O AWS Kinesis Data Analytics permite analisar e processar fluxos de dados em tempo real. Com esse serviço, você pode criar painéis analíticos em tempo real, verificar arquivos de log em busca de problemas e detectar anomalias.
Isso ajuda você a obter insights de dados, detectar problemas e responder a problemas com pouca latência. Este artigo fornece uma visão geral de tudo o que você precisa saber para usar o AWS Kinesis Data Analytics.
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O que é o AWS Kinesis Data Analytics?
Fonte: aws.amazon.com
O AWS Kinesis Data Analytics é um serviço da AWS totalmente gerenciado que faz parte da família de serviços AWS Kinesis. Ele permite que você processe dados de streaming à medida que são recebidos em tempo real. Esses dados de streaming são gerados continuamente por diferentes fontes, como dispositivos IoT, clickstreams e logs de aplicativos de anúncios. O AWS Kinesis Data Analytics fornece uma instância Apache Flink gerenciada na Nuvem AWS que usa instâncias EC2 sob o capô
Outros serviços dessa família incluem Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose e Kinesis Data Streams. O principal objetivo desta família de serviços é fornecer soluções para coleta e processamento de dados de streaming.
O que são dados de streaming?
Dados de streaming são dados que fluem continuamente para um sistema e evoluem continuamente à medida que mais informações são adicionadas. Isso contrasta com os conjuntos de dados estáticos que permanecem os mesmos ao longo do tempo.
O AWS Kinesis ajuda você a trabalhar com conjuntos de dados limitados e ilimitados. Os conjuntos de dados limitados têm um início e um fim definidos, enquanto os conjuntos de dados ilimitados têm um início, mas não um fim definido.
Recursos do AWS Kinesis Data Analytics
Entre outros recursos importantes, o AWS Kinesis Data Analytics fornece os seguintes recursos:
- Análise em tempo real de dados de streaming
- Editor baseado em SQL para escrever scripts para realizar análises
- Dimensionamento automático para alta disponibilidade e confiabilidade
- Integração com outros serviços da AWS.
A importância do Kinesis Data Analytics para uma empresa
- O Kinesis Data Analytics permite que você tome decisões mais rapidamente, fornecendo prontamente as informações de que você precisa. Fornecer e resumir dados em informações significativas levaria tempo e atrasaria a tomada de decisões sem a análise de dados.
- Também permite uma detecção mais rápida de anomalias para que possam ser resolvidas mais cedo. Por exemplo, transações de processamento de negócios podem sinalizar atividades suspeitas que podem indicar fraude. Esta anomalia pode então ser resolvida rapidamente.
- As operações de negócios podem ser monitoradas e controladas em tempo real. Os dados podem ser coletados de várias fontes, como eventos do site, medições de IoT e dados de diferentes sensores.
A arquitetura do AWS Kinesis Data Analytics
Como qualquer sistema de processamento, o AWS Kinesis Data Analytics compreende vários componentes que recebem dados, os processam e geram os dados modificados. A arquitetura do AWS Kinesis é composta de forma semelhante por fontes de dados, aplicativos de processamento, destinos de saída e fluxos no aplicativo para mover dados dentro do sistema.
As fontes de dados podem ser qualquer fonte de dados de streaming. Isso pode incluir serviços da AWS, como Firehose, S3 Buckets e Kinesis Data Streams. As fontes de dados também podem estar fora da AWS, como dados de séries temporais.
Os aplicativos de processamento são os aplicativos do AWS Kinesis que você cria. Esses aplicativos transformarão os dados recebidos em dados de saída mais significativos e perspicazes. Esses aplicativos são escritos em SQL e aplicam as consultas repetidamente nos dados obtidos das fontes de dados.
Os destinos de saída para seus dados processados incluem fluxos de dados, Firehose, baldes S3 e Amazon MSK. O destino também pode ser painéis analíticos.
O Kinesis Data Analytics também usa fluxos no aplicativo para gerenciar o fluxo de dados entre diferentes estágios de processamento. Esses fluxos atuam como canais para transferir dados entre consultas SQL ou operações Flink dentro do aplicativo.
Principais componentes do AWS Kinesis Data Analytics
O AWS Kinesis Data Analytics é composto por três componentes principais. Nesta seção, discutiremos o que são esses componentes e suas funcionalidades associadas.
Apache Flink
A plataforma AWS Kinesis Data Analytics é uma instância gerenciada do Apache Flink. Ele é hospedado na infraestrutura de nuvem da Amazon – especificamente instâncias do EC2 que escalam automaticamente com base no uso. O Apache Flink é uma estrutura para criar aplicativos de streaming altamente disponíveis e precisos.
Ele funciona bem com dados ilimitados e limitados. A estrutura é executada como um sistema distribuído no sistema de computação em cluster. O Apache Flink paraleliza os aplicativos e os distribui para serem computados no cluster.
Estúdio de análise de dados do Kinesis
Fonte: aws.amazon.com
O Kinesis Data Analytics Studio permite que você crie visualizações de consultas de execução de anúncios usando notebooks. Esses notebooks oferecem suporte a SQL, Python e Scala no mesmo ambiente de desenvolvimento.
Esse suporte inclui destaque e validação de sintaxe. Você usa a API para criar consultas executadas nos dados de streaming nesses notebooks.
Os notebooks do Data Analytics Studio são hospedados em instâncias do EC2 com dimensionamento automático. Isso significa que você nunca precisa se preocupar com a infraestrutura subjacente, pois é uma solução sem servidor.
Aplicativo SQL do Kinesis Data Analytics
Fonte: docs.aws.amazon.com
Os aplicativos SQL de análise de dados integram-se a fluxos de dados e firehose para permitir a ingestão de dados, processá-los com SQL e enviar resultados de volta aos serviços da AWS.
Este componente fornece um editor baseado em console para criar e gravar consultas SQL. Além de escrever suas consultas, você pode usar modelos pré-construídos para operações comuns, para não ter que reinventar tudo e fazer o trabalho mais rápido.
Por que usar o Kinesis Data Analytics
#1. Escalabilidade
Este serviço é uma instância gerenciada do Apache Flink. O Apache Flink usa computação em cluster paralelo para distribuir o trabalho a ser feito. A AWS dimensiona automaticamente o tamanho do cluster de computação subjacente com base na necessidade. Isso torna o Kinesis Data Analytics dimensionável automaticamente para lidar com fluxos de dados muito grandes.
#2. Desempenho
O Apache Flink é muito eficiente ao trabalhar com grandes quantidades de dados devido à rede de computação paralela massivamente escalonável em que é executado. Quase todas as operações são executadas na memória ou em estruturas de dados eficientes em disco. Isso fornece latências de subsegundos ao executar operações.
#3. Otimização
A plataforma também é personalizável para maximizar o desempenho. Por exemplo, você pode alterar o tempo das janelas, os tamanhos das janelas e as janelas em cascata ou deslizantes para otimizar o desempenho. Você também pode filtrar os dados para focar nos atributos de seu interesse. Ao escrever seu SQL, você também pode melhorar seu desempenho otimizando a consulta.
#4. Segurança
O AWS Kinesis Data Analytics oferece a segurança da Nuvem AWS. Isso inclui a capacidade de criptografar dados em trânsito, gerenciar o acesso a dados e análises e as atualizações e patches regulares que você espera dos serviços gerenciados na nuvem.
#5. Conformidade
O serviço também permite ajudá-lo a cumprir os regulamentos de dados e privacidade. Ele facilita a definição de suas políticas de retenção e exclusão de dados. Além disso, você também pode usar os serviços da AWS que ajudam a identificar ameaças e incidentes em tempo real. Isso garante que os dados sejam tratados de forma correta e apropriada.
Casos de uso e aplicativos do Kinesis Data Analytics
Amplamente, o AWS Kinesis Data Analytics permite que você escreva código para ler, processar e armazenar continuamente dados recebidos de fluxos de dados em tempo real. Isso é incrivelmente útil, pois permite que você construa muitas coisas, como:
- Construindo painéis de análise para processar os dados à medida que são recebidos rapidamente. Esses dados podem ser eventos em seu site/plataforma que você gostaria de processar para entender melhor como os usuários interagem com eles.
- Processar dados para torná-los mais significativos antes de transmiti-los para outros serviços da AWS, como Amazon S3 Buckets, Amazon Kinesis Data Streams ou Amazon MSK.
- Processamento de dados provenientes de dispositivos IoT e armazenamento em tempo real.
Estudos de caso e histórias de sucesso
arity
Arity é uma empresa de tecnologia envolvida em transporte. Eles visam tornar o transporte mais seguro, rápido e inteligente. Isso requer obter insights de grandes quantidades de dados de direção que são transmitidos. Com o AWS Kinesis Data Analytics, eles podem fazer isso. Além disso, eles reduziram o tempo necessário para resolver desafios de trimestres para semanas.
Próxima porta
Nextdoor é um app para redes sociais localizadas. O aplicativo fornece notícias locais, dicas e informações sobre empresas locais. O AWS Kinesis Data Analytics provou ser inestimável para eles ao obter insights como a eficácia dos clientes em seus diferentes canais de engajamento.
Autodesk
A Autodesk é um criador de software usado em design e engenharia. Isso inclui produtos populares, como AutoCAD e Revit, usados em desenhos técnicos. Eles usam o AWS Kinesis Data Analytics para analisar seus logs para entender melhor como os clientes usam seus produtos e melhorar o software que eles fazem.
Recursos de aprendizagem
#1. Recursos de análise de dados do AWS Kinesis
AWS Kinesis Data Analytics Resources da AWS é um conjunto de excelentes recursos para começar a aprender o AWS Kinesis. Você também pode confiar neles para obter os guias mais atualizados e abrangentes. Eles também possuem uma documentação abrangente que cobre os diferentes aspectos da plataforma.
#2. Tutorial do AWS Kinesis para iniciantes – YouTube
Há também tutoriais no YouTube, como este.
Palavras Finais
Este artigo foi uma introdução ao AWS Kinesis Data Analytics. O objetivo era apresentá-lo ao serviço, por que você pode querer usá-lo e onde seria mais útil.
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