Virksomheder leder konstant efter måder at få mere indsigt fra deres data i realtid. Ikke underligt, at en undersøgelse pegede på, at virksomheder, der investerer i big data, steg med i gennemsnit seks procent målt i profit. Den gode nyhed? Der er en række dataanalyseværktøjer, som organisationer kan benytte sig af. Den ene er Amazon Web Services, almindeligvis kendt som AWS. (1)
AWS leverer et fantastisk sæt værktøjer, der gør det muligt for organisationer at behandle, analysere og visualisere data i stor skala. Vil du vide, hvordan det fungerer, og hvordan det vil gavne din virksomhed? Vent, da vi har en guide, der vil dykke dybt ned i, hvordan du bruger AWS-dataanalyse effektivt til databehandling i realtid. Det vil også udstyre dig med viden til at transformere dine data til brugbar indsigt. Læs videre for at lære mere.
Forstå AWS Data Analytics
Før vi dykker ned i detaljerne i realtidsdatabehandling, skal vi først diskutere kernekomponenterne i AWS-dataanalyse.
AWS leverer et omfattende økosystem af tjenester designet til at håndtere forskellige aspekter af datastyring og analyse. Du kan lære mere om design og istration af AWS-drevne datasøer og optimering af big data-processer link.; du har også valget mellem at læse denne artikel indtil slutningen, hvis du vil have fat i tips til, hvordan du bedst udnytter AWS-dataanalyse til databehandling i realtid.
Så som allerede nævnt ligger et sæt kraftfulde værktøjer i hjertet af AWS dataanalyse:
Amazon S3
Grundlaget for datalagring, Amazon S3 giver en skalerbar og sikker platform til lagring af enorme mængder data.
AWS Lim
Dette er en fuldt istreret ETL-tjeneste (Extract, Transform and Load), der gør det nemt at forberede og indlæse data til analyser.
Amazon EMR
Det er en cloud-native big data-platform til behandling af enorme mængder data ved hjælp af open source-værktøjer såsom Apache Spark, Hive og Presto.
Amazon Kinesis
En platform til streaming af data på AWS tilbyder kraftfulde tjenester til at indlæse og analysere streamingdata.
Amazonas Athena
Dette er en interaktiv forespørgselstjeneste, der gør det nemt at analysere data direkte i Amazon S3 ved hjælp af standard SQL.
Amazon rødforskydning
Dette er et hurtigt, fuldt istreret datavarehus, der gør det enkelt og omkostningseffektivt at analysere data ved hjælp af standard SQL og eksisterende business intelligence (BI) værktøjer.
Disse tjenester udgør rygraden i AWS-dataanalyse, der gør det muligt for virksomheder at bygge sofistikerede databehandlingspipelines og udlede værdifuld indsigt fra deres data.
Opsætning af dit AWS Data Analytics-miljø
For at komme i gang med databehandling i realtid på AWS, skal du konfigurere dit miljø korrekt. Hvordan gør man det? Her er en trin-for-trin guide:
Første skridt
Opret en AWS-konto, hvis du ikke allerede har gjort det.
Andet trin
Konfigurer derefter din datalagring. Amazon S3 er et fremragende valg for dets skalerbarhed og integration med andre AWS-tjenester.
Tredje trin
Konfigurer derefter din dataindtagelsespipeline. Til realtidsbehandling er Amazon Kinesis din bedste service. Det kan håndtere store mængder streaming data fra forskellige kilder.
Fjerde trin
Konfigurer derefter din behandlingsmotor. Afhængigt af dine behov kan du vælge Amazon EMR til batchbehandling eller Kinesis Data Analytics til realtidsbehandling.
Femte trin
Forbered derefter dine dataanalyseværktøjer. Det kan omfatte opsætning af Amazon Athena til SQL-baseret analyse eller tilslutning af dit foretrukne BI-værktøj til dit AWS-miljø.
Endelig
Ved du, hvor meget et databrud koster i gennemsnit? Det er USD 4.45 millioner. Så det sidste trin er at sikre, at korrekt datastyring og sikkerhedsforanstaltninger er på plads. Heldigvis tilbyder AWS forskellige værktøjer og bedste praksis til at sikre dine data og opretholde overholdelse. (2)
Realtidsdatabehandling med AWS
Nu hvor dit miljø er sat op, lad os undersøge, hvordan du kan udnytte AWS til databehandling i realtid:
Dataindtagelse med Kinesis-datastrømme
Kinesis Data Streams er udgangspunktet for databehandling i realtid. Det kan indtage enorme mængder data fra forskellige kilder, såsom IoT-enheder, logfiler eller applikationsdata.
Sådan konfigurerer du en Kinesis-datastrøm:
- d på AWS Management Console.
- Naviger til Kinesis.
- Opret en ny datastrøm, som specificerer antallet af shards baseret på dine gennemstrømningsbehov.
Når din stream er konfigureret, kan du begynde at sende data til den ved hjælp af Kinesis Data Streams API.
Behandling med Kinesis Data Analytics
Kinesis Data Analytics giver dig derefter mulighed for at behandle og analysere streamingdata i realtid ved hjælp af SQL eller Java. Det kan udføre tidsserieanalyser, fodre dashboards i realtid og skabe realtidsmålinger.
For at konfigurere en Kinesis Data Analytics-applikation skal du gøre følgende:
- I Kinesis-konsollen skal du oprette en ny Kinesis Data Analytics-applikation.
- Konfigurer dit input ved at forbinde det til din Kinesis Data Stream.
- Skriv dine SQL-forespørgsler for at behandle streamingdataene.
- Indstil dit output til at sende de behandlede data til dets destination.
Det næste trin er datalagring til yderligere analyse.
Opbevaring og yderligere analyse
Bearbejdede data kan opbevares i forskellige AWS-datalagre til yderligere analyse. Du kan bruge Amazon S3 til langtidslagring af rå og behandlede data. Amazon Redshift kan også bruges til data warehousing og komplekse analytiske forespørgsler og Amazon DynamoDB til NoSQL-lagring af behandlede data, der har brug for lav-latency-adgang.
Visualisering og indsigt
For at få indsigt fra dine behandlede data kan du overveje at bruge Amazon QuickSight, AWS's BI-værktøj til at skabe interaktive dashboards.
Der er også tredjeparts BI-værktøjer. Mange populære integrerer godt med AWS-tjenester.
Bedste praksis for AWS Data Analytics
Overvej disse bedste fremgangsmåder for at få mest muligt ud af AWS-dataanalyse til realtidsbehandling:
Optimer dataindtagelse
Først skal du sikre dig, at din dataindtagelsespipeline kan håndtere din datamængde og -hastighed. Brug buffertjenester som Kinesis til at udjævne spidser i dataflowet.
Skema design
Design også omhyggeligt dit dataskema for at understøtte effektiv forespørgsel. Overvej opdelingsstrategier i tjenester som Amazon S3 og Amazon Redshift.
Omkostningsstyring
Overvåg dit forbrug og optimer også din ressourceallokering. Bemærk, at den amerikanske databehandlings-, hosting- og relaterede serviceindustris indtægter forventes at beløbe sig til omkring 197.8 milliarder USD i 2024. Det tal viser, hvordan databehandling og analyse kan være dyrt. Så overvej at bruge AWS Cost Explorer og AWS Budgets til at holde styr på dit forbrug. (3)
Sikkerhed og Compliance
Glem ikke at implementere stærke sikkerhedsforanstaltninger ved at bruge AWS Identity and Access Management (IAM) og kryptere data både i hvile og under transit.
Tuning Performance
Det er også vigtigt at overvåge og justere din analysepipeline regelmæssigt. Brug AWS CloudWatch til overvågning og opsætning af advarsler for eventuelle uregelmæssigheder.
Solid datastyringsstrategi
Implementer endelig en omfattende datastyringsstrategi for at sikre datakvalitet, privatliv og overholdelse af regler.
Konklusion
Du er nødt til at holde fast i disse bedste praksisser, hvis du vil skabe en robust, skalerbar og indsigtsfuld databehandlingspipeline i realtid på AWS. Nøglen til succes? Stop aldrig op for at lære eller optimere. Og efterhånden som du bliver mere fortrolig med disse værktøjer og bliver ekspert i at bruge dem, vil du begynde at finde nye måder at realisere værdien af dine data på. Det er det, der vil drive din virksomhed i den datadrevne økonomi.
Referencer:
1. "Forretningsanalyse: Hvad det er, og hvorfor det er vigtigt", Kilde: https://online.hbs.edu/blog/post/importance-of-business-analytics
2. "Cybersikkerhedsstatistik: Facts And Figures You Should Know", Kilde: https://www.forbes.com/advisor/education/it-and-tech/cybersecurity-statistics/
3. "Brancheindtægter fra "databehandling, hosting og relaterede tjenester" i USA fra 2012 til 2024(i milliarder amerikanske dollars)", Kilde: https://www.statista.com/forecasts/311160/data-processing-hosting-and-related-services-revenue-in-the-us
