Ini kamu.
Dan selamat datang kembali.
Nah, di video hari ini, kita akan membahas tentang Amazon Kindness Service.
Sekarang, perhatikan bahwa tergantung pada jenis data yang Anda hadapi di organisasi
Anda, layanan yang sesuai yang dapat digunakan juga akan berubah.
Jadi selalu ada berbagai layanan, seperti mereka memiliki tusuk sate, Anda memiliki EMR,
Anda memiliki kebaikan, dll. , dan masing-masing memiliki kepentingannya sendiri.
Jika kita membahas tentang streaming data, maka Amazon kinases adalah salah satu layanan yang tepat untuk
digunakan.
Jadi pertama-tama, sebelum kita masuk dan membahas tentang kinase, penting bagi kita untuk memahami apa
sebenarnya data streaming ini.
Jadi pada ikhtisar tingkat tinggi, streaming data adalah aliran data berkelanjutan yang dihasilkan oleh berbagai
sumber.
Jadi mari kita gali contoh di sana.
Katakanlah Anda memiliki sensor di seluruh kota yang akan mengukur sesuatu dan mengirimkannya
ke sumber pusat.
Jadi sensor ini akan terus mengirimkan beberapa data atau terus mengalirkan beberapa data ke sumber pusat.
Jadi jenis data ini yang terus-menerus dikirim oleh berbagai sensor ke berbagai tempat.
Jenis data ini dapat disebut sebagai data streaming.
Atau mari kita ambil beberapa contoh lagi.
Salah satu contoh termudah, jika Anda akan menjadi pasar saham, adalah datanya sendiri.
Jadi misalnya, jika Anda telah mengamati pasar saham, Anda memiliki aliran data yang terus-menerus mengalir
dan pembelian dan pesanan terus-menerus yang mengalir melalui pengaturan waktu pasar saham.
Jadi jenis data ini juga disebut sebagai data streaming di sini.
Jadi ketika kita membahas tentang streaming data, layanan ini di salah satu tempat yang direkomendasikan untuk
menanganinya adalah kinase.
Sekarang, mari kita lihat tantangan yang dihadapi organisasi saat mereka terutama bekerja dengan streaming data.
Misalnya, ketika Anda berurusan dengan streaming data, Anda memerlukan sistem yang memadai yang dapat menangani beban yang
begitu besar.
Jadi idealnya, pemrosesan data streaming membutuhkan dua lapisan utama.
Salah satunya adalah lapisan penyimpanan, dan kedua adalah lapisan pemrosesan.
Dan ketika kita membahas tentang lapisan penyimpanan, salah satu dari sedikit fitur yang sangat direkomendasikan di
lapisan pencarian adalah konsistensi yang kuat, urutan rekaman, pembacaan yang dapat diputar ulang.
Dan ketika kita membahas tentang lapisan pemrosesan, lapisan pemrosesan ini terutama bertanggung jawab untuk
mengkonsumsi data dari lapisan penyimpanan dan menjalankan beberapa perhitungan di atas data itu dan banyak tugas
lainnya.
Jadi ini adalah dua lapisan penting yang terlibat dalam streaming data.
Sekarang, sebagai organisasi, Anda dapat mengimplementasikan data, berbagai alat sumber terbuka, serta alat kecepatan
yang tersedia yang dapat bekerja dengan data streaming.
Sekarang lagi, ketika Anda bekerja dengan open source serta menjadi alat, salah
satu tantangan utama yang terlibat adalah Anda harus mengurus banyak hal, termasuk hosting aplikasi.
Jika aplikasi berjalan lambat, Anda harus memiliki kinerja terbatas, ketersediaan tinggi, pengelompokan,
dll.
Jadi untuk mengatasi semua ini, Anda bisa memanfaatkan Amazon kinase.
Jadi Amazon kinase memudahkan pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data streaming waktu nyata sehingga Anda bisa mendapatkan wawasan
tepat waktu dan bereaksi cepat terhadap informasi baru.
Jadi pada tingkat yang sangat tinggi, Anda semua, setiap kali Anda memiliki data streaming, Anda dapat dengan mudah
menggunakan kinase dan semuanya mulai dari kinerja keamanan, ketersediaan tinggi, dll. diurus oleh kinase itu
sendiri.
Sekarang ketika kita membahas tentang kinase lagi yang mirip dengan tusuk sate SKU, ada tiga entitas yang terlibat.
Salah satunya adalah produsen, kedua adalah aliran ke sana, dan ketiga adalah konsumen.
Jadi hasilkan itu bukan apa-apa.
Tetapi entitas mana pun yang menghasilkan informasi seperti misalnya, kami telah membahas tentang sensor.
Jadi sensor tidak lain adalah produsen, yang menghasilkan banyak informasi.
Dan kemana mereka akan mengirimkan informasinya?
Mereka akan mengirimkan informasi ke beberapa jenis aliran agar Anda dapat menganggapnya sebagai Amazon kinase.
Jadi informasi dari semua produsen ini akan dikirim ke kinase dan dari kinase.
Anda dapat menghubungkan banyak konsumen yang dapat melatih beberapa jenis analitik di atasnya dan menghasilkan beberapa hasil
yang relevan.
Jadi sebelum kita menyimpulkan, mari kita lanjutkan dan lihat seperti apa sebenarnya ini.
Jadi saat ini saya di dalam mobil dan ini adalah konsol.
Dan jika Anda melihat saya memiliki satu aliran data yang tersedia.
Jadi ini pada dasarnya adalah aliran data di mana produsen dapat mengirimkan data mereka untuk mengetahui setelah Anda memiliki data
mereka, semua grafik ini juga akan diisi.
Tetapi grup data saat ini tidak tersedia terutama karena ini adalah tim terbaru yang kami buat.
Sekarang, jika Anda melihat ke sini, Anda juga memiliki Amazon kinase.
Dan apa yang dilakukan agen ini, pada dasarnya adalah Java.
Jadi untuk aplikasi yang memungkinkan Anda menyinkronkan data ke aliran kinesis khusus ini.
Sekarang ketika kita membahas a.
Semua produsen ini, produsen ini membutuhkan cara untuk mengirim data streaming ke kinase.
Jadi bagi produsen tersebut, ada banyak cara di mana data mereka dapat dikirim.
Salah satunya adalah melalui kinase, agen atau prajurit.
Dan yang kedua adalah konsumen, seperti yang kita diskusikan, konsumen ada di sebelah kanan.
Jadi begitu data mereka dikirim ke kinase, apa sebenarnya yang perlu dilakukan untuk data spesifik itu?
Jadi di sinilah konsumen benar-benar masuk ke dalam gambar.
Sekarang, sekali lagi, salah satu pertanyaan yang muncul adalah, apa peran konsumen?
Jadi mari kita lihat.
Jadi, jika Anda melihat contoh pertama lembaga keuangan ini, lacak perubahan pasar
saham secara real time dan sesuaikan portofolionya.
Jadi jika Anda memiliki kinase, apa yang bisa dilakukan?
Analitik realtime dari pasar saham dapat dikirim ke kinase dan kemudian Anda akan memiliki satu set konsumen.
Kumpulan konsumen ini akan menjalankan beberapa analitik di atas data ini.
Dan berdasarkan analitik ini, konsumen akan melanjutkan dan hanya portofolio lembaga keuangan mereka
yang sesuai.
Misalnya, mari kita lihat, pasar saham sedang turun.
Maka himpunan konsumen mungkin memiliki logika untuk menjual saham mereka.
Jadi ini adalah salah satu logika sederhana yang bisa diterapkan.
Maksudku, itu akan jauh lebih rumit.
Tapi kami melihat skenario sederhana di mana produsen kinase dan konsumen dapat diintegrasikan
untuk membentuk kasus penggunaan tertentu.
Jadi jika Anda mencari konsumen, mungkin ada berbagai konsumen seperti kinase, analisis data, yang
memungkinkan Anda memproses data secara real time.
Jadi ini memungkinkan Anda untuk melakukan beberapa analitik di atas data yang disimpan di kinase.
Besar.
Sekarang, sebelum kita menyimpulkan, izinkan saya juga dengan cepat menunjukkan kepada Anda betapa mudahnya mengunggah beberapa data ke Guinness
yang dilakukan mulai tahun ini.
Saya memiliki perintah sederhana yang pada dasarnya melanjutkan dan menambahkannya sesuai dengan Penghargaan Guinness.
Jadi jika Anda melihat nama alirannya, itu disebut sebagai demo steam.
Dan steam yang kita punya disini juga steam demo.
Jadi apa tepatnya ini, pada dasarnya melanjutkan dan menambahkan data demo menggabungkan data dalam aliran
Guinness.
Jadi jika saya melanjutkan dan menekan Android di sini, Anda lihat kami mendapatkan sedikit yang sesuai.
Jadi pada dasarnya data data demo ini telah berhasil diunggah ke kinase.
Jadi secara keseluruhan, mengirim data ke kinase sangat sederhana.
Setelah data mereka tiba di Guinness, Anda dapat menggunakan berbagai konsumen untuk melakukan analisis di
atas data tersebut dan mencapai hasil yang diinginkan.
Jadi ini adalah ikhtisar tingkat yang sangat tinggi tentang layanan Amazon Kinases.