AWS Kinesis Data Analytics ger dig möjligheten att analysera och bearbeta dataströmmar i realtid. Denna tjänst låter dig konstruera analysinstrumentpaneler i realtid, genomsöka loggfiler efter potentiella problem och identifiera avvikelser. Genom detta kan du erhålla värdefulla insikter från data, upptäcka fel och reagera på problem med minimal fördröjning. Denna artikel kommer att ge en översikt av allt som är värt att veta för att effektivt använda AWS Kinesis Data Analytics.
Vad är AWS Kinesis Data Analytics?
Källa: aws.amazon.com
AWS Kinesis Data Analytics är en fullständigt administrerad molntjänst från AWS som ingår i AWS Kinesis-tjänstefamiljen. Den tillåter bearbetning av strömmande data direkt när den anländer i realtid. Denna kontinuerliga dataström skapas från varierande källor såsom IoT-enheter, användarklickströmmar och applikationsloggar. AWS Kinesis Data Analytics erbjuder en hanterad Apache Flink-instans i AWS Cloud, som använder EC2-instanser i bakgrunden.
Övriga tjänster i denna familj omfattar Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose och Kinesis Video Streams. Huvudsyftet med detta utbud av tjänster är att erbjuda lösningar för att samla in och behandla strömmande data.
Vad är strömmande data?
Strömmande data refererar till data som kontinuerligt strömmar in i ett system och utvecklas ständigt när ny information tillförs. Detta skiljer sig från statiska datamängder som förblir oförändrade över tid.
AWS Kinesis underlättar hanteringen av både avgränsade och obegränsade datamängder. Begränsade datamängder har ett definierat start- och slutdatum, medan obegränsade datamängder har en startpunkt men saknar en fastställd slutpunkt.
Funktioner i AWS Kinesis Data Analytics
AWS Kinesis Data Analytics erbjuder, bland andra viktiga egenskaper, följande funktioner:
- Realtidsanalys av strömmande data
- En SQL-baserad editor för att skriva skript för analys
- Automatisk skalning för hög tillgänglighet och pålitlighet
- Integration med andra AWS-tjänster
Betydelsen av Kinesis Data Analytics för företag
- Kinesis Data Analytics bidrar till snabbare beslutsfattande genom att enkelt leverera nödvändig information. Att manuellt samla in och strukturera data till användbara insikter skulle ta lång tid och bromsa beslutsprocessen.
- Tjänsten möjliggör också snabbare upptäckt av oregelbundenheter, vilket möjliggör snabbare åtgärder. Ett företag som hanterar transaktioner kan exempelvis flagga aktiviteter som verkar misstänkta och kan indikera bedrägeri.
- Affärsverksamheten kan övervakas och kontrolleras i realtid. Data från diverse källor som webbplatsinteraktioner, IoT-mätningar och sensorer kan samlas in.
Arkitekturen för AWS Kinesis Data Analytics
Precis som andra bearbetningssystem består AWS Kinesis Data Analytics av ett flertal komponenter som tar emot, bearbetar och sedan matar ut data. Arkitekturen omfattar datakällor, applikationer för bearbetning, utdatadestinationer och strömmar i applikationer för att förflytta data inom systemet.
Datakällorna kan vara vilken källa för strömmande data som helst, inklusive AWS-tjänster såsom Firehose, S3 Buckets och Kinesis Data Streams. Datakällor kan även ligga utanför AWS, till exempel tidsseriedata.
Bearbetningsapplikationer är de AWS Kinesis-applikationer som du skapar. Dessa omvandlar inkommande data till mer användbara och insiktsfulla utdata. Dessa applikationer är skrivna i SQL och kör frågor upprepade gånger på data som hämtas från datakällorna.
Utdatadestinationer för den bearbetade datan inkluderar bland annat dataströmmar, Firehose, S3-lagringsutrymmen och Amazon MSK. Utdata kan också skickas till analysinstrumentpaneler.
Kinesis Data Analytics använder också strömmar inuti applikationer för att hantera dataflödet mellan olika bearbetningssteg. Dessa strömmar fungerar som kanaler för att överföra data mellan SQL-frågor eller Flink-operationer i applikationen.
Nyckelkomponenter i AWS Kinesis Data Analytics
AWS Kinesis Data Analytics består av tre huvudkomponenter. I detta avsnitt kommer vi att gå igenom dessa komponenter och deras respektive funktioner.
Apache Flink
AWS Kinesis Data Analytics-plattformen är en hanterad instans av Apache Flink. Den hostas i Amazons molninfrastruktur, specifikt på EC2-instanser som automatiskt skalar efter behov. Apache Flink är ett ramverk för att skapa högpresterande och precisa streamingapplikationer.
Det fungerar väl med både obegränsad och avgränsad data. Ramverket körs som ett distribuerat system på ett klusterberäkningssystem. Apache Flink parallelliserar applikationer och fördelar dem för beräkning i klustret.
Kinesis Data Analytics Studio
Källa: aws.amazon.com
Kinesis Data Analytics Studio tillåter skapande av visualiseringar och utförande av ad-hoc frågor med hjälp av anteckningsböcker. Dessa anteckningsböcker stöder SQL, Python och Scala i samma utvecklingsmiljö.
Detta stöd innefattar syntaxmarkering och validering. Du använder API:et för att bygga frågor som körs på strömmande data i dessa anteckningsböcker.
Data Analytics Studio Notebooks hostas på automatiskt skalande EC2-instanser. Detta betyder att du inte behöver bekymra dig över den underliggande infrastrukturen eftersom det är en serverlös lösning.
Kinesis Data Analytics SQL-applikation
Källa: docs.aws.amazon.com
Data Analytics SQL-applikationer integreras med dataströmmar och brandslangar, vilket gör att du kan mata in data, bearbeta den med SQL och skicka tillbaka resultaten till olika AWS-tjänster.
Den här komponenten tillhandahåller en konsolbaserad redigerare för att bygga och skriva SQL-frågor. Utöver att skriva dina egna frågor kan du använda färdiga mallar för vanliga operationer, vilket gör arbetet snabbare.
Varför använda Kinesis Data Analytics
#1. Skalbarhet
Tjänsten är en administrerad Apache Flink-instans. Apache Flink använder parallell klusterberäkning för att distribuera arbetsuppgifter. AWS skalar automatiskt storleken på det underliggande beräkningsklustret efter behov. Detta gör Kinesis Data Analytics automatiskt skalbart för att hantera omfattande dataströmmar.
#2. Prestanda
Apache Flink presterar mycket väl vid hantering av stora datamängder tack vare det parallella datornätverket som det körs på. Nästan alla operationer utförs i minnet eller med effektiva datastrukturer på disken, vilket resulterar i mycket låg fördröjning.
#3. Optimering
Plattformen är även flexibel för att maximera prestanda. Du kan exempelvis justera tidsramar för fönster, fönsterstorlekar och glidande fönster för att optimera prestandan. Det är också möjligt att filtrera data och fokusera på relevanta attribut. Genom att optimera SQL-frågor kan man också förbättra prestandan.
#4. Säkerhet
AWS Kinesis Data Analytics erbjuder den säkerhet som förväntas av AWS Cloud. Det inkluderar möjligheten att kryptera data under överföring, kontrollera åtkomst till data och analyser samt regelbundna uppdateringar och patchar.
#5. Efterlevnad
Tjänsten gör det också möjligt att följa data- och integritetsbestämmelser. Det är enkelt att definiera policyer för datalagring och radering. Du kan även dra nytta av AWS-tjänster som hjälper dig att identifiera hot och incidenter i realtid, vilket säkerställer att data hanteras på ett korrekt och lämpligt sätt.
Användningsfall och tillämpningar av Kinesis Data Analytics
I grund och botten tillåter AWS Kinesis Data Analytics dig att skriva kod för att kontinuerligt läsa, bearbeta och lagra data från dataströmmar i realtid. Detta är oerhört användbart och möjliggör skapandet av bland annat:
- Analysinstrumentpaneler för att snabbt bearbeta data direkt vid mottagandet. Denna data kan vara händelser på din webbplats/plattform som du önskar bearbeta för att bättre förstå hur användare interagerar med den.
- Bearbetning av data för att göra den mer meningsfull innan den skickas till andra AWS-tjänster som Amazon S3 Buckets, Amazon Kinesis Data Streams eller Amazon MSK.
- Realtidsbearbetning och lagring av data från IoT-enheter.
Fallstudier och framgångsberättelser
Arity
Arity är ett teknikföretag som arbetar med transporter och har som mål att göra dem säkrare, snabbare och smartare. Detta kräver bearbetning av stora mängder kördata. AWS Kinesis Data Analytics hjälper dem med detta och har även minskat tiden för att lösa problem från kvartal till veckor.
Nextdoor
Nextdoor är en app för sociala nätverk på lokal nivå. Appen ger nyheter från närområdet, tips och information om lokala företag. AWS Kinesis Data Analytics har visat sig vara oumbärlig för att skapa insikter kring hur kunder engagerar sig på de olika kanalerna.
Autodesk
Autodesk utvecklar mjukvara som används inom design och ingenjörskonst, med produkter som AutoCAD och Revit. De använder AWS Kinesis Data Analytics för att analysera sina loggar för att bättre förstå hur kunderna använder deras produkter och göra förbättringar i mjukvaran.
Lärresurser
#1. AWS Kinesis Data Analytics-resurser
AWS Kinesis Data Analytics-resurser från AWS är en fantastisk startpunkt för att lära sig om AWS Kinesis. De erbjuder även de mest aktuella och omfattande guiderna och dokumentationen.
#2. AWS Kinesis Tutorial för nybörjare – YouTube
Det finns även instruktionsvideor på YouTube, som denna.
Slutord
Denna artikel gav en introduktion till AWS Kinesis Data Analytics. Syftet var att introducera dig till tjänsten, varför den kan vara användbar och i vilka sammanhang den gör mest nytta.
Därefter kan du vara intresserad av att läsa vår artikel om Apache Cassandra.