Компании постоянно ищут способы получить больше информации из своих данных в режиме реального времени. Неудивительно, что одно исследование показало, что компании, инвестирующие в большие данные, увеличили прибыль в среднем на шесть процентов. Хорошие новости? Существует ряд инструментов анализа данных, которыми могут воспользоваться организации. Одним из них является Amazon Web Services, широко известный как AWS. (1)
AWS предоставляет отличный набор инструментов, которые позволяют организациям обрабатывать, анализировать и визуализировать данные в любом масштабе. Хотите знать, как это работает и какую пользу это принесет вашему бизнесу? Подождите, у нас есть руководство, в котором подробно рассказывается, как эффективно использовать аналитику данных AWS для обработки данных в реальном времени. Он также предоставит вам знания, необходимые для преобразования ваших данных в практические идеи. Читайте дальше, чтобы узнать больше.
Понимание аналитики данных AWS
Прежде чем углубляться в особенности обработки данных в реальном времени, нам необходимо сначала обсудить основные компоненты анализа данных AWS.
AWS предоставляет комплексную экосистему сервисов, предназначенную для решения различных аспектов управления и анализа данных. Вы можете узнать больше о проектировании озер данных на базе AWS, управлении ими и оптимизации процессов обработки больших данных. здесь; У вас также есть возможность прочитать эту статью до конца, если вы хотите получить советы о том, как лучше всего использовать аналитику данных AWS для обработки данных в реальном времени.
Итак, как уже говорилось, в основе анализа данных AWS лежит набор мощных инструментов:
Amazon S3
Amazon S3 является основой хранения данных и представляет собой масштабируемую и безопасную платформу для хранения огромных объемов данных.
Клей AWS
Это полностью управляемая служба извлечения, преобразования и загрузки (ETL), которая упрощает подготовку и загрузку данных для аналитики.
Амазонка ЭМИ
Это облачная платформа больших данных для обработки огромных объемов данных с использованием инструментов с открытым исходным кодом, таких как Apache Spark, Hive и Presto.
Амазонка Кинезис
Платформа для потоковой передачи данных на AWS предлагает мощные сервисы для загрузки и анализа потоковых данных.
Амазонка Афина
Это интерактивный сервис запросов, который позволяет легко анализировать данные непосредственно в Amazon S3 с использованием стандартного SQL.
Амазонка Redshift
Это быстрое, полностью управляемое хранилище данных, которое упрощает и экономично анализирует данные с использованием стандартного SQL и существующих инструментов бизнес-аналитики (BI).
Эти сервисы составляют основу анализа данных AWS, позволяя компаниям создавать сложные конвейеры обработки данных и получать ценную информацию из своих данных.
Настройка среды анализа данных AWS
Чтобы начать обработку данных в реальном времени на AWS, вам необходимо правильно настроить среду. Как ты это делаешь? Вот пошаговое руководство:
Первый шаг
Создайте учетную запись AWS, если вы еще этого не сделали.
Второй шаг
Затем настройте хранилище данных. Amazon S3 — отличный выбор благодаря своей масштабируемости и интеграции с другими сервисами AWS.
Третий шаг
Затем настройте конвейер приема данных. Для обработки в реальном времени вам подойдет Amazon Kinesis. Он может обрабатывать большие объемы потоковых данных из различных источников.
Четвертый шаг
Затем настройте свой механизм обработки. В зависимости от ваших потребностей вы можете выбрать Amazon EMR для пакетной обработки или Kinesis Data Analytics для обработки в реальном времени.
Пятый Шаг
Затем подготовьте инструменты анализа данных. Это может включать настройку Amazon Athena для анализа на основе SQL или подключение предпочитаемого вами инструмента бизнес-аналитики к среде AWS.
наконец
Знаете ли вы, сколько в среднем стоит утечка данных? Это 4.45 миллиона долларов США. Итак, последний шаг — обеспечить наличие надлежащего управления данными и мер безопасности. К счастью, AWS предоставляет различные инструменты и лучшие практики для защиты ваших данных и обеспечения соответствия требованиям. (2)
Обработка данных в реальном времени с помощью AWS
Теперь, когда ваша среда настроена, давайте рассмотрим, как использовать AWS для обработки данных в реальном времени:
Прием данных с помощью потоков данных Kinesis
Kinesis Data Streams — это отправная точка для обработки данных в реальном времени. Он может принимать огромные объемы данных из различных источников, таких как устройства IoT, файлы журналов или данные приложений.
Чтобы настроить поток данных Kinesis:
- Войдите в Консоль управления AWS.
- Перейдите в Кинезис.
- Создайте новый поток данных, указав количество сегментов в зависимости от ваших потребностей в пропускной способности.
После настройки потока вы можете начать отправлять в него данные с помощью API Kinesis Data Streams.
Обработка с помощью Kinesis Data Analytics
Kinesis Data Analytics позволяет обрабатывать и анализировать потоковые данные в режиме реального времени с помощью SQL или Java. Он может выполнять анализ временных рядов, предоставлять информационные панели в реальном времени и создавать метрики в реальном времени.
Чтобы настроить приложение Kinesis Data Analytics, вам необходимо сделать следующее:
- В консоли Kinesis создайте новое приложение Kinesis Data Analytics.
- Настройте входные данные, подключив их к потоку данных Kinesis.
- Напишите свои SQL-запросы для обработки потоковых данных.
- Настройте вывод для отправки обработанных данных по назначению.
Следующий шаг – сохранение данных для дальнейшего анализа.
Хранение и дальнейший анализ
Обработанные данные можно хранить в различных хранилищах данных AWS для дальнейшего анализа. Вы можете использовать Amazon S3 для долгосрочного хранения необработанных и обработанных данных. Amazon Redshift также можно использовать для хранения данных и выполнения сложных аналитических запросов, а Amazon DynamoDB — для хранения NoSQL обработанных данных, требующих доступа с малой задержкой.
Визуализация и идеи
Чтобы получить ценную информацию об обработанных данных, вы можете рассмотреть возможность использования Amazon QuickSight, инструмента бизнес-аналитики AWS для создания интерактивных информационных панелей.
Существуют также сторонние инструменты BI. Многие популярные из них хорошо интегрируются с сервисами AWS.
Лучшие практики для аналитики данных AWS
Чтобы максимально эффективно использовать возможности аналитики данных AWS для обработки в реальном времени, рассмотрите следующие рекомендации:
Оптимизация приема данных
Во-первых, убедитесь, что ваш конвейер приема данных может справиться с объемом и скоростью ваших данных. Используйте буферные службы, такие как Kinesis, чтобы сглаживать всплески потока данных.
Схема Дизайн
Кроме того, тщательно спроектируйте схему данных для поддержки эффективных запросов. Рассмотрите стратегии секционирования в таких сервисах, как Amazon S3 и Amazon Redshift.
Управление затратами
Контролируйте свое использование и оптимизируйте распределение ресурсов. Обратите внимание, что в 197.8 году доходы индустрии обработки данных, хостинга и сопутствующих услуг в США, по прогнозам, составят около 2024 миллиардов долларов США. Эта цифра показывает, насколько дорогостоящей может быть обработка данных и аналитика. Поэтому рассмотрите возможность использования AWS Cost Explorer и AWS Budgets, чтобы отслеживать свои расходы. (3)
Безопасность и соответствие
Не забудьте реализовать строгие меры безопасности использовать AWS Identity and Access Management (IAM) и шифровать данные как при хранении, так и при передаче.
Подстройка производительности
Также важно регулярно отслеживать и настраивать свой аналитический конвейер. Используйте AWS CloudWatch для мониторинга и настройки оповещений о любых аномалиях.
Надежная стратегия управления данными
Наконец, внедрите комплексную стратегию управления данными, чтобы обеспечить качество данных, конфиденциальность и соответствие нормативным требованиям.
Заключение
Вам необходимо придерживаться этих лучших практик, если вы хотите создать надежный, масштабируемый и продуманный конвейер обработки данных в реальном времени на AWS. Ключ к успеху? Никогда не прекращайте учиться и оптимизировать. И по мере того, как вы лучше познакомитесь с этими инструментами и станете экспертом в их использовании, вы начнете находить новые способы извлечения пользы из своих данных. Это то, что будет способствовать развитию вашего бизнеса в условиях экономики, основанной на данных.
Рекомендации:
1. «Бизнес-аналитика: что это такое и почему это важно», Источник: https://online.hbs.edu/blog/post/importance-of-business-analytics
2. «Статистика кибербезопасности: факты и цифры, которые вам следует знать», Источник: https://www.forbes.com/advisor/education/it-and-tech/cybersecurity-statistics/
3. «Доходы отрасли от «обработки данных, хостинга и сопутствующих услуг» в США с 2012 по 2024 год».(в миллиардах долларов США)", Источник: https://www.statista.com/forecasts/311160/data-processing-hosting-and-related-services-revenue-in-the-us
