Aquí estás.
Y bienvenido de nuevo.
Ahora, en el video de hoy, hablaremos sobre Amazon Kindness Service.
Ahora, tenga en cuenta que, según el tipo de datos con los que esté tratando
en su organización, el servicio apropiado que se puede usar también cambiará en consecuencia.
Entonces siempre tiene varios servicios, como que tienen pinchos, tienes EMR,
tienes amabilidades, etc. , y cada uno tiene su propia importancia.
Cuando hablamos sobre la transmisión de datos, Amazon Kinase es uno de los servicios apropiados que se pueden
usar.
Entonces, primero, antes de entrar y hablar sobre las quinasas, es importante que entendamos de qué se trata exactamente
esta transmisión de datos.
Entonces, en una descripción general de alto nivel, la transmisión de datos es el flujo continuo de datos generado por varias
fuentes.
Así que vamos a profundizar en el ejemplo allí.
Digamos que tiene sensores en toda la ciudad que seguirán adelante y medirán algo y lo enviarán
a las fuentes centrales.
Por lo tanto, estos sensores enviarán continuamente algunos datos o transmitirán continuamente algunos datos a la fuente central.
Entonces, este tipo de datos que varios sensores envían continuamente a través de múltiples lugares.
Este tipo de datos se puede denominar datos de transmisión.
O tomemos algunos ejemplos más.
Uno de los ejemplos más sencillos, si se trata del mercado de valores, son sus propios datos.
Entonces, por ejemplo, si ha observado el mercado de valores, tiene un flujo continuo de datos que fluyen y
compras y pedidos continuos que fluyen a través de los tiempos del mercado de valores.
Entonces, este tipo de datos también se conoce como transmisión de datos aquí.
Entonces, cuando discutimos sobre la transmisión de datos, este servicio en cualquier lugar que se recomienda para manejarlo
son las quinasas.
Ahora, veamos los desafíos que enfrenta la organización cuando trabaja principalmente con transmisión de datos.
Por ejemplo, cuando se trata de transmisión de datos, necesita un sistema adecuado que pueda manejar una carga
tan grande.
Entonces, idealmente, el procesamiento de datos de transmisión requiere dos capas principales.
Una es la capa de almacenamiento y la segunda es la capa de procesamiento.
Y cuando hablamos sobre la capa de almacenamiento, una de las pocas características que realmente se recomiendan en
la capa de búsqueda es una fuerte consistencia, ordenación de registros, lecturas reproducibles.
Y cuando hablamos sobre la capa de procesamiento, esta capa de procesamiento es la principal
responsable de consumir los datos de la capa de almacenamiento y ejecutar algunos cálculos sobre esos datos y muchas
otras tareas.
Estas son las dos capas importantes que están involucradas en la transmisión de datos.
Ahora, como organización, puede implementar datos, varias herramientas de código abierto y herramientas de velocidad
disponibles que pueden funcionar con transmisión de datos.
Ahora, de nuevo, cuando trabaja con código abierto y herramientas, uno de los principales
desafíos que implica es que debe encargarse de muchas cosas, incluido el alojamiento de aplicaciones.
Si la aplicación se ejecuta lentamente, debe tener un rendimiento limitado, alta disponibilidad, agrupamiento,
etc.
Entonces, para superar todo esto, puede utilizar las quinasas de Amazon.
Por lo tanto, Amazon Kinase facilita la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos de transmisión en tiempo real para que
pueda obtener información oportuna y reaccionar rápidamente ante la nueva información.
Entonces, en un nivel muy alto, todos ustedes, siempre que tengan datos de transmisión, pueden usar fácilmente
quinasas y todo, desde rendimiento de seguridad, alta disponibilidad, etc. es atendido por las propias
quinasas.
Ahora, cuando volvemos a discutir acerca de las quinasas similares a las brochetas de SKU, hay tres entidades involucradas.
Uno es productor, el segundo es flujos hacia él y el tercero es consumidor.
Así que producir eso no es una cosa.
Pero cualquier entidad que esté produciendo la información como, por ejemplo, habíamos discutido sobre los sensores.
Entonces, los sensores no son más que el productor, que produce mucha información.
¿Y a dónde enviarán la información?
Enviarán la información a algún tipo de flujo para que pueda considerar que son quinasas de Amazon.
Entonces, la información de todos estos productores se enviará a las quinasas y desde las quinasas.
Puede conectar a varios consumidores que pueden entrenar algún tipo de análisis además y producir algunos
resultados relevantes.
Entonces, antes de concluir, avancemos y veamos cómo se vería exactamente esto.
Así que actualmente estoy en el auto y esta es la consola.
Y si ve que tengo un flujo de datos disponible.
Entonces, este es básicamente el flujo de datos donde los productores pueden enviar sus datos para saber que una vez que tenga
sus datos, todos estos gráficos también se completarán.
Pero los grupos de datos actuales no están disponibles principalmente porque este es el equipo más nuevo que hemos creado.
Ahora, si miras aquí, también tienes quinasas de Amazon.
Y lo que hace este agente, es básicamente un Java.
Entonces, para la aplicación que le permite sincronizar los datos con este flujo de kinesis específico.
Ahora, cuando hablamos de a.
Todos estos productores, este productor necesita una forma de enviar los datos de transmisión a las quinasas.
Entonces, para esos productores, hay varias formas en que se pueden enviar sus datos.
Uno de ellos es a través de las quinasas, agente o guerrero.
Y la segunda cosa son los consumidores, como estábamos discutiendo, el consumidor está en el lado derecho.
Entonces, una vez que sus datos se envían a las quinasas, ¿qué se debe hacer exactamente para esos datos específicos?
Así que aquí es donde el consumidor realmente entra en escena.
Ahora, nuevamente, una de las preguntas que surge es, ¿cuál es el papel de los consumidores?
Así que echemos un vistazo.
Entonces, si observa este primer ejemplo de institución financiera, realiza un seguimiento de los cambios en el mercado de
valores en tiempo real y ajusta su cartera en consecuencia.
Entonces, si tienes quinasas, ¿qué se puede hacer?
El análisis en tiempo real de un mercado de valores se puede enviar a las quinasas y luego tendrá un conjunto de consumidores.
Este conjunto de consumidores ejecutará algunos análisis además de estos datos.
Y según este análisis, los consumidores seguirán adelante y solo la cartera de su institución
financiera en consecuencia.
Por ejemplo, veamos, una bolsa de valores está bajando.
Entonces el conjunto de consumidores podría tener una lógica para vender sus acciones.
Así que esta es una de las lógicas simples que se pueden implementar.
Quiero decir, sería mucho más complicado.
Pero estamos analizando el escenario simplista en el que los productores de quinasas y los consumidores pueden integrarse
para formar un caso de uso específico.
Entonces, si está mirando a los consumidores, puede haber varios consumidores como quinasas, análisis de datos, lo que
le permite procesar los datos en tiempo real.
Por lo tanto, le permite realizar algunos análisis además de los datos que se almacenan en las quinasas.
Estupendo.
Ahora, antes de concluir, permítanme mostrarles rápidamente lo fácil que es cargar algunos datos en
Guinness desde este año.
Tengo un comando simple que básicamente continúa y lo agrega de acuerdo con Guinness Estima.
Entonces, si observa el nombre de la transmisión, se llama Steam de demostración.
Y el vapor que tenemos aquí también es vapor de demostración.
Entonces, ¿qué hace exactamente esto? Básicamente continúa y agrega datos de demostración de fusión de datos en una secuencia de
Guinness.
Entonces, si sigo adelante y presiono Android aquí, verán que obtuvimos el pequeño apropiado.
Entonces, básicamente, estos datos de demostración se han cargado con éxito a las quinasas.
Entonces, en general, enviar datos a quinasas es extremadamente simple.
Una vez que sus datos han llegado a Guinness, puede hacer uso de varios consumidores para realizar
análisis sobre esos datos y lograr el resultado deseado.
Esta es la descripción general de muy alto nivel sobre el servicio Amazon Kinases.