Tout sur Kinesis Data Analytics expliqué en cinq minutes

AWS Kinesis Data Analytics vous permet d'analyser et de traiter les flux de données en temps réel. Avec ce service, vous pouvez créer des tableaux de bord d'analyse en temps réel, analyser les fichiers journaux à la recherche de problèmes et détecter les anomalies.

Cela vous aide à tirer des enseignements des données, à détecter les problèmes et à y répondre avec peu de latence. Cet article fournit un aperçu de tout ce que vous devez savoir pour utiliser AWS Kinesis Data Analytics.

What is AWS Kinesis Data Analytics?

Analyse de données AWS Kinesis est un service AWS entièrement géré qui fait partie de la famille de services AWS Kinesis. Il vous permet de traiter données en continu tel qu'il est reçu en temps réel. Ces données en continu sont générées en continu par différentes sources telles que Appareils IoT, les flux de clics et les journaux d'applications publicitaires. AWS Kinesis Data Analytics fournit une instance Apache Flink gérée sur AWS Cloud qui utilise des instances EC2 sous le capot

Les autres services de cette famille incluent Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose et Kinesis Data Streams. L'objectif principal de cette famille de services est de fournir des solutions de collecte et de traitement de données en streaming.

Qu'est-ce que le streaming de données ?

Les données en continu sont des données qui circulent en continu dans un système et évoluent continuellement à mesure que de nouvelles informations sont ajoutées. Cela contraste avec les ensembles de données statiques qui restent les mêmes au fil du temps.

AWS Kinesis vous aide à travailler avec des ensembles de données limités et illimités. Les jeux de données délimités ont un début et une fin définis, tandis que les jeux de données illimités ont un début mais n'ont pas de fin définie.

Features of the AWS Kinesis Data Analytics

Parmi les autres fonctionnalités clés, AWS Kinesis Data Analytics fournit les fonctionnalités suivantes :

• Analyses en temps réel sur les données de streaming
• SQL-éditeur basé sur l'écriture de scripts pour effectuer des analyses
• Mise à l'échelle automatique pour une disponibilité et une fiabilité élevées
• Intégration avec d'autres services AWS.

Importance of Kinesis Data Analytics to a Business

• Kinesis Data Analytics vous permet de prendre des décisions plus rapidement en fournissant facilement les informations dont vous avez besoin. La recherche et la synthèse des données en informations significatives prendraient du temps et ralentiraient la prise de décision sans Analyse des données.
• Il permet également une détection plus rapide des anomalies afin qu'elles puissent être résolues plus tôt. Par exemple, une entreprise traitant des transactions peut signaler des activités suspectes pouvant indiquer une fraude. Cette anomalie peut alors être résolue rapidement.
• Les opérations commerciales peuvent être surveillées et contrôlées en temps réel. Les données peuvent être collectées à partir de diverses sources, telles que des événements de sites Web, des mesures IoT et des données provenant de différents capteurs.

The Architecture of AWS Kinesis Data Analytics

Comme tout système de traitement, AWS Kinesis Data Analytics comprend plusieurs composants qui collectent les données, les traitent et génèrent les données modifiées. L'architecture d'AWS Kinesis est également composée de sources de données, d'applications de traitement, de destinations de sortie et de flux intégrés à l'application pour déplacer les données au sein du système.

Les sources de données peuvent être n'importe quelle source de flux de données. Cela peut inclure des services AWS tels que Firehose, S3 Buckets et Kinesis Data Streams. Les sources de données peuvent également se trouver en dehors d'AWS, telles que les données de séries chronologiques.

Les applications de traitement sont les applications AWS Kinesis que vous créez. Ces applications transformeront les données reçues en données de sortie plus significatives et plus pertinentes. Ces applications sont écrites en SQL et appliquent les requêtes de manière répétée sur les données obtenues à partir des sources de données.

Les destinations de sortie pour vos données traitées incluent les flux de données, Firehose, les compartiments S3 et Amazon MSK. La destination peut également être des tableaux de bord analytiques.

Kinesis Data Analytics utilise également des flux intégrés à l'application pour gérer le flux de données entre les différentes étapes de traitement. Ces flux agissent comme des canaux pour transférer des données entre des requêtes SQL ou des opérations Flink au sein de l'application.

Key Components of AWS Kinesis Data Analytics

AWS Kinesis Data Analytics est composé de trois composants principaux. Dans cette section, nous discuterons de ce que sont ces composants et de leurs fonctionnalités associées.

Apache Flink

La plateforme AWS Kinesis Data Analytics est une instance gérée d'Apache Flink. Il est hébergé sur l'infrastructure cloud d'Amazon, en particulier les instances EC2 qui évoluent automatiquement en fonction de l'utilisation. Apache Flink est un framework pour créer des applications de streaming hautement disponibles et précises.

Cela fonctionne bien avec les données illimitées et limitées. Le cadre s'exécute comme un système distribué sur le système informatique du cluster. Apache Flink parallélise les applications et les distribue pour qu'elles soient calculées dans le cluster.

Studio d'analyse de données Kinesis

Kinesis Data Analytics Studio vous permet de créer des visualisations et d'exécuter des requêtes à l'aide de blocs-notes. Ces blocs-notes prennent en charge SQL, Python et Scala dans le même environnement de développement.

Cette prise en charge inclut la coloration syntaxique et la validation. Vous utilisez l'API pour créer des requêtes exécutées sur les données de flux dans ces blocs-notes.

Les blocs-notes Data Analytics Studio sont hébergés sur des instances EC2 à mise à l'échelle automatique. Cela signifie que vous n'avez jamais à vous soucier de l'infrastructure sous-jacente car il s'agit d'une solution sans serveur.

Application SQL d'analyse de données Kinesis

Les applications SQL d'analyse de données s'intègrent aux flux de données et au firehose pour vous permettre d'ingérer des données, de les traiter avec SQL et de renvoyer les résultats aux services AWS.

Ce composant fournit un éditeur basé sur la console pour créer et écrire des requêtes SQL. En plus d'écrire vos requêtes, vous pouvez utiliser des modèles prédéfinis pour les opérations courantes afin de ne pas avoir à tout réinventer et de travailler plus rapidement.

Why Use Kinesis Data Analytics

# 1. Évolutivité

Ce service est une instance Apache Flink gérée. Apache Flink utilise l'informatique en cluster parallèle pour répartir le travail à effectuer. AWS adapte automatiquement la taille du cluster de calcul sous-jacent en fonction des besoins. Cela rend Kinesis Data Analytics automatiquement évolutif pour gérer des flux de données très volumineux.

# 2. Performance

Apache Flink est très performant lorsqu'il travaille avec de grandes quantités de données en raison du réseau informatique parallèle massivement évolutif sur lequel il s'exécute. Presque toutes les opérations sont effectuées en mémoire ou dans des structures de données efficaces sur disque. Cela fournit des latences inférieures à la seconde lors de l'exécution d'opérations.

# 3. OPTIMISATION

La plate-forme est également personnalisable pour maximiser les performances. Par exemple, vous pouvez modifier l'heure des fenêtres, la taille des fenêtres et les fenêtres basculantes ou coulissantes pour optimiser les performances. Vous pouvez également filtrer les données pour vous concentrer sur les attributs qui vous intéressent. Lorsque vous écrivez votre SQL, vous pouvez également améliorer ses performances en optimisant la requête.

# 4. Sécurité

AWS Kinesis Data Analytics offre la sécurité du cloud AWS. Cela inclut la possibilité de chiffrer les données en transit, de gérer l'accès aux données et aux analyses, ainsi que les mises à jour et les correctifs réguliers que vous attendez des services gérés dans le cloud.

# 5. garantie

Le service vous permet également de vous conformer aux réglementations en matière de données et de confidentialité. Il facilite la définition de vos politiques de conservation et de suppression des données. De plus, vous pouvez également utiliser les services AWS qui vous aident à identifier les menaces et les incidents en temps réel. Cela garantit que les données sont traitées correctement et de manière appropriée.

Use Cases and Applications of Kinesis Data Analytics

De manière générale, AWS Kinesis Data Analytics vous permet d'écrire du code pour lire, traiter et stocker en continu les données reçues des flux de données en temps réel. C'est incroyablement utile car cela vous permet de construire beaucoup de choses, telles que :

• Construire des tableaux de bord Analytics pour traiter les données au fur et à mesure qu'elles sont reçues rapidement. Ces données peuvent être des événements sur votre site Web/plate-forme que vous souhaiteriez traiter pour mieux comprendre comment les utilisateurs interagissent avec.
• Traiter les données pour les rendre plus significatives avant de les diffuser vers d'autres services AWS tels que les compartiments Amazon S3, Amazon Kinesis Data Streams ou Amazon MSK.
• Traiter les données provenant des appareils IoT et les stocker en temps réel.

Case Studies and Success Stories

Arité

Arity est une entreprise technologique impliquée dans le transport. Ils visent à rendre le transport plus sûr, plus rapide et plus intelligent. Cela nécessite de tirer des enseignements de quantités massives de données de conduite qui sont diffusées en continu. Avec AWS Kinesis Data Analytics, ils peuvent le faire. De plus, ils ont réduit le temps nécessaire pour résoudre les défis de trimestres à semaines.

Nextdoor

Nextdoor est une application pour les réseaux sociaux localisés. L'application fournit des nouvelles du quartier local, des conseils et des informations sur les entreprises locales. AWS Kinesis Data Analytics s'est avéré inestimable pour eux lorsqu'il s'agit d'obtenir des informations telles que l'efficacité des clients sur leurs différents canaux d'engagement.

Autodesk

Autodesk est un créateur de logiciels utilisés dans la conception et l'ingénierie. Cela inclut des produits populaires tels qu'AutoCAD et Revit utilisés dans le dessin technique. Ils utilisent AWS Kinesis Data Analytics pour analyser leurs journaux afin de mieux comprendre comment les clients utilisent leurs produits et d'améliorer les logiciels qu'ils créent.

Learning Resources

# 1. Ressources d'analyse de données AWS Kinesis

Ressources d'analyse de données AWS Kinesis d'AWS est un ensemble d'excellentes ressources pour commencer à apprendre AWS Kinesis. Vous pouvez également leur faire confiance pour les guides les plus à jour et les plus complets. Ils disposent également d'une documentation complète couvrant les différents aspects de la plateforme.

# 2. Tutoriel AWS Kinesis pour les débutants - YouTube

Il existe également des tutoriels sur YouTube, comme celui-ci.

Mot de la fin

Cet article était une introduction à AWS Kinesis Data Analytics. Le but était de vous présenter le service, pourquoi vous pourriez vouloir l'utiliser et où il serait le plus utile.

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