Vous voilà.
Et bon retour.
Maintenant, dans la vidéo d'aujourd'hui, nous allons discuter du service Amazon Kindness.
Maintenant, notez que selon le type de données que vous traitez dans votre
organisation, le service approprié qui peut être utilisé changera également en conséquence.
Donc, il a toujours divers services, comme ils ont des brochettes, vous avez un DME,
vous avez des gentillesses, etc. , et chacun a son importance.
Lorsque nous discutons de données en continu, Amazon kinases est l'un des services appropriés qui peuvent être
utilisés.
Donc, avant d'aborder et de discuter des kinases, il est important pour nous de comprendre en quoi consistent exactement
ces données en continu.
Ainsi, à un niveau élevé, les données en continu sont le flux continu de données généré par diverses
sources.
Alors creusons un exemple là-bas.
Disons que vous avez des capteurs à travers la ville qui iront de l'avant et mesureront quelque chose et
l'enverront à des sources centrales.
Ainsi, ces capteurs enverront en continu des données ou diffuseront en continu des données vers la source centrale.
Donc, ce type de données est envoyé en continu par divers capteurs à plusieurs endroits.
Ce type de données peut être appelé données en continu.
Ou prenons quelques exemples supplémentaires.
L'un des exemples les plus simples, si vous êtes boursier, est ses propres données.
Ainsi, par exemple, si vous avez observé le marché boursier, vous avez un flux continu de données qui circule
et des achats et commandes continus qui circulent à travers les horaires du marché boursier.
Donc, ce type de données est également appelé données en continu ici.
Ainsi, lorsque nous discutons de données en continu, ce service dans les deux endroits recommandé pour le traiter
est les kinases.
Examinons maintenant les défis auxquels l'organisation est confrontée lorsqu'elle travaille principalement avec des données en continu.
Par exemple, lorsque vous traitez des données en continu, vous avez besoin d'un système adéquat capable de gérer une
charge aussi importante.
Donc, idéalement, le traitement des données en continu nécessite deux couches principales.
La première est la couche de stockage et la seconde est la couche de traitement.
Et lorsque nous discutons de la couche de stockage, l'une des rares fonctionnalités vraiment recommandées dans la couche
de recherche est la cohérence forte, l'ordre des enregistrements et les lectures rejouables.
Et lorsque nous discutons de la couche de traitement, cette couche de traitement est principalement responsable de
la consommation des données de la couche de stockage et de l'exécution de certains calculs sur ces données et de nombreuses
autres tâches.
Ce sont donc les deux couches importantes impliquées dans le streaming de données.
Désormais, en tant qu'organisation, vous pouvez implémenter des données, divers outils open source ainsi que des outils
rapides disponibles qui peuvent fonctionner avec des données en continu.
Encore une fois, lorsque vous travaillez avec des outils open source et be, l'un des principaux
défis que cela implique est que vous devez vous occuper de beaucoup de choses, y compris l'hébergement d'applications.
Si l'application s'exécute lentement, vous devez être limité en termes de performances, de haute disponibilité, de clustering,
etc.
Donc, pour surmonter tout cela, vous pouvez utiliser les kinases Amazon.
Ainsi, Amazon kinases facilite la collecte, le traitement et l'analyse des données de diffusion en temps réel afin que vous puissiez obtenir
des informations en temps opportun et réagir rapidement aux nouvelles informations.
Donc, à un niveau très élevé, vous tous, chaque fois que vous avez des données en streaming, vous pouvez facilement utiliser des
kinases et tout, des performances de sécurité à la haute disponibilité, etc. est pris en charge par les
kinases elles-mêmes.
Maintenant, lorsque nous discutons à nouveau des kinases similaires aux brochettes SKU, trois entités sont impliquées.
L'un est le producteur, le deuxième est le flux vers celui-ci et le troisième est le consommateur.
Donc, produire ce n'est pas une chose.
Mais toute entité qui produit des informations comme par exemple, nous avions parlé de capteurs.
Les capteurs ne sont donc rien d'autre que le producteur, qui produit beaucoup d'informations.
Et où enverront-ils les informations ?
Ils enverront les informations à une sorte de flux que vous pouvez considérer comme des kinases Amazon.
Ainsi, les informations de tous ces producteurs seront envoyées aux kinases et à partir des kinases.
Vous pouvez connecter plusieurs consommateurs qui peuvent former un certain type d'analyse en plus et produire des
résultats pertinents.
Donc, avant de conclure, allons-y et examinons à quoi cela pourrait ressembler exactement.
Donc actuellement je suis dans la voiture et c'est la console.
Et si vous voyez, j'ai un flux de données disponible.
Il s'agit donc essentiellement du flux de données où les producteurs peuvent envoyer leurs données pour savoir qu'une fois que vous avez
leurs données, tous ces graphiques seront également remplis.
Mais les groupes de données actuels ne sont pas disponibles principalement parce qu'il s'agit de la toute dernière équipe que nous avons créée.
Maintenant, si vous regardez ici, vous avez également des kinases Amazon.
Et ce que fait cet agent, c'est fondamentalement un Java.
Donc, pour l'application qui vous permet de synchroniser les données avec ce flux kinesis spécifique.
Maintenant, lorsque nous discutons de a.
Tous ces producteurs, ce producteur a besoin d'un moyen d'envoyer les données en continu aux kinases.
Ainsi, pour ces producteurs, il existe plusieurs façons d'envoyer leurs données.
L'un d'eux passe par les kinases, agent ou guerrier.
Et la deuxième chose est que les consommateurs, comme nous en parlions, le consommateur est du bon côté.
Donc, une fois que leurs données sont envoyées aux kinases, que faut-il faire exactement pour ces données spécifiques ?
C'est donc là que le consommateur entre vraiment en scène.
Maintenant, encore une fois, l'une des questions qui se pose est de savoir quel est le rôle des consommateurs ?
Alors jetons un coup d'œil.
Ainsi, si vous vous penchez sur ce premier exemple d'institution financière, elle suit l'évolution du marché boursier
en temps réel et ajuste son portefeuille en conséquence.
Donc, si vous avez des kinases, que pouvez-vous faire ?
L'analyse en temps réel d'un marché boursier peut être envoyée à des kinases et vous aurez alors un ensemble de consommateurs.
Cet ensemble de consommateurs exécutera des analyses en plus de ces données.
Et sur la base de ces analyses, les consommateurs iront de l'avant et n'utiliseront que le portefeuille de leur
institution financière en conséquence.
Par exemple, voyons, un marché boursier est en baisse.
Ensuite, l'ensemble des consommateurs pourrait avoir une logique pour vendre leurs actions.
C'est donc une des logiques simples que l'on peut mettre en place.
Je veux dire, ce serait beaucoup plus compliqué.
Mais nous examinons le scénario simpliste où les kinases productrices et les consommateurs peuvent être intégrés
pour former un cas d'utilisation spécifique.
Donc, si vous regardez les consommateurs, il peut y avoir divers consommateurs comme les kinases, l'analyse de données, qui
vous permettent de traiter les données en temps réel.
Cela vous permet donc d'effectuer des analyses en plus des données stockées sur les kinases.
Génial.
Maintenant, avant de conclure, permettez-moi également de vous montrer rapidement à quel point il est facile de télécharger des données
sur Guinness depuis cette année.
J'ai une commande simple qui va de l'avant et l'ajoute en fonction de l'estime Guinness.
Donc, si vous regardez le nom du flux, il s'appelle un steam de démonstration.
Et la vapeur que nous avons ici est aussi de la vapeur de démonstration.
Donc, qu'est-ce que cela fait exactement, il va de l'avant et ajoute des données de démonstration de fusion de données dans un flux
Guinness.
Donc, si je continue et appuie sur Android ici, vous voyez que nous avons le bon petit.
Donc, fondamentalement, ces données de données de démonstration ont été téléchargées avec succès sur les kinases.
Donc, dans l'ensemble, envoyer des données aux kinases est extrêmement simple.
Une fois que leurs données sont arrivées à Guinness, vous pouvez utiliser divers consommateurs pour effectuer des analyses
en plus de ces données et obtenir le résultat souhaité.
Voici donc la vue d'ensemble de très haut niveau sur le service Amazon Kinases.