Hier sind Sie ja.
Und willkommen zurück.
Nun, im heutigen Video werden wir über den Amazon Kindness Service sprechen.
Beachten Sie nun, dass sich je nach Art der Daten, mit denen Sie in Ihrer
Organisation zu tun haben, auch der entsprechende Dienst, der verwendet werden kann, entsprechend ändert.
Es hat also immer verschiedene Dienste, wie sie Spieße haben, Sie haben EMR,
Sie haben Freundlichkeiten usw. , und jeder hat seine eigene Bedeutung.
Wenn wir über das Streamen von Daten sprechen, dann sind Amazon-Kinasen einer der geeigneten Dienste, die verwendet werden
können.
Bevor wir also hineingehen und über Kinasen diskutieren, ist es wichtig, dass wir verstehen, worum es bei
diesen Streaming-Daten genau geht.
Auf hoher Ebene sind Streaming-Daten also der kontinuierliche Datenfluss, der von verschiedenen Quellen generiert
wird.
Also lassen Sie uns dort ein Beispiel graben.
Nehmen wir an, Sie haben Sensoren in der ganzen Stadt, die etwas messen und es
an zentrale Quellen senden.
Diese Sensoren senden also kontinuierlich einige Daten oder streamen kontinuierlich einige Daten an die zentrale Quelle.
Also diese Art von Daten, die kontinuierlich von verschiedenen Sensoren an mehrere Orte gesendet werden.
Diese Art von Daten kann als Streaming-Daten bezeichnet werden.
Oder nehmen wir ein paar weitere Beispiele.
Eines der einfachsten Beispiele, wenn Sie an der Börse wären, sind Ihre eigenen Daten.
Wenn Sie also beispielsweise den Aktienmarkt beobachtet haben, haben Sie einen kontinuierlichen Datenstrom, der
fließt, und kontinuierliche Käufe und Aufträge, die durch die Börsenzeiten einfließen.
Daher wird diese Art von Daten hier auch als Streaming-Daten bezeichnet.
Wenn wir also über Streaming-Daten diskutieren, ist dieser Dienst an beiden Orten, der empfohlen wird,
damit umzugehen, Kinasen.
Lassen Sie uns nun einen Blick auf die Herausforderungen werfen, denen Unternehmen gegenüberstehen, wenn sie hauptsächlich mit Streaming-Daten arbeiten.
Wenn Sie beispielsweise mit Streaming-Daten zu tun haben, benötigen Sie ein geeignetes System, das eine so große Last
bewältigen kann.
Idealerweise erfordert die Streaming-Datenverarbeitung also zwei primäre Schichten.
Die eine ist die Speicherschicht und die zweite die Verarbeitungsschicht.
Und wenn wir über die Speicherschicht sprechen, ist eine der wenigen Funktionen, die in
der Suchschicht wirklich empfohlen werden, starke Konsistenz, Datensatzreihenfolge und wiederholbare Lesevorgänge.
Und wenn wir über die Verarbeitungsschicht sprechen, ist diese Verarbeitungsschicht in erster Linie dafür verantwortlich,
die Daten aus der Speicherschicht zu konsumieren und einige Berechnungen auf diesen Daten und viele andere Aufgaben
auszuführen.
Das sind also die beiden wichtigen Ebenen, die am Streaming von Daten beteiligt sind.
Jetzt können Sie als Unternehmen entweder Daten, verschiedene Open-Source-Tools sowie verfügbare Speed-Tools
implementieren, die mit Streaming-Daten arbeiten können.
Auch wenn Sie sowohl mit Open Source als auch mit Tools arbeiten, besteht eine der
größten Herausforderungen darin, dass Sie sich um viele Dinge kümmern müssen, einschließlich des Hostings von Anwendungen.
Wenn die Anwendung langsam läuft, müssen Sie Leistung, Hochverfügbarkeit, Clustering usw.
einschränken.
Um all dies zu überwinden, können Sie Amazon-Kinasen verwenden.
Amazon-Kinasen machen es also einfach, Echtzeit-Streaming-Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren, damit Sie zeitnah Einblicke
erhalten und schnell auf neue Informationen reagieren können.
Auf einem sehr hohen Niveau können Sie also alle, wann immer Sie Streaming-Daten haben, Kinasen
und alles, von Sicherheitsleistung, Hochverfügbarkeit usw., problemlos nutzen. wird von den Kinasen selbst
erledigt.
Wenn wir nun wieder über Kinasen diskutieren, ähnlich wie SKU-Spieße, sind drei Einheiten beteiligt.
Einer ist Produzent, der zweite ist Streams und der dritte ist Verbraucher.
Produzieren Sie das also nicht.
Aber jede Entität, die die Informationen produziert, wie wir zum Beispiel über Sensoren diskutiert hatten.
Sensoren sind also nichts anderes als der Erzeuger, der viele Informationen produziert.
Und wohin werden sie die Informationen schicken?
Sie werden die Informationen an eine Art Stream senden, damit Sie sie als Amazonas-Kinasen betrachten können.
Die Informationen von all diesen Produzenten werden also an Kinasen und von Kinasen gesendet.
Sie können mehrere Verbraucher verbinden, die darauf eine Art von Analyse trainieren und einige relevante Ergebnisse
erzielen können.
Bevor wir also zum Schluss kommen, schauen wir uns an, wie genau das aussehen könnte.
Also derzeit bin ich im Auto und das ist die Konsole.
Und wenn Sie sehen, dass ich einen Datenstrom habe, der verfügbar ist.
Dies ist also im Grunde der Datenstrom, an den die Produzenten ihre Daten senden können, um zu wissen, dass alle diese Diagramme
auch ausgefüllt werden, sobald Sie ihre Daten haben.
Aber aktuelle Datengruppen sind in erster Linie nicht verfügbar, weil dies das neueste Team ist, das wir erstellt haben.
Nun, wenn Sie hierher schauen, haben Sie auch Amazonas-Kinasen.
Und was dieser Agent tut, ist im Grunde ein Java.
Also für die Anwendung, mit der Sie die Daten mit diesem bestimmten Kinesis-Stream synchronisieren können.
Wenn wir jetzt über a sprechen.
Alle diese Produzenten, dieser Produzent braucht eine Möglichkeit, die Streaming-Daten an Kinasen zu senden.
Für diese Produzenten gibt es also mehrere Möglichkeiten, wie ihre Daten gesendet werden können.
Einer von ihnen ist durch die Kinasen, Agent oder Krieger.
Und die zweite Sache sind die Verbraucher, wie wir bereits besprochen haben, die Verbraucher sind auf der rechten Seite.
Was genau muss also für diese spezifischen Daten getan werden, sobald ihre Daten an die Kinasen gesendet wurden?
Hier kommt also der Verbraucher wirklich ins Spiel.
Nun stellt sich erneut die Frage, welche Rolle die Verbraucher spielen?
Also lasst uns einen Blick darauf werfen.
Wenn Sie sich also dieses erste Beispiel eines Finanzinstituts ansehen, verfolgen Sie die Veränderungen am Aktienmarkt
in Echtzeit und passen Ihr Portfolio entsprechend an.
Was kann man also tun, wenn man Kinasen hat?
Die Echtzeitanalyse eines Aktienmarktes kann an Kinasen gesendet werden, und dann haben Sie eine Reihe von Verbrauchern.
Diese Gruppe von Verbrauchern führt einige Analysen auf Grundlage dieser Daten durch.
Und basierend auf dieser Analyse werden die Verbraucher fortfahren und das Portfolio ihres Finanzinstituts
entsprechend anpassen.
Mal sehen, ein Aktienmarkt geht nach unten.
Dann könnte die Gruppe der Verbraucher eine Logik haben, ihre Aktien zu verkaufen.
Dies ist also eine der einfachen Logiken, die implementiert werden können.
Ich meine, es wäre viel komplizierter.
Wir untersuchen jedoch das vereinfachte Szenario, in dem die Produzentenkinasen und die Verbraucher integriert werden können,
um einen bestimmten Anwendungsfall zu bilden.
Wenn Sie also auf die Verbraucher schauen, kann es verschiedene Verbraucher wie Kinasen oder Datenanalysen geben, die es
Ihnen ermöglichen, die Daten in Echtzeit zu verarbeiten.
Es ermöglicht Ihnen also, einige Analysen zusätzlich zu den Daten durchzuführen, die auf Kinasen gespeichert sind.
Toll.
Nun, bevor wir zum Schluss kommen, lassen Sie mich Ihnen noch schnell zeigen, wie einfach es ist, einige Daten aus
diesem Jahr in Guinness hochzuladen.
Ich habe einen einfachen Befehl, der im Grunde genommen vorgeht und ihn gemäß dem Guinness Esteem hinzufügt.
Wenn Sie also in den Streamnamen schauen, wird er als Demo-Steam bezeichnet.
Und der Dampf, den wir hier haben, ist auch Demo-Dampf.
Also, was genau das macht, es geht im Grunde weiter und fügt eine Datenkoaleszenz-Demo-Daten in einem Guinness-Stream
hinzu.
Wenn ich also fortfahre und hier auf Android drücke, sehen Sie, dass wir das Passende haben.
Also im Grunde wurden diese Daten von Demodaten erfolgreich auf Kinasen hochgeladen.
Insgesamt ist das Senden von Daten an Kinasen also extrem einfach.
Sobald ihre Daten bei Guinness angekommen sind, können Sie verschiedene Verbraucher nutzen, um Analysen auf Grundlage
dieser Daten durchzuführen und das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Dies ist also die sehr allgemeine Übersicht über den Amazon Kinases-Service.