Cómo.
Y bienvenido de nuevo.
Ahora, al comienzo de hoy, hablaremos sobre Amazon en la cena.
Entonces, en la descripción general de límite alto, Amazon Athena es un servicio que nos permite analizar varios archivos de registro
de una fuente de datos utilizando una secuencia estándar.
Por ejemplo, supongamos que tiene datos o una gran cantidad de datos en una secuencia.
¿Qué podría hacer para analizar?
Entonces, lo que puede hacer, usarlo básicamente puede escribir una sola consulta y enviarla a Tina.
Tina B Dependiendo de la consulta de secuela, seguirá adelante y analizará el libro de la base de datos y le
dará el resultado.
Entonces, comprendamos rápidamente algunos de los casos de uso en los que Tina puede ser útil.
Así que supongamos que tiene una gran cantidad de archivos de registro de exploración en la nube que están disponibles en
su depósito S3 y desea ver rápidamente quién ha iniciado sesión en la nube en los últimos diez días.
Entonces, para analizar rápidamente este caso de uso específico, o tal vez desee continuar y analizar algún caso de uso diferente
dentro de los registros de seguimiento de la nube.
Por lo general, para el análisis, lo que necesita, necesita algún tipo de solución como Splunk o la clave de correo electrónico.
Así que tal vez digamos que desea realizar análisis.
Entonces, lo que haga, básicamente creará lo fácil de extender además de eso, fácil de instanciar,
implementará Splunk o alguna otra solución de monitoreo de registros, y luego continuará y agregará una fuente de datos o importará
el tren en la nube. inicia sesión en Splunk o Realtek.
Y luego sigue adelante y comienza a analizar tus datos en el rastro de la nube.
Así que este es uno.
La segunda forma es dejar que los datos estén en un libro.
Continúe y envíe la consulta a un pin sobre qué es exactamente lo que desea analizar.
Y dependiendo de su consulta de secuela, Athena seguirá adelante y le dará los resultados.
Así que esto es lo básico.
Así que sigamos adelante y tengamos una demostración rápida.
Entonces, actualmente dentro de un depósito de flujo de datos, algunos datos.
Y esto es básicamente un registro relacionado con el frente de la nube.
Entonces, si ve que tiene una marca de tiempo específica aquí, tiene la solicitud
que se hizo, tiene los EE. UU. y en el lado derecho también tiene otra información relacionada
con el sistema operativo, etc. y esa es una gran parte de la fuente de registro que está disponible actualmente.
Entonces, todos estos datos son parte del depósito S3 de prueba.
Entonces, lo que queremos es seguir adelante y analizar estos datos.
Entonces, para la demostración de hoy, ya tengo las conexiones configuradas.
Entonces, lo que seguiremos y haremos será seguir adelante y consultar datos.
Entonces, incluso en la consola de Athena, verá que el diagrama es muy sencillo.
Entonces, apunta a una fuente de datos para iniciar la consulta de Athena y puede seguir adelante y analizar los resultados.
Estupendo.
Así que sigamos adelante y abramos los datos de la consulta aquí.
Así que actualmente ves que tenemos una base de datos y también tenemos una tabla llamada SCAF Logs que básicamente
contiene otros detalles sobre lo que podría esperarse dentro del archivo de registro, como los métodos de ubicación de Big Time, etc.
Entonces, lo que necesitamos, necesitamos agregar una consulta de secuela.
Así que tengo una consulta de continuación de muestra que continúa y analiza los registros entre esta fecha específica de
este cyflogwr aquí.
Así que sigamos adelante y hagamos clic en la derecha.
Así que actualmente se está ejecutando.
Y si verás antes, básicamente nos da el resultado.
Entonces, básicamente, lo que estamos buscando, si observa este conjunto de fuentes de registro,
básicamente contiene este sistema operativo, detalles como Android, Windows Airways, etc.
Entonces, básicamente estamos analizando cuántos recuentos de sistemas operativos están presentes en el conjunto de archivos de registro.
Eso es parte del cubo S3.
Así es como realmente se ve.
Ahora, supongamos que también desea analizar la información relacionada con el navegador, que son los navegadores
desde los que los usuarios inician sesión.
Así que dentro de ti, si estás mirando la tabla, también tenemos una para navegadores.
Así que déjame seguir adelante y reemplazar el sistema operativo por el navegador.
Vamos rápidamente durante.
Está analizando los datos.
El análisis está completo y si verás que tienes el navegador Firefox cuenta 794, Opera tiene 85 y así sucesivamente.
Entonces, si ve cada vez que tiene un libro de historial detallado, una consulta de secuela real, se vuelve muy
simple seguir adelante e identificar rápidamente su caso de uso.
Ya no tiene que construir todo el sistema de monitoreo como Splunk, LP, etc. para poder consultar los datos que forman parte de
un libro de historia.
Muchas veces la cantidad de datos es bastante grande.
Y con Athena, cuando apuntó al depósito S3, y si escribe una consulta simple, se vuelve muy
fácil seguir adelante y analizar y obtener el resultado apropiado en un rápido ganar.
Esta es una descripción general de muy alto nivel sobre Amazon, Athena.