Les empreses busquen constantment maneres d'obtenir més informació de les seves dades en temps real. No és estrany que un estudi va assenyalar que les empreses que inverteixen en big data van augmentar una mitjana del sis per cent en termes de beneficis. La bona notícia? Hi ha una sèrie d'eines d'anàlisi de dades de les quals les organitzacions poden utilitzar. Un és Amazon Web Services, comunament conegut com AWS. (1)
AWS ofereix un gran conjunt d'eines que permeten a les organitzacions processar, analitzar i visualitzar dades a escala. Vols saber com funciona i com beneficiarà el teu negoci? Espera, ja que tenim una guia que aprofundirà en com utilitzar l'anàlisi de dades d'AWS de manera eficaç per al processament de dades en temps real. També us proporcionarà els coneixements necessaris per transformar les vostres dades en informació útil. Continua llegint per obtenir més informació.
Entendre AWS Data Analytics
Abans d'aprofundir en els detalls del processament de dades en temps real, primer hem de parlar dels components bàsics de l'anàlisi de dades d'AWS.
AWS ofereix un ecosistema complet de serveis dissenyats per gestionar diversos aspectes de la gestió i l'anàlisi de dades. Podeu obtenir més informació sobre el disseny i la gestió de llacs de dades alimentats per AWS i l'optimització dels processos de big data aquí; també teniu l'opció de llegir aquest article fins al final si voleu obtenir consells sobre com aprofitar millor l'anàlisi de dades d'AWS per al processament de dades en temps real.
Així, com ja s'ha esmentat, al cor de l'anàlisi de dades d'AWS hi ha un conjunt d'eines potents:
Amazon S3
La base per a l'emmagatzematge de dades, Amazon S3 proporciona una plataforma escalable i segura per emmagatzemar grans quantitats de dades.
AWS Cola
Aquest és un servei d'extracció, transformació i càrrega (ETL) totalment gestionat que facilita la preparació i la càrrega de dades per a l'anàlisi.
Amazon EMR
És una plataforma de big data nativa del núvol per processar grans quantitats de dades mitjançant eines de codi obert com Apache Spark, Hive i Presto.
Amazon Kinesis
Una plataforma per a la transmissió de dades a AWS, ofereix serveis potents per carregar i analitzar dades de transmissió.
Amazon Athena
Aquest és un servei de consultes interactiu que facilita l'anàlisi de dades directament a Amazon S3 mitjançant SQL estàndard.
Amazon Redshift
Es tracta d'un magatzem de dades ràpid i totalment gestionat que fa que sigui senzill i rendible analitzar dades mitjançant SQL estàndard i eines d'intel·ligència empresarial (BI) existents.
Aquests serveis formen la columna vertebral de l'anàlisi de dades d'AWS, que permeten a les empreses crear canalitzacions de processament de dades sofisticades i obtenir informació valuosa de les seves dades.
Configuració del vostre entorn AWS Data Analytics
Per començar amb el processament de dades en temps real a AWS, haureu de configurar correctament el vostre entorn. Com ho fas? Aquí teniu una guia pas a pas:
Primer pas
Creeu un compte d'AWS si encara no ho heu fet.
Segon pas
A continuació, configureu l'emmagatzematge de dades. Amazon S3 és una opció excel·lent per la seva escalabilitat i integració amb altres serveis d'AWS.
Tercer pas
A continuació, configureu el vostre canal d'ingestió de dades. Per al processament en temps real, Amazon Kinesis és el vostre servei de referència. Pot gestionar grans quantitats de dades en streaming de diverses fonts.
Quart Pas
A continuació, configureu el vostre motor de processament. En funció de les vostres necessitats, podeu triar Amazon EMR per al processament per lots o Kinesis Data Analytics per al processament en temps real.
Cinquè pas
A continuació, prepareu les vostres eines d'anàlisi de dades. Pot incloure configurar Amazon Athena per a l'anàlisi basada en SQL o connectar la vostra eina de BI preferida al vostre entorn AWS.
Finalment
Saps quant costa de mitjana una violació de dades? Són 4.45 milions de dòlars. Per tant, l'últim pas és assegurar-se que hi ha mesures de seguretat i governança de dades adequades. Afortunadament, AWS ofereix diverses eines i pràctiques recomanades per protegir les vostres dades i mantenir el compliment. (2)
Processament de dades en temps real amb AWS
Ara que el vostre entorn està configurat, explorem com aprofitar AWS per al processament de dades en temps real:
Ingestió de dades amb Kinesis Data Streams
Kinesis Data Streams és el punt de partida per al processament de dades en temps real. Pot ingerir quantitats massives de dades de diverses fonts, com ara dispositius IoT, fitxers de registre o dades d'aplicacions.
Per configurar un flux de dades de Kinesis:
- Inicieu sessió a la Consola de gestió d'AWS.
- Navegueu a Kinesis.
- Creeu un flux de dades nou, especificant el nombre de fragments en funció de les vostres necessitats de rendiment.
Un cop configurat el vostre flux, podeu començar a enviar-hi dades mitjançant l'API Kinesis Data Streams.
Tractament amb Kinesis Data Analytics
Kinesis Data Analytics us permet processar i analitzar dades de transmissió en temps real mitjançant SQL o Java. Pot realitzar anàlisis de sèries temporals, alimentar taulers de control en temps real i crear mètriques en temps real.
Per configurar una aplicació Kinesis Data Analytics, heu de fer el següent:
- A la consola Kinesis, creeu una nova aplicació Kinesis Data Analytics.
- Configura la teva entrada connectant-la al teu Kinesis Data Stream.
- Escriviu les vostres consultes SQL per processar les dades de transmissió.
- Configureu la vostra sortida per enviar les dades processades al seu destí.
El següent pas és l'emmagatzematge de dades per a una anàlisi posterior.
Emmagatzematge i anàlisi posterior
Les dades processades es poden conservar a diversos magatzems de dades d'AWS per a una anàlisi posterior. Podeu utilitzar Amazon S3 per a l'emmagatzematge a llarg termini de dades en brut i processades. Amazon Redshift també es pot utilitzar per a l'emmagatzematge de dades i consultes analítiques complexes i Amazon DynamoDB per a l'emmagatzematge NoSQL de dades processades que necessiten accés de baixa latència.
Visualització i coneixements
Per obtenir informació sobre les vostres dades processades, podeu considerar l'ús d'Amazon QuickSight, l'eina de BI d'AWS per crear taulers interactius.
També hi ha eines de BI de tercers. Molts de populars s'integren bé amb els serveis d'AWS.
Bones pràctiques per a AWS Data Analytics
Per aprofitar al màxim l'anàlisi de dades d'AWS per al processament en temps real, tingueu en compte aquestes pràctiques recomanades:
Optimitzar la ingesta de dades
En primer lloc, assegureu-vos que el vostre canal d'ingestió de dades pugui gestionar el vostre volum i velocitat de dades. Utilitzeu serveis de memòria intermèdia com Kinesis per suavitzar els pics en el flux de dades.
Disseny d'esquemes
A més, dissenyeu acuradament el vostre esquema de dades per donar suport a consultes eficients. Penseu en estratègies de partició en serveis com Amazon S3 i Amazon Redshift.
Gestió de costos
Superviseu el vostre ús i optimitzeu també l'assignació de recursos. Tingueu en compte que els ingressos de la indústria nord-americana de processament de dades, allotjament i serveis relacionats es preveu que ascendeixin al voltant de 197.8 milions de dòlars el 2024. Aquesta xifra mostra com el processament i l'anàlisi de dades poden ser costosos. Per tant, considereu utilitzar AWS Cost Explorer i AWS Budgets per fer un seguiment de la vostra despesa. (3)
Seguretat i compliment
No us oblideu d'implementar fortes mesures de seguretat utilitzant AWS Identity and Access Management (IAM) i xifra les dades tant en repòs com en trànsit.
Afinació de rendiment
També és important supervisar i ajustar regularment el vostre canal d'anàlisi. Utilitzeu AWS CloudWatch per supervisar i configurar alertes per a qualsevol anomalia.
Estratègia sòlida de govern de dades
Finalment, implementeu una estratègia integral de govern de dades per garantir la qualitat de les dades, la privadesa i el compliment de la normativa.
Conclusió
Heu de seguir aquestes bones pràctiques si voleu crear un pipeline de processament de dades en temps real robust, escalable i perspicaç a AWS. La clau de l'èxit? Sense parar mai a aprendre o optimitzar. I a mesura que us familiaritzeu amb aquestes eines i us convertiu en un expert en utilitzar-les, començareu a trobar noves maneres d'aprofitar el valor de les vostres dades. Això és el que impulsarà el vostre negoci dins de l'economia basada en dades.
referències:
1. "Anàlisi empresarial: què és i per què és important", Font: https://online.hbs.edu/blog/post/importance-of-business-analytics
2. "Estadístiques de ciberseguretat: fets i xifres que hauríeu de conèixer", Font: https://www.forbes.com/advisor/education/it-and-tech/cybersecurity-statistics/
3. "Ingressos de la indústria de "processament de dades, allotjament i serveis relacionats" als EUA del 2012 al 2024(en mil milions de dòlars americans)", Font: https://www.statista.com/forecasts/311160/data-processing-hosting-and-related-services-revenue-in-the-us
