Ecco.
E bentornato.
Ora, nel video di oggi, parleremo di Amazon Kindness Service.
Ora, tieni presente che, a seconda del tipo di dati con cui hai a che fare
nella tua organizzazione, anche il servizio appropriato che può essere utilizzato cambierà di conseguenza.
Quindi ha sempre vari servizi, come se avessero uno spiedini, hai EMR,
hai gentilezza, ecc. , e ognuno ha la sua importanza.
Quando discutiamo dello streaming di dati, Amazon chinasi è uno dei servizi appropriati che possono essere
utilizzati.
Quindi, prima di entrare e discutere delle chinasi, è importante per noi capire di cosa tratta esattamente
questo flusso di dati.
Quindi, in una panoramica di alto livello, lo streaming di dati è il flusso continuo di dati generato da varie
fonti.
Quindi scaviamo nell'esempio lì.
Diciamo che hai sensori in tutta la città che andranno avanti e misureranno qualcosa e lo
invieranno a fonti centrali.
Quindi questi sensori invieranno continuamente alcuni dati o trasmetteranno continuamente alcuni dati alla fonte centrale.
Quindi questo tipo di dati viene continuamente inviato da vari sensori in più luoghi.
Questo tipo di dati può essere definito flusso di dati.
Oppure facciamo qualche altro esempio.
Uno degli esempi più semplici, se dovessi essere mercato azionario, sono i suoi stessi dati.
Quindi, ad esempio, se hai osservato il mercato azionario, hai un flusso continuo di dati che scorre
e acquisti e ordini continui che fluiscono attraverso i tempi del mercato azionario.
Quindi questo tipo di dati viene anche chiamato dati in streaming qui.
Quindi, quando discutiamo dello streaming di dati, questo servizio in entrambi i luoghi consigliato per
gestirlo è chinasi.
Ora, esaminiamo le sfide che le organizzazioni devono affrontare quando lavorano principalmente con lo streaming di dati.
Ad esempio, quando si tratta di dati in streaming, è necessario un sistema adeguato in grado di gestire un
carico così grande.
Quindi, idealmente, l'elaborazione dei dati in streaming richiede due livelli primari.
Uno è il livello di archiviazione e il secondo è il livello di elaborazione.
E quando discutiamo del livello di archiviazione, una delle poche funzionalità davvero consigliate nel livello di
ricerca è la forte coerenza, l'ordine dei record e le letture riproducibili.
E quando discutiamo del livello di elaborazione, questo livello di elaborazione è principalmente responsabile del
consumo dei dati dal livello di archiviazione e dell'esecuzione di alcuni calcoli su quei dati e molte altre
attività.
Quindi questi sono i due livelli importanti coinvolti nello streaming dei dati.
Ora, come organizzazione, puoi implementare dati, vari strumenti open source e strumenti di velocità disponibili
che possono funzionare con lo streaming di dati.
Ora, di nuovo, quando si lavora con l'open source oltre che con gli strumenti,
una delle sfide principali è che devi occuparti di molte cose, incluso l'hosting delle applicazioni.
Se l'applicazione è lenta, devi avere prestazioni limitate, disponibilità elevata, clustering,
ecc.
Quindi, per superare tutto questo, puoi utilizzare le chinasi di Amazon.
Quindi Amazon chinasi semplifica la raccolta, l'elaborazione e l'analisi dei dati in streaming in tempo reale in modo da poter
ottenere informazioni tempestive e reagire rapidamente alle nuove informazioni.
Quindi, a un livello molto alto, tutti voi, ogni volta che avete dati in streaming, potete facilmente utilizzare
le chinasi e tutto, dalle prestazioni di sicurezza, all'elevata disponibilità, ecc. è curato dalle chinasi
stesse.
Ora, quando discutiamo di nuovo di chinasi simili agli spiedini SKU, ci sono tre entità coinvolte.
Uno è il produttore, il secondo è il flusso ad esso e il terzo è il consumatore.
Quindi produrre non è una cosa.
Ma qualsiasi entità che sta producendo le informazioni, come ad esempio, abbiamo discusso sui sensori.
Quindi i sensori non sono altro che il produttore, che produce molte informazioni.
E dove invieranno le informazioni?
Invieranno le informazioni a una sorta di flusso che puoi considerare come chinasi Amazon.
Quindi le informazioni da tutti questi produttori verranno inviate alle chinasi e dalle chinasi.
Puoi connettere più consumatori che possono addestrare un certo tipo di analisi su di esso e produrre alcuni
risultati rilevanti.
Quindi, prima di concludere, andiamo avanti ed esaminiamo esattamente come potrebbe apparire.
Quindi attualmente sono in macchina e questa è la console.
E se vedi ho un flusso di dati disponibile.
Quindi questo è fondamentalmente il flusso di dati in cui i produttori possono inviare i loro dati per sapere una volta che hai
i loro dati, anche tutti questi grafici verranno compilati.
Ma i gruppi di dati attuali non sono disponibili principalmente perché questo è il team più recente che abbiamo creato.
Ora, se guardi qui, hai anche le chinasi Amazon.
E quello che fa questo agente, è fondamentalmente un Java.
Quindi per l'applicazione che ti consente di sincronizzare i dati con questo flusso kinesis specifico.
Ora, quando discutiamo di a.
Tutti questi produttori, questo produttore ha bisogno di un modo per inviare i dati in streaming alle chinasi.
Quindi, per quei produttori, ci sono diversi modi in cui i loro dati possono essere inviati.
Uno di questi è attraverso le chinasi, agente o guerriero.
E la seconda cosa sono i consumatori, come stavamo discutendo, il consumatore è dalla parte giusta.
Quindi, una volta che i loro dati sono stati inviati alle chinasi, cosa è necessario fare esattamente per quei dati specifici?
Quindi è qui che il consumatore entra davvero in scena.
Ora, ancora una volta, una delle domande che sorgono è: qual è il ruolo dei consumatori?
Quindi diamo un'occhiata.
Quindi, se si esamina questo primo esempio di istituto finanziario, si tiene traccia dei cambiamenti del mercato azionario in
tempo reale e si adegua di conseguenza il proprio portafoglio.
Quindi, se hai le chinasi, cosa si può fare?
L'analisi in tempo reale di un mercato azionario può essere inviata alle chinasi e quindi avrai una serie di consumatori.
Questo insieme di consumatori eseguirà alcune analisi su questi dati.
E sulla base di questa analisi, i consumatori andranno avanti e di conseguenza solo il portafoglio del
loro istituto finanziario.
Ad esempio, vediamo, un mercato azionario sta scendendo.
Quindi l'insieme dei consumatori potrebbe avere una logica per vendere le proprie azioni.
Quindi questa è una delle logiche semplici che possono essere implementate.
Voglio dire, sarebbe molto più complicato.
Ma stiamo esaminando lo scenario semplicistico in cui i produttori chinasi e i consumatori possono essere
integrati per formare un caso d'uso specifico.
Quindi, se stai guardando ai consumatori, possono esserci vari consumatori come chinasi, analisi dei dati, che ti
consentono di elaborare i dati in tempo reale.
Quindi ti consente di eseguire alcune analisi in aggiunta ai dati archiviati sulle chinasi.
Grande.
Ora, prima di concludere, lascia che ti mostri anche rapidamente quanto sia facile caricare alcuni dati su Guinness
lo sta facendo da quest'anno.
Ho un semplice comando che fondamentalmente va avanti e lo aggiunge secondo la Guinness Stima.
Quindi, se guardi nel nome dello stream, viene chiamato come demo steam.
E il vapore che abbiamo qui è anche vapore demo.
Quindi, cosa fa esattamente questo, fondamentalmente va avanti e aggiunge dati demo che uniscono i dati in un flusso
Guinness.
Quindi, se vado avanti e premo Android qui, vedi che abbiamo il piccolo appropriato.
Quindi, in pratica, questi dati dei dati demo sono stati caricati con successo su chinasi.
Quindi, nel complesso, inviare dati alle chinasi è estremamente semplice.
Una volta che i loro dati sono arrivati a Guinness is, puoi utilizzare vari consumatori per eseguire
analisi su quei dati e ottenere quel risultato desiderabile.
Quindi questa è la panoramica di altissimo livello sul servizio Amazon Kinases.