Comment tu.
Et bon retour.
Maintenant, au début d'aujourd'hui, nous allons discuter d'Amazon au dîner.
Ainsi, à la limite supérieure, vous Amazon Athena est un service qui nous permet d'analyser divers fichiers journaux à partir
d'une source de données en utilisant une séquence standard.
Par exemple, supposons que vous ayez des données ou une grande quantité de données dans un flux.
Que pourrais-je faire pour analyser?
Donc, ce que vous pouvez faire, l'utiliser peut essentiellement écrire une seule requête et l'envoyer à une Tina.
Tina B En fonction de la requête de suite, il ira de l'avant et analysera le livre de base de données et il vous
donnera le résultat.
Comprenons donc rapidement quelques-uns des cas d'utilisation où Tina peut être utile.
Supposons donc que vous disposiez d'un grand nombre de fichiers journaux d'exploration du cloud dans votre compartiment S3
et que vous souhaitiez voir rapidement qui s'est connecté au cloud au cours des dix derniers jours.
Donc, afin d'analyser rapidement ce cas d'utilisation spécifique ou peut-être voulez-vous aller de l'avant et analyser un cas d'utilisation
différent dans les journaux de suivi du cloud.
Donc, généralement, pour l'analyse, ce dont vous avez besoin, vous avez besoin d'une sorte de solution comme Splunk ou la clé e-mail.
Alors peut-être disons que vous voulez effectuer des analyses.
Donc, ce que vous faites, vous allez essentiellement créer le facile à étendre en plus de
cela, facile à instancier, vous déploierez Splunk ou une autre solution de surveillance des journaux, puis vous continuerez et ajouterez une source de
données ou importerez le train cloud se connecte à Splunk ou Realtek.
Et puis vous allez de l'avant et commencez à analyser vos données dans le cloud trail.
Alors celui-ci en est un.
La deuxième façon est de laisser les données dans un livre.
Vous allez de l'avant et envoyez la requête à une épingle sur ce que vous voulez exactement analyser.
Et en fonction de votre requête de suite, Athena ira de l'avant et vous donnera les résultats.
C'est donc la base.
Alors allons-y et faisons une démonstration rapide.
Donc, actuellement, dans un flux de données de seau, certaines données.
Il s'agit donc essentiellement d'un journal lié au front du cloud.
Donc, si vous voyez que vous avez un horodatage spécifique ici, vous avez la demande
qui a été faite, vous avez les États-Unis et sur le côté droit, vous avez également diverses autres informations
liées au système d'exploitation, etc. et c'est une grande partie du flux de journaux actuellement disponible.
Toutes ces données font donc partie du compartiment de test S3.
Donc, ce que nous voulons, nous voulons aller de l'avant et analyser ces données.
Donc pour la démo d'aujourd'hui, j'ai déjà les connexions configurées.
Donc, ce que nous allons faire, c'est aller de l'avant et interroger les données.
Ainsi, même dans la console Athena, vous verrez que le diagramme est très simple.
Ainsi, vous pointez vers une source de données pour démarrer la requête Athena et vous pouvez continuer et analyser les résultats.
Génial.
Alors allons-y et ouvrons les données de la requête ici.
Donc, actuellement, vous voyez que nous avons une base de données et nous avons également une table appelée SCAF Logs qui
contient essentiellement d'autres détails sur ce qui pourrait être attendu dans le fichier journal, comme les méthodes de localisation à grande échelle, etc.
Donc, ce dont nous avons besoin, nous devons ajouter une requête de suite.
J'ai donc un exemple de requête de suite qui va de l'avant et analyse les journaux entre cette date spécifique à partir
de ce cyflogwr ici.
Alors allons-y et cliquez à droite.
Il tourne donc actuellement.
Et si vous verrez plus tôt, ça nous donne en gros le résultat.
Donc, fondamentalement, ce que nous recherchons, si vous examinez cet ensemble de flux de journaux,
il contient essentiellement ce système d'exploitation, des détails comme Android, Windows Airways, etc.
Nous analysons donc essentiellement le nombre de systèmes d'exploitation présents dans l'ensemble de fichiers journaux.
Cela fait partie du compartiment S3.
Voilà donc à quoi ça ressemble vraiment.
Supposons maintenant que vous souhaitiez également analyser les informations relatives au navigateur, à savoir les navigateurs
à partir desquels les utilisateurs se connectent.
Donc en vous, si vous regardez le tableau, nous en avons aussi un pour les navigateurs.
Alors laissez-moi aller de l'avant et remplacer le système d'exploitation par le navigateur.
Passons rapidement pendant.
Il analyse les données.
L'analyse est terminée et si vous voyez que votre navigateur Firefox compte 794, Opera est 85 et ainsi de suite.
Donc si vous voyez à chaque fois que vous avez un livre d'histoire détaillé, une véritable requête de suite, il devient très
simple d'aller de l'avant et d'identifier rapidement votre cas d'utilisation.
Vous n'avez plus besoin de construire l'ensemble du système de surveillance comme Splunk, LP, etc. pour pouvoir interroger les données qui font partie
d'un livre d'histoire.
Souvent, la quantité de données est assez énorme.
Et avec Athena, lorsque vous pointez sur le bucket S3, et si vous écrivez une requête simple, il devient très
facile d'aller de l'avant et d'analyser et d'obtenir le résultat approprié en un clin d'œil.
Il s'agit donc d'un aperçu de très haut niveau sur Amazon, Athena.