AWS Kinesis Data Analytics дозволяє аналізувати та обробляти потоки даних у реальному часі. За допомогою цієї служби ви можете створювати інформаційні панелі аналітики в реальному часі, сканувати файли журналів на наявність проблем і виявляти аномалії.
Це допоможе вам отримувати статистичні дані з даних, виявляти проблеми та реагувати на проблеми з невеликою затримкою. У цій статті наведено огляд усього, що вам потрібно знати, щоб використовувати AWS Kinesis Data Analytics.
Що таке AWS Kinesis Data Analytics?
Джерело: aws.amazon.com
AWS Kinesis Data Analytics — це повністю керований сервіс AWS, який є частиною сімейства сервісів AWS Kinesis. Це дає змогу обробляти потокові дані, отримані в режимі реального часу. Ці потокові дані постійно генеруються різними джерелами, такими як пристрої IoT, потоки кліків і журнали рекламних програм. AWS Kinesis Data Analytics надає керований екземпляр Apache Flink у AWS Cloud, який використовує екземпляри EC2 під капотом
Інші служби в цьому сімействі включають Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose та Kinesis Data Streams. Основна мета цього сімейства сервісів — надати рішення для збору та обробки потокових даних.
Що таке потокові дані?
Потокові дані — це дані, які безперервно надходять у систему та постійно змінюються в міру додавання додаткової інформації. Це на відміну від статичних наборів даних, які з часом залишаються незмінними.
AWS Kinesis допомагає працювати як з обмеженими, так і з необмеженими наборами даних. Обмежені набори даних мають певний початок і кінець, тоді як необмежені набори даних мають початок, але не мають певного кінця.
Особливості аналізу даних AWS Kinesis
Серед інших ключових функцій AWS Kinesis Data Analytics надає такі функції:
- Аналітика потокових даних у реальному часі
- Редактор на основі SQL для написання сценаріїв для виконання аналізу
- Автоматичне масштабування для високої доступності та надійності
- Інтеграція з іншими сервісами AWS.
Важливість аналізу даних Kinesis для бізнесу
- Kinesis Data Analytics дає змогу швидше приймати рішення, надаючи потрібну інформацію. Пошук і узагальнення даних у значущу інформацію займе час і сповільнить прийняття рішень без аналізу даних.
- Це також дозволяє швидше виявляти аномалії, щоб їх можна було швидше вирішити. Наприклад, бізнес, що обробляє транзакції, може позначати підозрілі дії, які можуть свідчити про шахрайство. Потім цю аномалію можна швидко усунути.
- Бізнес-операції можна відстежувати та контролювати в режимі реального часу. Дані можна збирати з різних джерел, таких як події на веб-сайтах, вимірювання Інтернету речей і дані з різних датчиків.
Архітектура AWS Kinesis Data Analytics
Як і будь-яка система обробки, AWS Kinesis Data Analytics складається з кількох компонентів, які приймають дані, обробляють їх і виводять змінені дані. Архітектура AWS Kinesis так само складається з джерел даних, програм обробки, місць призначення виводу та потоків у програмі для переміщення даних у системі.
Джерелами даних можуть бути будь-які джерела потокових даних. Це може включати такі служби AWS, як Firehose, S3 Buckets і Kinesis Data Streams. Джерела даних також можуть бути за межами AWS, наприклад дані часових рядів.
Програми обробки – це програми AWS Kinesis, які ви створюєте. Ці програми перетворюватимуть отримані дані у вихідні дані, які є більш значущими та проникливими. Ці програми написані на SQL і повторно застосовують запити до даних, отриманих із джерел даних.
Вихідні призначення для ваших оброблених даних включають потоки даних, Firehose, сегменти S3 і Amazon MSK. Місцем призначення також можуть бути інформаційні панелі аналітики.
Kinesis Data Analytics також використовує потоки в програмі для керування потоком даних між різними етапами обробки. Ці потоки діють як канали для передачі даних між запитами SQL або операціями Flink у програмі.
Ключові компоненти AWS Kinesis Data Analytics
AWS Kinesis Data Analytics складається з трьох основних компонентів. У цьому розділі ми обговоримо, що це за компоненти та їхні пов’язані функції.
Apache Flink
Платформа AWS Kinesis Data Analytics є керованим екземпляром Apache Flink. Він розміщений у хмарній інфраструктурі Amazon, зокрема екземплярах EC2, які автоматично масштабуються залежно від використання. Apache Flink — це платформа для створення високодоступних і точних потокових програм.
Він добре працює як з необмеженими, так і з обмеженими даними. Фреймворк працює як розподілена система в кластерній обчислювальній системі. Apache Flink розпаралелює програми та розподіляє їх для обчислення в кластері.
Kinesis Data Analytics Studio
Джерело: aws.amazon.com
Kinesis Data Analytics Studio дає змогу створювати візуалізації запитів на виконання оголошень за допомогою блокнотів. Ці блокноти підтримують SQL, Python і Scala в одному середовищі розробки.
Ця підтримка включає підсвічування синтаксису та перевірку. Ви використовуєте API для створення запитів, які виконуються до потокових даних у цих блокнотах.
Блокноти Data Analytics Studio розміщуються в екземплярах EC2 з автоматичним масштабуванням. Це означає, що вам ніколи не доведеться турбуватися про базову інфраструктуру, оскільки це безсерверне рішення.
Застосунок SQL Kinesis Data Analytics
Джерело: docs.aws.amazon.com
Програми SQL для аналізу даних інтегруються з потоками даних і firehose, щоб ви могли отримувати дані, обробляти їх за допомогою SQL і повертати результати до служб AWS.
Цей компонент надає консольний редактор для створення та написання запитів SQL. Окрім написання запитів, ви можете використовувати попередньо створені шаблони для звичайних операцій, тож вам не доведеться все винаходити заново та швидше виконувати роботу.
Навіщо використовувати Kinesis Data Analytics
#1. Масштабованість
Ця служба є керованим екземпляром Apache Flink. Apache Flink використовує паралельні кластерні обчислення для розподілу роботи, яку потрібно виконати. AWS автоматично масштабує розмір основного обчислювального кластера відповідно до потреб. Це робить Kinesis Data Analytics автоматично масштабованим для обробки дуже великих потоків даних.
#2. Продуктивність
Apache Flink дуже продуктивний під час роботи з великими обсягами даних завдяки масштабованій паралельній обчислювальній мережі, у якій він працює. Майже всі операції виконуються в пам’яті або ефективних структурах даних на диску. Це забезпечує субсекундні затримки під час виконання операцій.
#3. Оптимізація
Платформу також можна налаштовувати, щоб максимізувати продуктивність. Наприклад, ви можете змінити час вікон, розміри вікон, перекидання або ковзання вікон для оптимізації продуктивності. Ви також можете фільтрувати дані, щоб зосередитися на атрибутах, які вас цікавлять. Коли ви пишете свій SQL, ви також можете покращити його продуктивність, оптимізувавши запит.
#4. Безпека
AWS Kinesis Data Analytics забезпечує безпеку AWS Cloud. Це включає можливість шифрувати дані під час передачі, керувати доступом до даних і аналітикою, а також регулярні оновлення та виправлення, які ви очікуєте від керованих служб у хмарі.
#5. Відповідність
Послуга також допомагає вам дотримуватися правил щодо даних і конфіденційності. Це спрощує визначення політики збереження та видалення даних. Крім того, ви також можете скористатися послугами AWS, які допоможуть вам виявляти загрози та інциденти в режимі реального часу. Це гарантує правильну та належну обробку даних.
Випадки використання та застосування Kinesis Data Analytics
Загалом AWS Kinesis Data Analytics дозволяє писати код для безперервного читання, обробки та зберігання даних, отриманих із потоків даних у режимі реального часу. Це надзвичайно корисно, оскільки дозволяє створювати багато речей, наприклад:
- Створення інформаційних панелей Analytics для швидкої обробки даних у міру їх надходження. Ці дані можуть бути подіями на вашому веб-сайті/платформі, які ви хотіли б обробити, щоб краще зрозуміти, як користувачі з ними взаємодіють.
- Обробка даних, щоб зробити їх більш значущими, перед потоковою передачею в інші служби AWS, такі як Amazon S3 Buckets, Amazon Kinesis Data Streams або Amazon MSK.
- Обробка даних, що надходять з пристроїв IoT, і їх зберігання в режимі реального часу.
Тематичні дослідження та історії успіху
Арити
Arity – технологічна компанія, яка займається транспортуванням. Вони прагнуть зробити транспорт безпечнішим, швидшим і розумнішим. Для цього потрібно отримати інформацію з величезної кількості потокових даних про водіння. З AWS Kinesis Data Analytics вони можуть це зробити. Крім того, вони скоротили час, необхідний для вирішення завдань, з кварталів до тижнів.
Наступні двері
Nextdoor — програма для локалізованих соціальних мереж. Додаток надає місцеві новини, поради та інформацію про місцеві підприємства. AWS Kinesis Data Analytics виявилася для них безцінною під час отримання інформації про ефективність клієнтів у різних каналах залучення.
Autodesk
Autodesk є розробником програмного забезпечення, що використовується в дизайні та інженерії. Сюди входять такі популярні продукти, як AutoCAD і Revit, що використовуються в технічному кресленні. Вони використовують AWS Kinesis Data Analytics для аналізу своїх журналів, щоб краще зрозуміти, як клієнти використовують їхні продукти, і покращити програмне забезпечення, яке вони створюють.
Навчальні ресурси
#1. Ресурси аналізу даних AWS Kinesis
Ресурси аналізу даних AWS Kinesis від AWS — це набір чудових ресурсів для початку вивчення AWS Kinesis. Ви також можете довіряти їм найновіші та повні посібники. Вони також мають вичерпну документацію, що охоплює різні аспекти платформи.
#2. Підручник AWS Kinesis для початківців – YouTube
На YouTube також є навчальні посібники, наприклад цей.
Заключні слова
Ця стаття була вступом до AWS Kinesis Data Analytics. Мета полягала в тому, щоб познайомити вас із службою, чому ви можете її використовувати та де вона буде найбільш корисною.
Далі ви можете прочитати нашу статтю про Apache Cassandra.