Olha Você aqui.
E bem-vindo de volta.
Agora, no vídeo de hoje, falaremos sobre o Amazon Kindness Service.
Agora, observe que, dependendo do tipo de dados com os quais você está lidando em
sua organização, o serviço apropriado que pode ser usado também mudará de acordo.
Então sempre tem vários serviços, como tem espetinhos, tem EMR,
tem gentilezas, etc. , e cada um tem sua importância.
Quando discutimos sobre streaming de dados, as Amazon kinases são um dos serviços apropriados que podem ser
usados.
Então, primeiro, antes de entrarmos e discutirmos sobre as quinases, é importante entendermos o que exatamente são
esses dados de streaming.
Portanto, em uma visão geral de alto nível, os dados de streaming são o fluxo contínuo de dados gerado por várias
fontes.
Então vamos cavar no exemplo lá.
Digamos que você tenha sensores em toda a cidade que vão em frente e medem algo e o
enviam para fontes centrais.
Portanto, esses sensores enviarão continuamente alguns dados ou transmitirão continuamente alguns dados para a fonte central.
Portanto, esse tipo de dados está sendo enviado continuamente por vários sensores em vários lugares.
Este tipo de dados pode ser referido como dados de streaming.
Ou vamos dar mais alguns exemplos.
Um dos exemplos mais fáceis, se você for o mercado de ações, são seus próprios dados.
Então, por exemplo, se você observou o mercado de ações, você tem um fluxo contínuo de dados que está fluindo
e compras e pedidos contínuos que estão fluindo através dos horários do mercado de ações.
Portanto, esse tipo de dados também é chamado de streaming de dados aqui.
Então, quando discutimos sobre streaming de dados, esse serviço em qualquer lugar que é recomendado para lidar com isso
são as quinases.
Agora, vamos analisar os desafios que a organização enfrenta quando está trabalhando principalmente com dados de streaming.
Por exemplo, quando você está lidando com dados de streaming, você precisa de um sistema adequado que possa lidar com uma
carga tão grande.
Então, idealmente, o processamento de dados de streaming requer duas camadas primárias.
Uma é a camada de armazenamento e a segunda é a camada de processamento.
E quando discutimos sobre a camada de armazenamento, um dos poucos recursos realmente recomendados na
camada de pesquisa é a consistência forte, ordenação de registros, leituras reproduzíveis.
E quando discutimos sobre a camada de processamento, essa camada de processamento é a principal
responsável por consumir os dados da camada de armazenamento e executar alguma computação em cima desses dados e muitas
outras tarefas.
Portanto, essas são as duas camadas importantes envolvidas no streaming de dados.
Agora, como organização, você pode implementar dados, várias ferramentas de código aberto, bem como ferramentas de
velocidade disponíveis que podem funcionar com dados de streaming.
Agora, novamente, quando você está trabalhando com software livre e ferramentas, um dos
principais desafios envolvidos é que você precisa cuidar de muitas coisas, incluindo hospedagem de aplicativos.
Se o aplicativo estiver lento, você deve ter desempenho limitado, alta disponibilidade, clustering,
etc.
Então, para superar tudo isso, você pode fazer uso das quinases da Amazon.
Assim, o Amazon kinases facilita a coleta, o processamento e a análise de dados de streaming em tempo real para que você
possa obter insights oportunos e reagir rapidamente a novas informações.
Então, em um nível muito alto, todos vocês, sempre que tiverem dados de streaming, podem facilmente fazer uso
de quinases e tudo, desde desempenho de segurança, alta disponibilidade etc. é cuidado pelas próprias
quinases.
Agora, quando discutimos sobre quinases novamente semelhantes aos espetos de SKU, existem três entidades envolvidas.
Um é o produtor, o segundo é o fluxo para ele e o terceiro é o consumidor.
Então produzir isso não é uma coisa.
Mas qualquer entidade que esteja produzindo a informação como, por exemplo, discutimos sobre sensores.
Então os sensores nada mais são do que o produtor, que produz muita informação.
E para onde eles enviarão as informações?
Eles enviarão as informações para algum tipo de fluxo para que você possa considerá-lo como quinases da Amazon.
Assim, as informações de todos esses produtores serão enviadas para as quinases e das quinases.
Você pode conectar vários consumidores que podem treinar algum tipo de análise em cima disso e produzir alguns
resultados relevantes.
Portanto, antes de concluirmos, vamos em frente e vejamos exatamente como isso pode ser.
Então, atualmente estou no carro e este é o console.
E se você ver que eu tenho um fluxo de dados disponível.
Então este é basicamente o fluxo de dados onde os produtores podem enviar seus dados para saber que assim que você tiver
seus dados, todos esses gráficos também serão preenchidos.
Mas os grupos de dados atuais não estão disponíveis principalmente porque esta é a equipe mais nova que criamos.
Agora, se você olhar aqui, você também tem quinases da Amazon.
E o que esse agente faz, é basicamente um Java.
Portanto, para o aplicativo que permite sincronizar os dados com esse fluxo de kinesis específico.
Agora, quando discutimos a.
Todos esses produtores, esse produtor precisa de uma maneira de enviar os dados de streaming para as quinases.
Portanto, para esses produtores, existem várias maneiras de enviar seus dados.
Uma delas é através das quinases, agente ou guerreiro.
E a segunda coisa é o consumidor, como estávamos discutindo, o consumidor está do lado direito.
Então, uma vez que seus dados estão sendo enviados para as quinases, o que exatamente precisa ser feito para esses dados específicos?
Então é aí que o consumidor realmente entra em cena.
Agora, novamente, uma das perguntas que vem é: qual é o papel dos consumidores?
Então vamos dar uma olhada.
Então, se você olhar para este primeiro exemplo de instituição financeira, acompanhe as mudanças no mercado de
ações em tempo real e ajuste sua carteira de acordo.
Então, se você tem quinases, o que pode ser feito?
A análise em tempo real de um mercado de ações pode ser enviada para quinases e então você terá um conjunto de consumidores.
Esse conjunto de consumidores executará algumas análises sobre esses dados.
E com base nessa análise, os consumidores irão em frente e apenas o portfólio de sua instituição
financeira de acordo.
Por exemplo, vamos ver, um mercado de ações está caindo.
Então o conjunto de consumidores pode ter uma lógica para vender suas ações.
Portanto, esta é uma das lógicas simples que podem ser implementadas.
Quer dizer, seria muito mais complicado.
Mas estamos olhando para o cenário simplista em que os produtores de quinases e os consumidores podem ser
integrados para formar um caso de uso específico.
Portanto, se você estiver olhando para os consumidores, pode haver vários consumidores, como quinases, análise de dados, o
que permite processar os dados em tempo real.
Portanto, permite que você execute algumas análises sobre os dados armazenados nas quinases.
Excelente.
Agora, antes de concluirmos, deixe-me também mostrar rapidamente como é fácil fazer upload de alguns dados para o Guinness que está
fazendo a partir deste ano.
Eu tenho um comando simples que basicamente vai em frente e adiciona de acordo com o Guinness Esteem.
Então, se você olhar para o nome do fluxo, ele é chamado de vapor de demonstração.
E o vapor que temos aqui também é o vapor de demonstração.
Então, o que exatamente isso faz, basicamente segue em frente e adiciona dados de demonstração de coalescência de dados em um fluxo do
Guinness.
Então, se eu for em frente e pressionar Android aqui, você verá que temos o pouco apropriado.
Então, basicamente, esses dados de dados de demonstração foram carregados com sucesso para quinases.
Portanto, no geral, enviar dados para quinases é extremamente simples.
Uma vez que seus dados chegaram ao Guinness, você pode usar vários consumidores para realizar análises
sobre esses dados e alcançar esse resultado desejável.
Portanto, esta é a visão geral de alto nível sobre o serviço Amazon Kinases.