AWS Kinesis Data Analytics cho phép bạn phân tích và xử lý luồng dữ liệu trong thời gian thực. Với dịch vụ này, bạn có thể tạo bảng thông tin phân tích theo thời gian thực, quét tệp nhật ký để tìm sự cố và phát hiện các điểm bất thường.
Điều này giúp bạn tìm hiểu từ dữ liệu, phát hiện sự cố và phản hồi các sự cố có độ trễ thấp. Bài viết này cung cấp thông tin tổng quan về mọi điều bạn cần biết để sử dụng AWS Kinesis Data Analytics.
Phân tích dữ liệu Kinesis AWS là gì?
Nguồn: aws.amazon.com
AWS Kinesis Data Analytics là dịch vụ AWS được quản lý toàn phần, nằm trong nhóm dịch vụ AWS Kinesis. Cho phép xử lý dữ liệu phát trực tuyến khi nó được nhận trong thời gian thực. Dữ liệu phát trực tuyến này được tạo liên tục bởi nhiều nguồn khác nhau như thiết bị IoT, luồng nhấp chuột và nhật ký ứng dụng quảng cáo. AWS Kinesis Data Analytics cung cấp một phiên bản Apache Flink được quản lý trên Đám mây AWS sử dụng các phiên bản EC2 chuyên sâu
Các dịch vụ khác trong dòng này bao gồm Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose và Kinesis Data Streams. Mục đích chính của nhóm dịch vụ này là cung cấp các giải pháp thu thập và xử lý dữ liệu truyền phát.
Truyền dữ liệu là gì?
Dữ liệu truyền trực tuyến là dữ liệu liên tục chảy vào hệ thống và không ngừng phát triển khi có thêm thông tin. Điều này trái ngược với các tập dữ liệu tĩnh không thay đổi theo thời gian.
AWS Kinesis giúp bạn làm việc với cả tập dữ liệu bị ràng buộc và không bị hạn chế. Các tập dữ liệu bị chặn có điểm bắt đầu và kết thúc xác định trong khi các tập dữ liệu bị chặn có điểm bắt đầu nhưng không có kết thúc xác định.
Khả năng phân tích dữ liệu AWS Kinesis
Trong số các tính năng chính khác, AWS Kinesis Data Analytics cung cấp các tính năng sau:
- Phân tích thời gian thực của dữ liệu phát trực tuyến
- Trình soạn thảo dựa trên SQL để viết tập lệnh nhằm thực hiện phân tích
- Tự động chia tỷ lệ để có tính sẵn sàng và độ tin cậy cao
- Tích hợp với các dịch vụ AWS khác.
Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu Kinesis đối với công ty
- Kinesis Data Analytics cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn bằng cách cung cấp nhanh thông tin bạn cần. Việc thu thập và tóm tắt dữ liệu để có được thông tin có ý nghĩa sẽ mất thời gian và làm chậm quá trình ra quyết định mà không phân tích dữ liệu.
- Nó cũng cho phép phát hiện các điểm bất thường nhanh hơn để có thể giải quyết nhanh hơn. Ví dụ: việc xử lý các giao dịch kinh doanh có thể cho thấy hoạt động đáng ngờ có thể cho thấy có gian lận. Sự bất thường này có thể được loại bỏ nhanh chóng.
- Hoạt động kinh doanh có thể được theo dõi và kiểm soát trong thời gian thực. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như sự kiện trên trang web, phép đo IoT và dữ liệu từ nhiều cảm biến khác nhau.
Kiến trúc phân tích dữ liệu AWS Kinesis
Giống như bất kỳ hệ thống xử lý nào, AWS Kinesis Data Analytics bao gồm một số thành phần tìm nạp dữ liệu, xử lý và xuất ra dữ liệu đã sửa đổi. Tương tự, kiến trúc AWS Kinesis bao gồm các nguồn dữ liệu, ứng dụng xử lý, đích đầu ra và luồng trong ứng dụng để di chuyển dữ liệu trong hệ thống.
Nguồn dữ liệu có thể là bất kỳ nguồn dữ liệu phát trực tuyến nào. Điều này có thể bao gồm các dịch vụ AWS như Firehose, S3 Buckets và Kinesis Data Streams. Nguồn dữ liệu cũng có thể nằm ngoài AWS, chẳng hạn như dữ liệu chuỗi thời gian.
Ứng dụng đang xử lý là ứng dụng AWS Kinesis do bạn tạo. Các ứng dụng này chuyển đổi dữ liệu họ nhận được thành đầu ra có ý nghĩa và sâu sắc hơn. Các ứng dụng này được viết bằng SQL và liên tục truy vấn dữ liệu từ các nguồn dữ liệu.
Đích đầu ra cho dữ liệu đã xử lý bao gồm Luồng dữ liệu, Firehose, S3 Pod và Amazon MSK. Trang tổng quan phân tích cũng có thể là đích đến.
Kinesis Data Analytics cũng sử dụng luồng trong ứng dụng để quản lý luồng dữ liệu giữa các giai đoạn xử lý khác nhau. Các luồng này hoạt động như các ống dẫn để truyền dữ liệu giữa các truy vấn SQL hoặc các hoạt động Flink trong ứng dụng của bạn.
Các thành phần chính của phân tích dữ liệu AWS Kinesis
AWS Kinesis Data Analytics bao gồm ba thành phần chính. Trong phần này, chúng ta sẽ thảo luận về những thành phần này là gì và chức năng của chúng là gì.
Apache Flink
AWS Kinesis Data Analytics là một phiên bản được quản lý của Apache Flink. Nó được lưu trữ trong cơ sở hạ tầng đám mây Amazon – đặc biệt là trên các phiên bản EC2 tự động mở rộng quy mô dựa trên mức sử dụng. Apache Flink là một nền tảng để xây dựng các ứng dụng phát trực tuyến có độ sẵn sàng cao và chính xác.
Nó hoạt động tốt với cả dữ liệu không bị ràng buộc và bị ràng buộc. Khung này hoạt động như một hệ thống phân tán trong một hệ thống điện toán phân cụm. Apache Flink xử lý song song các ứng dụng và phân phối chúng cho tính toán cụm.
Studio phân tích dữ liệu Kinesis
Nguồn: aws.amazon.com
Kinesis Data Analytics Studio cho phép bạn trực quan hóa các truy vấn khởi chạy quảng cáo bằng sổ ghi chép. Những sổ ghi chép này hỗ trợ SQL, Python và Scala trong cùng một môi trường phát triển.
Hỗ trợ này bao gồm đánh dấu cú pháp và xác thực. Bạn sử dụng API để truy vấn dữ liệu được truyền trong các sổ ghi chép này.
Sổ ghi chép Data Analytics Studio được lưu trữ trên các phiên bản tự động chia tỷ lệ EC2. Điều này có nghĩa là bạn không bao giờ phải lo lắng về cơ sở hạ tầng cơ bản vì đây là giải pháp không có máy chủ.
Ứng dụng SQL phân tích dữ liệu Kinesis
Nguồn: docs.aws.amazon.com
Ứng dụng Phân tích dữ liệu SQL tích hợp với luồng dữ liệu và firehose để cho phép bạn nhập dữ liệu, xử lý dữ liệu bằng SQL và gửi kết quả trở lại dịch vụ AWS.
Thành phần này cung cấp trình soạn thảo dựa trên bảng điều khiển để tạo và lưu các truy vấn SQL. Ngoài việc viết truy vấn, bạn có thể sử dụng các mẫu có sẵn cho các thao tác thông thường, nhờ đó, bạn không cần phải sáng tạo lại mọi thứ và hoàn thành công việc nhanh hơn.
Tại sao nên sử dụng Phân tích dữ liệu Kinesis
# 1. Khả năng mở rộng
Dịch vụ này là một phiên bản được quản lý của Apache Flink. Apache Flink sử dụng phân cụm song song để phân phối công việc cần thực hiện. AWS tự động điều chỉnh kích thước của cụm điện toán cơ bản khi cần. Điều này giúp Kinesis Data Analytics tự động mở rộng quy mô để xử lý các luồng dữ liệu rất lớn.
#2. Hiệu quả
Apache Flink rất hiệu quả khi làm việc với lượng lớn dữ liệu nhờ mạng điện toán song song có khả năng mở rộng quy mô lớn mà nó chạy trên đó. Hầu như tất cả các hoạt động được thực hiện trong bộ nhớ hoặc cấu trúc dữ liệu hiệu quả trên đĩa. Điều này gây ra độ trễ dưới giây trong quá trình hoạt động.
#3. Tối ưu hóa
Nền tảng cũng có thể được tùy chỉnh để tối đa hóa hiệu suất. Ví dụ: bạn có thể thay đổi thời gian của cửa sổ, kích thước cửa sổ và xoay hoặc di chuyển các cửa sổ để tối ưu hóa hiệu suất. Bạn cũng có thể lọc dữ liệu để tập trung vào các thuộc tính mà bạn quan tâm. Trong khi viết SQL, bạn cũng có thể cải thiện hiệu suất của nó bằng cách tối ưu hóa truy vấn.
#4. Bảo vệ
AWS Kinesis Data Analytics cung cấp tính bảo mật cho Đám mây AWS. Điều này bao gồm khả năng mã hóa dữ liệu khi truyền, quản lý quyền truy cập vào dữ liệu và phân tích cũng như các bản cập nhật và bản sửa lỗi thường xuyên mà bạn mong đợi từ các dịch vụ đám mây được quản lý.
#5. Khả năng tương thích
Dịch vụ này cũng cho phép bạn giúp bạn tuân thủ luật về dữ liệu và quyền riêng tư. Nó giúp việc xác định các quy tắc lưu trữ và xóa dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Ngoài ra, bạn cũng có thể tận dụng Dịch vụ AWS giúp xác định các mối đe dọa và sự cố trong thời gian thực. Điều này đảm bảo xử lý dữ liệu chính xác và phù hợp.
Các trường hợp sử dụng và ứng dụng phân tích dữ liệu Kinesis
Nhìn chung, AWS Kinesis Data Analytics cho phép bạn viết mã để liên tục đọc, xử lý và lưu trữ dữ liệu nhận được từ luồng dữ liệu thời gian thực. Điều này cực kỳ hữu ích vì nó cho phép bạn xây dựng rất nhiều thứ như:
- Tạo trang tổng quan Analytics để xử lý nhanh chóng dữ liệu khi dữ liệu đến. Dữ liệu này có thể là các sự kiện trên trang web/nền tảng của bạn mà bạn muốn xử lý để hiểu rõ hơn cách người dùng tương tác với nó.
- Xử lý dữ liệu để làm cho dữ liệu trở nên có ý nghĩa hơn trước khi truyền trực tuyến đến các dịch vụ AWS khác như Amazon Xô S3, Amazon Luồng dữ liệu Kinesis hoặc Amazon MSK.
- Xử lý dữ liệu từ các thiết bị IoT và lưu trữ chúng theo thời gian thực.
Nghiên cứu điển hình và câu chuyện thành công
Arita
Arity là một công ty công nghệ vận tải. Mục tiêu của họ là làm cho việc vận chuyển an toàn hơn, nhanh hơn và thông minh hơn. Điều này đòi hỏi phải rút ra những hiểu biết sâu sắc từ lượng lớn dữ liệu lái xe được truyền trực tuyến. Họ có thể làm điều này với AWS Kinesis Data Analytics. Ngoài ra, họ còn giảm thời gian giải quyết các thách thức từ hàng quý xuống hàng tuần.
cánh cửa tiếp theo
Nextdoor là một ứng dụng dành cho mạng xã hội được bản địa hóa. Ứng dụng này cung cấp tin tức, thủ thuật và thông tin về các doanh nghiệp địa phương ở khu vực lân cận. Việc phân tích dữ liệu AWS Kinesis tỏ ra vô giá đối với họ khi đưa ra kết luận chẳng hạn như hiệu suất của khách hàng trên các kênh tương tác khác nhau.
Autodesk
Autodesk là người tạo ra phần mềm được sử dụng trong thiết kế và kỹ thuật. Điều này bao gồm các sản phẩm phổ biến như AutoCAD và Revit cho bản vẽ kỹ thuật. Họ sử dụng AWS Kinesis Data Analytics để phân tích nhật ký của mình nhằm hiểu rõ hơn cách khách hàng sử dụng sản phẩm của họ và cải thiện phần mềm họ tạo ra.
Phương pháp giáo dục
# 1. Tài nguyên phân tích dữ liệu AWS Kinesis
Tài nguyên phân tích dữ liệu AWS Kinesis từ AWS là một bộ tài nguyên tuyệt vời để bắt đầu tìm hiểu AWS Kinesis. Bạn cũng có thể tin tưởng họ để có những hướng dẫn cập nhật và toàn diện nhất. Họ cũng có tài liệu phong phú bao gồm các khía cạnh khác nhau của nền tảng.
#2. Hướng dẫn AWS Kinesis dành cho người mới bắt đầu – YouTube
Ngoài ra còn có các hướng dẫn về YouTubechẳng hạn như cái này.
những từ cuối
Bài viết này giới thiệu về AWS Kinesis Data Analytics. Mục đích là giới thiệu cho bạn về dịch vụ, lý do bạn nên sử dụng dịch vụ đó và nơi nào dịch vụ này hữu ích nhất.
Sau đó, bạn có thể đọc bài viết của chúng tôi về Apache Cassandra.
