady mají sice začátek, ale nemají definovaný konec.
Funkce AWS Kinesis Data Analytics
Kromě dalších klíčových vlastností, AWS Kinesis Data Analytics nabízí následující funkce:
- Analýza proudových dat v reálném čase
- SQL editor pro psaní skriptů pro analýzu
- Automatické škálování pro vysokou dostupnost a spolehlivost
- Integrace s dalšími službami AWS
Význam analýzy dat Kinesis pro podnikání
- Kinesis Data Analytics vám umožňuje rychleji rozhodovat díky okamžitému přístupu k potřebným informacím. Zpracování a shrnutí dat do užitečných poznatků by bez analýzy dat trvalo dlouho a zpomalovalo by rozhodovací procesy.
- Umožňuje také rychlejší detekci anomálií, což umožňuje jejich včasné řešení. Například firma zpracovávající transakce může odhalit podezřelé aktivity, které by mohly naznačovat podvod. Tato anomálie pak může být rychle vyřešena.
- Obchodní operace je možné sledovat a řídit v reálném čase. Data se mohou shromažďovat z různých zdrojů, například webových událostí, měření z IoT zařízení nebo dat ze senzorů.
Architektura datové analýzy AWS Kinesis
Stejně jako každý systém pro zpracování dat, AWS Kinesis Data Analytics obsahuje několik komponent, které přijímají data, zpracovávají je a odesílají modifikovaná data. Architektura AWS Kinesis se skládá z datových zdrojů, aplikací pro zpracování dat, výstupních cílů a vnitřních datových toků pro přesun dat v rámci systému.
Datovým zdrojem může být jakýkoli zdroj streamovaných dat. Může se jednat o služby AWS, jako je Firehose, S3 Buckets a Kinesis Data Streams, nebo o zdroje mimo AWS, jako jsou data časových řad.
Aplikace pro zpracování dat jsou aplikace AWS Kinesis, které vytváříte. Tyto aplikace transformují vstupní data na výstupní data, která jsou smysluplnější a přehlednější. Tyto aplikace se píší v SQL a opakovaně aplikují dotazy na data získaná ze zdrojů.
Výstupní destinace pro zpracovaná data zahrnují datové toky, Firehose, S3 buckety a Amazon MSK. Cílem mohou být i analytické panely.
Kinesis Data Analytics také využívá datové toky uvnitř aplikace k řízení toku dat mezi jednotlivými fázemi zpracování. Tyto toky slouží jako kanály pro přenos dat mezi SQL dotazy nebo Flink operacemi v rámci aplikace.
Klíčové součásti analýzy dat AWS Kinesis
AWS Kinesis Data Analytics se skládá ze tří hlavních komponent. V této sekci si probereme, o jaké komponenty se jedná a jaké jsou jejich funkce.
Apache Flink
Základem platformy AWS Kinesis Data Analytics je spravovaná instance Apache Flink. Je hostována na cloudové infrastruktuře Amazon – konkrétně na EC2 instancích, které se automaticky škálují podle potřeb. Apache Flink je framework pro vytváření vysoce dostupných a přesných aplikací pro zpracování streamovaných dat.
Je vhodný pro práci jak s neohraničenými, tak ohraničenými daty. Tento framework běží jako distribuovaný systém na clusterovém výpočetním systému. Apache Flink paralelizuje aplikace a distribuuje je pro výpočet v rámci clusteru.
Kinesis Data Analytics Studio
Zdroj: aws.amazon.com
Kinesis Data Analytics Studio umožňuje vizualizaci dotazů prováděných v reálném čase pomocí interaktivních notebooků. Tyto notebooky podporují SQL, Python a Scala ve stejném vývojovém prostředí.
Tato podpora zahrnuje zvýrazňování syntaxe a validaci kódu. Pomocí rozhraní API se vytváří dotazy, které jsou spouštěny na datové toky v těchto noteboocích.
Notebooky Data Analytics Studio jsou hostovány na EC2 instancích s automatickým škálováním. To znamená, že se nemusíte starat o základní infrastrukturu, protože se jedná o bezserverové řešení.
Aplikace SQL Kinesis Data Analytics
Zdroj: docs.aws.amazon.com
Data Analytics SQL Aplikace se integrují s datovými toky a Firehose, což vám umožní přijímat data, zpracovávat je pomocí SQL a odesílat výsledky zpět do služeb AWS.
Tato komponenta nabízí editor založený na konzoli pro vytváření a psaní SQL dotazů. Kromě psaní vlastních dotazů můžete využít předpřipravené šablony pro běžné operace, čímž si urychlíte práci a nemusíte vše vymýšlet znovu.
Proč používat analýzu dat Kinesis
#1. Škálovatelnost
Tato služba je spravovaná instance Apache Flink. Apache Flink využívá paralelní clusterové výpočty k distribuci zátěže. AWS automaticky škáluje velikost základního výpočetního clusteru podle aktuální potřeby. Díky tomu je Kinesis Data Analytics automaticky škálovatelná pro zpracování velmi velkých datových toků.
#2. Výkon
Apache Flink je vysoce výkonný při práci s velkým objemem dat díky masivně škálovatelné paralelní počítačové síti, na které běží. Většina operací probíhá v operační paměti nebo s využitím efektivních diskových datových struktur. To zajišťuje nízké latence při provádění operací.
#3. Optimalizace
Platforma je také přizpůsobitelná, aby se maximalizoval výkon. Můžete například upravovat parametry okna, jako je jeho velikost nebo to, zda je sklopné či posuvné. Můžete také filtrovat data a zaměřit se na konkrétní atributy. Při psaní SQL dotazů můžete také optimalizovat jeho výkon.
#4. Bezpečnostní
AWS Kinesis Data Analytics využívá zabezpečení AWS Cloud. To zahrnuje možnost šifrovat data během přenosu, spravovat přístup k datům a analýzám a pravidelné aktualizace a opravy, které jsou standardem u spravovaných služeb v cloudu.
#5. Dodržování předpisů
Služba vám také umožňuje dodržovat předpisy týkající se ochrany dat a soukromí. Usnadňuje definování zásad uchovávání a mazání dat. Kromě toho můžete využívat služby AWS, které vám pomohou identifikovat hrozby a incidenty v reálném čase. Tím se zajišťuje, že s daty je nakládáno správně a náležitě.
Případy použití a aplikace analýzy dat Kinesis
Obecně platí, že AWS Kinesis Data Analytics umožňuje psát kód pro nepřetržité čtení, zpracování a ukládání dat, která jsou přijímána z datových toků v reálném čase. Je to nesmírně užitečné, protože vám to umožňuje vytvářet mnoho věcí, jako například:
- Vytváření analytických panelů pro rychlé zpracování dat. Tato data mohou být události na vašich webových stránkách, které byste rádi analyzovali, abyste lépe porozuměli chování uživatelů.
- Zpracování dat pro lepší využití předtím, než je streamujete do jiných služeb AWS, jako jsou Amazon S3 Buckets, Amazon Kinesis Data Streams nebo Amazon MSK.
- Zpracování dat přicházejících z IoT zařízení a jejich ukládání v reálném čase.
Případové studie a příběhy úspěšných
Arity
Arity je technologická firma zaměřená na dopravu. Jejich cílem je učinit dopravu bezpečnější, rychlejší a chytřejší. To vyžaduje získávání statistik z obrovského množství dat o řízení, která jsou neustále streamována. S pomocí AWS Kinesis Data Analytics to dokážou. Navíc zkrátili dobu potřebnou k vyřešení problémů z kvartálů na týdny.
Nextdoor
Nextdoor je aplikace pro místní sociální sítě. Aplikace nabízí místní zprávy, tipy a informace o místních podnicích. AWS Kinesis Data Analytics se pro ně ukázala jako neocenitelná při získávání přehledu o účinnosti zákazníků v různých kanálech zapojení.
Autodesk
Autodesk je tvůrce softwaru používaného v designu a strojírenství. Patří sem oblíbené produkty, jako je AutoCAD a Revit. Využívají AWS Kinesis Data Analytics k analýze svých logů, aby lépe porozuměli tomu, jak zákazníci jejich produkty používají, a neustále vylepšovali software, který vytvářejí.
Výukové zdroje
#1. Zdroje analýzy dat AWS Kinesis
AWS Kinesis Data Analytics Resources od AWS je sada skvělých materiálů pro začátky s AWS Kinesis. Můžete jim věřit, že poskytují aktuální a komplexní návody. Mají také rozsáhlou dokumentaci, která pokrývá různé aspekty platformy.
#2. Výukový program AWS Kinesis pro začátečníky – YouTube
Na YouTube najdete také různé návody, například tento:
Závěrečná slova
Tento článek vám poskytl úvod do AWS Kinesis Data Analytics. Jeho cílem bylo seznámit vás se službou, s tím, proč byste ji mohli chtít využít a v jakých případech vám nejvíce pomůže.
Dále by vás mohl zajímat náš článek o Apache Cassandra.