Komercoj konstante serĉas manierojn akiri pli da komprenoj de siaj datumoj en reala tempo. Ne mirinde, ke unu studo atentigis, ke kompanioj investantaj en grandaj datumoj pliiĝis meze de ses procentoj laŭ profito. La bona novaĵo? Estas kelkaj datum-analitikaj iloj, kiujn organizoj povas utili. Unu estas Amazon Web Services, ofte konata kiel AWS. (1)
AWS provizas bonegan aron da iloj, kiuj ebligas al organizoj prilabori, analizi kaj bildigi datumojn je skalo. Ĉu vi volas scii kiel ĝi funkcias kaj kiel ĝi profitos vian komercon? Atendu, ĉar ni havas gvidilon, kiu profundiĝos pri kiel uzi AWS-datuman analizon efike por realtempa datumtraktado. Ĝi ankaŭ donos vin per la scio por transformi viajn datumojn en ageblajn komprenojn. Legu plu por lerni pli.
Kompreni AWS-Datuman Analizon
Antaŭ ol plonĝi en la specifaĵoj de realtempa datumtraktado, ni devas unue diskuti la kernajn komponantojn de AWS-datum-analitiko.
AWS provizas ampleksan ekosistemon de servoj dizajnitaj por trakti diversajn aspektojn de datumistrado kaj analizo. Vi povas lerni pli pri desegnado kaj istrado de datumlagoj de AWS kaj optimumigado de grandaj datumprocezoj tie; vi ankaŭ havas la elekton legi ĉi tiun artikolon ĝis la fino, se vi volas akiri konsiletojn pri kiel plej bone utiligi AWS-datuman analizon por realtempa datumtraktado.
Do, kiel jam menciite, en la koro de AWS-datum-analitiko kuŝas aro da potencaj iloj:
Amazon S3
La fundamento por datumstokado, Amazon S3 disponigas skaleblan kaj sekuran platformon por stoki vastajn kvantojn da datumoj.
AWS-Gluo
Ĉi tio estas plene istrita ekstrakto, transformo kaj ŝarĝo (ETL) servo kiu faciligas prepari kaj ŝarĝi datumojn por analizo.
Amazon EMR
Ĝi estas nub-indiĝena granda datuma platformo por prilabori vastajn kvantojn da datumoj uzante malfermfontajn ilojn kiel Apache Spark, Hive kaj Presto.
Amazon Kinesis
Platformo por fluaj datumoj sur AWS, ĉi tio ofertas potencajn servojn por ŝarĝi kaj analizi fluajn datumojn.
Amazona Ateno
Ĉi tio estas interaga demandservo, kiu faciligas analizi datumojn rekte en Amazon S3 uzante norman SQL.
Amazon RedShift
Ĉi tio estas rapida, plene istrita datumstokejo, kiu faras ĝin simpla kaj kostefika analizi datumojn per norma SQL kaj ekzistantaj komercaj inteligenteco (BI) iloj.
Ĉi tiuj servoj formas la spinon de AWS-datum-analitiko, ebligante entreprenojn konstrui altnivelajn pritraktadduktojn kaj derivi valorajn komprenojn el siaj datumoj.
Agordi Vian AWS-Datuman Analizan Medion
Por komenci pri realtempa datumtraktado en AWS, vi devos agordi vian medion ĝuste. Kiel vi faras ĝin? Jen paŝo post paŝo gvidilo:
Unua Paŝo
Kreu AWS-konton se vi ne jam faris.
Dua Paŝo
Poste, agordu vian datumstokadon. Amazon S3 estas bonega elekto por ĝia skaleblo kaj integriĝo kun aliaj AWS-servoj.
Tria Paŝo
Poste, agordu vian datuman konsumadon. Por realtempa prilaborado, Amazon Kinesis estas via iranta servo. Ĝi povas pritrakti grandajn kvantojn da fluantaj datumoj de diversaj fontoj.
Kvara Paŝo
Poste, agordu vian pretigan motoron. Depende de viaj bezonoj, vi povus elekti Amazon EMR por grupa prilaborado aŭ Kinesis Data Analytics por realtempa prilaborado.
Kvina Paŝo
Poste, preparu viajn datumojn-analitikajn ilojn. Ĝi povus inkluzivi agordi Amazon Athena por SQL-bazita analizo aŭ konekti vian preferatan BI-ilon al via AWS-medio.
Laste
Ĉu vi scias kiom kostas averaĝe datumrompo? Ĝi estas 4.45 milionoj USD. Do, la lasta paŝo estas certigi, ke taŭgaj datumoj regado kaj sekurecaj mezuroj estas en la loko. Feliĉe, AWS provizas diversajn ilojn kaj plej bonajn praktikojn por sekurigi viajn datumojn kaj konservi konformecon. (2)
Realtempa Datuma Prilaborado kun AWS
Nun kiam via medio estas agordita, ni esploru kiel utiligi AWS por realtempa datumtraktado:
Data Ingesto Kun Kinesis Data Streams
Kinesis Data Streams estas la deirpunkto por realtempa datumtraktado. Ĝi povas konsumi amasajn kvantojn da datumoj de diversaj fontoj, kiel ekzemple IoT-aparatoj, protokolaj dosieroj aŭ aplikaj datumoj.
Por agordi Kinesis-datumfluon:
- Ensalutu en la AWS-istra Konzolo.
- Navigu al Kinesis.
- Kreu novan datumfluon, specifante la nombron da fragmentoj laŭ viaj trafluaj bezonoj.
Post kiam via rivereto estas agordita, vi povas komenci sendi datumojn al ĝi uzante la Kinesis Data Streams API.
Prilaborado kun Kinesis Data Analytics
Kinesis Data Analytics tiam permesas vin prilabori kaj analizi fluajn datumojn en reala tempo uzante SQL aŭ Java. Ĝi povas fari temp-seriajn analizojn, nutri realtempajn instrumentojn kaj krei realtempajn metrikojn.
Por agordi aplikaĵon Kinesis Data Analytics, jen kion vi devus fari:
- En la Kinesis-konzolo, kreu novan aplikaĵon Kinesis Data Analytics.
- Agordu vian enigon konektante ĝin al via Kinesis Data Stream.
- Skribu viajn SQL-demandojn por prilabori la fluajn datumojn.
- Agordu vian eliron por sendi la prilaboritajn datumojn al ĝia celo.
La sekva paŝo estas konservado de datumoj por plia analizo.
Stokado kaj Plia Analizo
Prilaboritaj datumoj povas esti konservitaj en diversaj AWS-datumbutikoj por plia analizo. Vi povas uzi Amazon S3 por longdaŭra stokado de krudaj kaj prilaboritaj datumoj. Amazon Redshift ankaŭ povas esti uzata por datumstokado kaj kompleksaj analizaj demandoj kaj Amazon DynamoDB por NoSQL-stokado de prilaboritaj datumoj, kiuj bezonas malalt-latentecan aliron.
Bildigo kaj Enrigardoj
Por akiri komprenojn el viaj prilaboritaj datumoj, vi povas konsideri uzi Amazon QuickSight, la BI-ilo de AWS por krei interagajn ojn.
Ekzistas ankaŭ triaj BI-iloj. Multaj popularaj integriĝas bone kun AWS-servoj.
Plej bonaj Praktikoj por AWS Data Analytics
Por utiligi la plej multajn analizojn de datumoj de AWS por realtempa prilaborado, konsideru ĉi tiujn plej bonajn praktikojn:
Optimumigu Datuman Ingeston
Unue, certigu, ke via datumkonsuma dukto povas manipuli vian datumvolumenon kaj rapidecon. Uzu bufrajn servojn kiel Kinesis por glatigi pikilojn en datumfluo.
Skema Dezajno
Ankaŭ, zorge desegnu vian datumskemon por subteni efikan demandadon. Konsideru dispartigajn strategiojn en servoj kiel Amazon S3 kaj Amazon Redshift.
Kostistrado
Monitoru vian uzadon kaj ankaŭ optimumigu vian asignon de rimedoj. Rimarku, ke la enspezo de la usona industrio pri datumtraktado, gastigado kaj rilataj servoj estas antaŭvidita sumiĝi al ĉirkaŭ USD$197.8 miliardoj en 2024. Tiu nombro montras kiel datumtraktado kaj analizo povas esti multekostaj. Do, konsideru uzi AWS Cost Explorer kaj AWS-Buĝetojn por kontroli viajn elspezojn. (3)
Sekureco kaj Observo
Ne forgesu efektivigi fortaj sekurecaj mezuroj uzante AWS-Identecon kaj Aliran istradon (IAM) kaj ĉifri datumojn kaj en ripozo kaj en trafiko.
Efikeco-Agordado
Ankaŭ gravas regule kontroli kaj agordi vian analizan dukton. Uzu AWS CloudWatch por monitorado kaj starigu atentigojn pri iuj anomalioj.
Solida Datuma istra Strategio
Fine, efektivigu ampleksan strategion pri istrado de datumoj por certigi kvaliton de datumoj, privatecon kaj konformecon al regularoj.
konkludo
Vi devas sekvi ĉi tiujn plej bonajn praktikojn se vi volas krei fortikan, skaleblan kaj kompreneman realtempan datumtraktadon en AWS. La ŝlosilo al sukceso? Neniam ĉesante lerni aŭ optimumigi. Kaj dum vi pli konas ĉi tiujn ilojn kaj fariĝos sperta pri uzado de ili, vi komencos trovi novajn manierojn por realigi valoron de viaj datumoj. Jen kio antaŭenigos vian komercon ene de la datuma ekonomio.
Referencoj:
1. "Komerca Analizo: Kio Ĝi Estas & Kial Ĝi estas Grava", Fonto: https://online.hbs.edu/blog/post/importance-of-business-analytics
2. "Statistiko pri Cibersekureco: Faktoj Kaj Ciferoj, kiujn Vi Devas Scii", Fonto: https://www.forbes.com/advisor/education/it-and-tech/cybersecurity-statistics/
3. "Industrienspezoj de "datumtraktado, gastigado kaj rilataj servoj" en Usono de 2012 ĝis 2024(en miliardoj da usonaj dolaroj)", Fonto: https://www.statista.com/forecasts/311160/data-processing-hosting-and-related-services-revenue-in-the-us
