Como você.
E bem-vindo de volta.
Agora, no início de hoje, estaremos discutindo sobre a Amazônia no jantar.
Portanto, na visão geral de alto limite, o Amazon Athena é um serviço que nos permite analisar vários arquivos de log
de uma fonte de dados usando a sequência padrão.
Por exemplo, digamos que você tenha dados ou uma grande quantidade de dados em um fluxo.
O que eu poderia fazer para analisar?
Então, o que você pode fazer, usá-lo pode basicamente escrever uma única consulta e enviá-la para um Tina.
Tina B Dependendo da consulta de sequência, ele irá analisar o livro do banco de dados e fornecerá
o resultado.
Então, vamos entender rapidamente alguns dos casos de uso em que Tina pode ser útil.
Então, digamos que você tenha uma grande quantidade de arquivos de log de drill de nuvem disponíveis em
seu bucket do S3 e queira ver rapidamente quem fez login na nuvem nos últimos dez dias.
Portanto, para analisar rapidamente esse caso de uso específico ou talvez você queira ir em frente e analisar algum caso
de uso diferente nos logs de trilha da nuvem.
Então, geralmente para análise, o que você precisa, você precisa de algum tipo de solução como o Splunk ou a chave de e-mail.
Então, digamos que você queira realizar análises.
Então, o que você faz, basicamente criará o fácil de estender em cima disso, fácil de
instância, implantará o Splunk ou alguma outra solução de monitoramento de log e, em seguida, prosseguirá e adicionará uma fonte de dados
ou importar o trem de nuvem logs para Splunk ou Realtek.
E então você vai em frente e começa a analisar seus dados na trilha da nuvem.
Então este é um.
A segunda maneira é deixar os dados em um livro.
Você vai em frente e envia a consulta para um pino sobre o que exatamente você deseja analisar.
E dependendo da sua consulta de sequência, Athena irá em frente e fornecerá os resultados.
Então esse é o básico.
Então vamos em frente e fazer uma demonstração rápida.
Então, atualmente, dentro de um fluxo de dados de bucket, alguns dados.
E então este é basicamente um log relacionado à frente de nuvem.
Então, se você vir que tem um timestamp específico aqui, você tem o pedido
que foi feito, você tem os EUA e no lado direito você também tem várias outras informações
relacionadas ao sistema operacional, etc. e essa é uma grande parte do feed de log que está disponível no momento.
Portanto, todos esses dados fazem parte do bucket de teste do S3.
Então, o que queremos, queremos ir em frente e analisar esses dados.
Então, para a demonstração de hoje, já tenho as conexões configuradas.
Então, o que vamos fazer é ir em frente e consultar os dados.
Portanto, mesmo no console Athena, você verá que o diagrama é muito direto.
Então, você aponta para uma fonte de dados para iniciar a consulta do Athena e pode prosseguir e analisar os resultados.
Excelente.
Então vamos em frente e abrir os dados da consulta aqui.
Então, atualmente, você vê que temos um banco de dados e também temos uma tabela chamada SCAF Logs, que basicamente
contém outros detalhes sobre o que pode ser esperado no arquivo de log, como métodos de localização de tempo grande, etc.
Então, o que precisamos, precisamos adicionar uma consulta de sequência.
Então, eu tenho uma consulta de sequência de amostra que vai adiante e analisa os logs entre essa data específica
deste cyflogwr aqui.
Então vamos em frente e clique à direita.
Portanto, está atualmente em execução.
E se você ver antes, basicamente nos dá o resultado.
Então, basicamente o que estamos procurando, se você olhar para este conjunto de feeds de
log, basicamente ele contém esse sistema operacional, detalhes como Android, Windows Airways, etc.
Então, estamos basicamente analisando quantas contagens de sistema operacional estão presentes no conjunto de arquivos de log.
Isso faz parte do bucket do S3.
Então é assim que realmente parece.
Agora, digamos que você também queira analisar as informações relacionadas ao navegador, que são os navegadores
dos quais os usuários estão efetuando login.
Então dentro de você, se estiver olhando para a mesa, também temos uma para navegadores.
Então deixe-me ir em frente e substituir o sistema operacional pelo navegador.
Vamos rapidamente durante.
Está analisando os dados.
A análise está concluída e se você perceber que o navegador Firefox tem 794, o opera é 85 e assim por diante.
Então, se você vê sempre que tem um livro de história detalhado, uma verdadeira consulta de sequência, fica muito simples
seguir em frente e identificar rapidamente seu caso de uso.
Você não precisa mais construir todo o sistema de monitoramento como Splunk, LP, etc. para poder consultar os dados que fazem parte de
um livro de história.
Muitas vezes a quantidade de dados é muito grande.
E com o Athena, quando você aponta para o bucket do S3, e se você escreve uma consulta simples, fica
muito fácil ir em frente e analisar e obter o resultado apropriado em uma vitória rápida.
Portanto, esta é uma visão geral de alto nível sobre a Amazon, Athena.