Wie geht es dir?
Und willkommen zurück.
Nun, zu Beginn des heutigen Tages werden wir beim Abendessen über Amazon sprechen.
Also bei der Obergrenze Übersicht ist Ihnen Amazon Athena ein Dienst, der es uns ermöglicht, verschiedene Logfiles
aus einer Datenquelle anhand von Standardsequenzen zu analysieren.
Angenommen, Sie haben Daten oder große Datenmengen in einem Stream.
Was könnte ich tun, um zu analysieren?
Was Sie also tun können, verwenden Sie es, um im Grunde eine einzelne Abfrage zu schreiben und sie an eine Tina zu senden.
Tina B Abhängig von der Folgeabfrage wird es weitergehen und das Datenbankbuch analysieren und Ihnen das
Ergebnis geben.
Lassen Sie uns also schnell einige der Anwendungsfälle verstehen, in denen Tina nützlich sein kann.
Nehmen wir also an, Sie haben einen großen Teil der Cloud-Drill-Protokolldateien, die in Ihrem S3-Bucket verfügbar sind, und
Sie möchten schnell sehen, wer sich in den letzten zehn Tagen bei der Cloud angemeldet hat.
Um diesen speziellen Anwendungsfall schnell zu analysieren, oder vielleicht möchten Sie einen anderen
Anwendungsfall in den Cloud-Trail-Protokollen analysieren.
Also im Allgemeinen für die Analyse, was Sie brauchen, brauchen Sie eine Art Lösung wie Splunk oder den E-Mail-Schlüssel.
Nehmen wir also an, Sie möchten Analysen durchführen.
Was Sie also tun, Sie werden im Grunde das einfach zu erweiternde erstellen, einfach
zu instanziieren, Sie werden Splunk oder eine andere Protokollüberwachungslösung bereitstellen und dann fortfahren und eine Datenquelle hinzufügen oder den
Cloud-Zug importieren loggt sich in Splunk oder Realtek ein.
Und dann machen Sie weiter und beginnen mit der Analyse Ihrer Daten im Cloud-Trail.
Das ist also einer.
Die zweite Möglichkeit besteht darin, die Daten in einem Buch zu speichern.
Sie gehen weiter und senden die Abfrage an einen Pin, was genau Sie analysieren möchten.
Und abhängig von Ihrer Fortsetzungsanfrage wird Athena fortfahren und Ihnen die Ergebnisse liefern.
Das sind also die Grundlagen.
Machen wir also weiter und haben eine kurze Demo.
Also derzeit innerhalb eines Stream-Bucket-Daten, einige Daten.
Dies ist also im Grunde ein Protokoll, das sich auf die Wolkenfront bezieht.
Wenn Sie also sehen, dass Sie hier einen bestimmten Zeitstempel haben, haben Sie
die gestellte Anfrage, Sie haben die USA und auf der rechten Seite haben Sie auch verschiedene
andere Informationen zum Betriebssystem usw. und das ist ein großer Teil des derzeit verfügbaren Log-Feeds.
All diese Daten sind also Teil des Test-S3-Buckets.
Was wir also wollen, wir wollen weitermachen und diese Daten analysieren.
Für die heutige Demo habe ich also bereits die Verbindungen konfiguriert.
Wir werden also fortfahren und Daten abfragen.
Sogar in der Athena-Konsole werden Sie sehen, dass das Diagramm sehr einfach ist.
Sie verweisen also auf eine Datenquelle, um die Abfrage von Athena zu starten, und Sie können fortfahren und die Ergebnisse analysieren.
Toll.
Lassen Sie uns also fortfahren und die Abfragedaten hier öffnen.
Sie sehen also, dass wir derzeit eine Datenbank und eine Tabelle namens SCAF-Protokolle haben, die im
Grunde andere Details darüber enthält, was in der Protokolldatei zu erwarten ist, wie z. B. große Zeitortungsmethoden usw.
Also was wir brauchen, wir müssen eine Folgeabfrage hinzufügen.
Ich habe also eine Beispielfolgeabfrage, die die Protokolle zwischen diesem bestimmten Datum von diesem Cyflogwr
hier analysiert.
Also lass uns weitermachen und rechts klicken.
Es läuft also aktuell.
Und wenn Sie früher sehen, gibt es uns im Grunde das Ergebnis.
Also im Grunde wonach wir suchen, wenn Sie sich diese Reihe von Protokoll-Feeds ansehen,
enthalten sie im Grunde dieses Betriebssystem, Details wie Android, Windows Airways usw.
Wir analysieren also im Grunde, wie viele Betriebssysteme in den Protokolldateien vorhanden sind.
Das ist Teil des S3-Buckets.
So sieht es also wirklich aus.
Nehmen wir nun an, dass Sie auch die browserbezogenen Informationen analysieren möchten, d. h. die
Browser, von denen sich Benutzer anmelden.
Wenn Sie also auf die Tabelle schauen, haben wir in Ihnen auch eine für Browser.
Lassen Sie mich also fortfahren und das Betriebssystem durch den Browser ersetzen.
Lassen Sie uns schnell während.
Es analysiert die Daten.
Die Analyse ist abgeschlossen und wenn Sie sehen, dass Ihr Firefox-Browser 794 zählt, Opera 85 und so weiter.
Wenn Sie also sehen, wann immer Sie ein detailliertes Geschichtsbuch haben, eine echte Folgeabfrage, wird es sehr
einfach, weiterzumachen und Ihren Anwendungsfall schnell zu identifizieren.
Sie müssen nicht mehr das gesamte Überwachungssystem wie Splunk, LP usw. erstellen. um die Daten abfragen zu können, die Teil
eines Geschichtsbuches sind.
Oft ist die Datenmenge ziemlich groß.
Und wenn Sie mit Athena auf den S3-Bucket verwiesen haben und eine einfache Abfrage schreiben, wird es sehr
einfach, weiterzumachen und schnell zu analysieren und das entsprechende Ergebnis zu erhalten, um zu gewinnen.
Das ist also ein sehr hoher Überblick über Amazon, Athena.