AWS Kinesis Data Analytics – це потужний інструмент для обробки та аналізу даних, що надходять у режимі реального часу. Цей сервіс дозволяє створювати інтерактивні аналітичні панелі, виявляти проблеми в лог-файлах та ідентифікувати аномальні події.
Завдяки можливості швидкого отримання статистичних даних, виявлення проблем та оперативного реагування на них, ви можете значно підвищити ефективність роботи. У цій статті ми розглянемо ключові аспекти використання AWS Kinesis Data Analytics.
Що таке AWS Kinesis Data Analytics?
AWS Kinesis Data Analytics, наданий aws.amazon.com, є повністю керованим сервісом у складі сімейства AWS Kinesis. Він спеціалізується на обробці потокових даних, що генеруються різноманітними джерелами, такими як пристрої Інтернету речей, клікстрими та логи рекламних додатків. AWS Kinesis Data Analytics використовує керований інстанс Apache Flink в хмарі AWS, застосовуючи обчислювальні ресурси EC2.
В склад цього сімейства входять також Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose, та Kinesis Video Streams. Головна мета цих сервісів – забезпечити ефективні рішення для збору та обробки даних у реальному часі.
Що таке потокові дані?
Потокові дані – це безперервний потік інформації, що постійно оновлюється в міру надходження нових даних. Це відрізняється від статичних наборів даних, які залишаються незмінними.
AWS Kinesis підтримує як обмежені, так і необмежені набори даних. Обмежені мають чіткий початок та кінець, тоді як необмежені набори даних мають початок, але не мають визначеного кінця.
Ключові характеристики AWS Kinesis Data Analytics
AWS Kinesis Data Analytics надає наступні важливі можливості:
- Аналіз потокових даних в реальному часі.
- Інтегрований SQL-редактор для написання скриптів обробки даних.
- Автоматичне масштабування для забезпечення високої доступності та надійності.
- Глибока інтеграція з іншими сервісами AWS.
Значення Kinesis Data Analytics для бізнесу
- Kinesis Data Analytics сприяє швидшому прийняттю рішень, забезпечуючи оперативний доступ до необхідної інформації. Збір та аналіз даних вручну потребують багато часу та уповільнюють процеси.
- Сервіс допомагає швидше виявляти аномалії, дозволяючи оперативно реагувати на потенційні проблеми. Наприклад, компанії, що обробляють фінансові транзакції, можуть використовувати Kinesis Data Analytics для виявлення підозрілих операцій, що можуть свідчити про шахрайство.
- Дані можна збирати з різних джерел, таких як веб-сайти, пристрої IoT, та різні датчики, що дозволяє моніторити бізнес-процеси в режимі реального часу.
Архітектура AWS Kinesis Data Analytics
Система AWS Kinesis Data Analytics включає кілька основних елементів: джерела даних, програми обробки, вихідні пункти призначення, та потоки даних. Ці компоненти забезпечують надходження, обробку та вивід трансформованих даних.
Джерела даних можуть включати різні потокові джерела, такі як AWS Firehose, S3 Buckets, Kinesis Data Streams, а також зовнішні джерела, як дані часових рядів.
Програми обробки – це спеціальні додатки, що виконують трансформацію отриманих даних у корисні результати. Вони розроблені на SQL та повторно застосовують запити до отриманих даних.
Вихідні призначення для оброблених даних можуть включати потоки даних, Firehose, сегменти S3 та Amazon MSK. Результати обробки також можуть бути представлені у вигляді інтерактивних аналітичних панелей.
Потоки в програмі керують потоком даних між різними етапами обробки, діючи як канали для передачі даних між SQL-запитами або операціями Flink.
Ключові компоненти AWS Kinesis Data Analytics
AWS Kinesis Data Analytics складається з трьох основних компонентів, які ми розглянемо далі.
Apache Flink
AWS Kinesis Data Analytics використовує керований екземпляр Apache Flink, розміщений в хмарі Amazon на інфраструктурі EC2, яка автоматично масштабується в залежності від навантаження. Apache Flink – це потужна платформа для створення високодоступних та точних потокових додатків.
Flink ефективно працює як з обмеженими, так і з необмеженими наборами даних. Фреймворк є розподіленою системою, що працює в кластерному середовищі, паралелізує програми та розподіляє обчислення в кластері.
Kinesis Data Analytics Studio
Джерело: aws.amazon.com
Kinesis Data Analytics Studio дозволяє створювати візуалізації запитів з використанням блокнотів, що підтримують SQL, Python та Scala в єдиному середовищі розробки.
Ця підтримка включає підсвічування синтаксису та перевірку. API дозволяють створювати запити, що виконуються до потокових даних безпосередньо в цих блокнотах.
Блокноти Data Analytics Studio розміщені на EC2 інстансах з автоматичним масштабуванням, що усуває необхідність турбуватися про інфраструктуру, оскільки це безсерверне рішення.
Застосунок SQL Kinesis Data Analytics
Джерело: docs.aws.amazon.com
SQL-застосунки для аналізу даних інтегруються з потоками даних та Firehose для отримання, обробки за допомогою SQL та передачі результатів назад в сервіси AWS.
Цей компонент має консольний редактор для створення та написання SQL-запитів. Ви також можете використовувати готові шаблони для типових операцій, що значно прискорює процес розробки.
Навіщо використовувати Kinesis Data Analytics
#1. Масштабованість
Сервіс використовує керований екземпляр Apache Flink, який застосовує паралельні кластерні обчислення для ефективного розподілу обчислювальних задач. AWS автоматично регулює розмір кластера відповідно до потреб, що дозволяє Kinesis Data Analytics автоматично масштабуватися для обробки великих потоків даних.
#2. Продуктивність
Apache Flink забезпечує високу продуктивність при роботі з великими обсягами даних завдяки масштабованій паралельній обчислювальній мережі. Більшість операцій виконуються в пам’яті або з використанням ефективних структур даних на диску, що забезпечує мінімальну затримку при виконанні операцій.
#3. Оптимізація
Платформа дозволяє гнучко налаштовувати параметри для досягнення максимальної продуктивності. Наприклад, можна змінювати час вікон, їх розміри, перекидання або ковзання для оптимальної обробки даних. Також є можливість фільтрувати дані, щоб зосередитися на потрібних атрибутах. Ефективність SQL-запитів також можна покращити за допомогою оптимізації.
#4. Безпека
AWS Kinesis Data Analytics гарантує безпеку у хмарі AWS. Це включає шифрування даних під час передачі, керування доступом до даних та аналітики, а також регулярні оновлення та патчі, характерні для керованих хмарних сервісів.
#5. Відповідність
Сервіс допомагає дотримуватися нормативних вимог щодо даних та конфіденційності, дозволяючи встановлювати політики збереження та видалення даних. Також, ви можете використовувати інші сервіси AWS для виявлення загроз та інцидентів у режимі реального часу, що гарантує належну обробку даних.
Випадки використання та застосування Kinesis Data Analytics
AWS Kinesis Data Analytics дозволяє розробляти код для безперервного читання, обробки та зберігання даних, отриманих з потоків у реальному часі. Це відкриває можливості для створення різноманітних рішень, наприклад:
- Створення інтерактивних аналітичних панелей для миттєвої обробки даних в реальному часі. Ці дані можуть бути подіями на вашому веб-сайті або платформі, які ви хочете аналізувати для кращого розуміння взаємодії користувачів.
- Обробка даних з метою їх подальшого використання іншими службами AWS, такими як Amazon S3 Buckets, Amazon Kinesis Data Streams або Amazon MSK.
- Обробка даних, що надходять з пристроїв IoT, та їх зберігання в режимі реального часу.
Тематичні дослідження та історії успіху
Arity
Arity – технологічна компанія, що працює у сфері транспорту. Вони прагнуть зробити транспорт більш безпечним та ефективним. Для цього їм необхідно аналізувати великі обсяги даних про водіння в режимі реального часу. AWS Kinesis Data Analytics допомагає їм в цьому. Завдяки цьому сервісу, вони скоротили час, необхідний для вирішення завдань, з кварталів до тижнів.
Nextdoor
Nextdoor – це додаток для локальних соціальних мереж, що надає новини, поради та інформацію про місцевий бізнес. AWS Kinesis Data Analytics виявився корисним інструментом для отримання інформації про ефективність різних каналів залучення клієнтів.
Autodesk
Autodesk є розробником програмного забезпечення для дизайну та інженерії, включаючи такі популярні продукти, як AutoCAD та Revit. Вони використовують AWS Kinesis Data Analytics для аналізу своїх лог-файлів, щоб краще розуміти, як клієнти використовують їхні продукти, та покращувати якість програмного забезпечення.
Навчальні ресурси
#1. Ресурси аналізу даних AWS Kinesis
Ресурси AWS Kinesis Data Analytics є чудовим джерелом для початку вивчення цього сервісу. Ви можете покластися на їхні актуальні та повні інструкції. Вони також надають вичерпну документацію, яка охоплює різні аспекти платформи.
#2. Підручник AWS Kinesis для початківців – YouTube
На YouTube доступні навчальні матеріали, наприклад, цей:
Заключні слова
Ця стаття була вступом до AWS Kinesis Data Analytics, метою якої було ознайомити вас з можливостями сервісу, його потенціалом та сферами застосування.
Далі ви можете прочитати нашу статтю про Apache Cassandra.