Unternehmen suchen ständig nach Möglichkeiten, in Echtzeit mehr Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Kein Wunder, dass eine Studie darauf hinwies, dass Unternehmen, die in Big Data investierten, ihren Gewinn im Durchschnitt um sechs Prozent steigerten. Die gute Nachricht? Es gibt eine Reihe von Datenanalysetools, die Unternehmen nutzen können. Eines davon ist Amazon Web Services, allgemein bekannt als AWS. (1)
AWS bietet eine große Auswahl an Tools, mit denen Unternehmen Daten in großem Umfang verarbeiten, analysieren und visualisieren können. Sie möchten wissen, wie das funktioniert und welchen Nutzen es Ihrem Unternehmen bringt? Warten Sie, denn wir haben einen Leitfaden, der ausführlich erklärt, wie Sie AWS-Datenanalysen effektiv für die Echtzeit-Datenverarbeitung nutzen können. Er vermittelt Ihnen außerdem das Wissen, um Ihre Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.
AWS-Datenanalyse verstehen
Bevor wir uns mit den Besonderheiten der Echtzeit-Datenverarbeitung befassen, müssen wir zunächst die Kernkomponenten der AWS-Datenanalyse besprechen.
AWS bietet ein umfassendes Ökosystem von Services, die für verschiedene Aspekte der Datenverwaltung und -analyse konzipiert sind. Erfahren Sie mehr über die Gestaltung und Verwaltung von AWS-gestützten Data Lakes und die Optimierung von Big-Data-Prozessen. hier; Sie haben auch die Möglichkeit, diesen Artikel bis zum Ende zu lesen, wenn Sie Tipps dazu erhalten möchten, wie Sie AWS-Datenanalysen optimal für die Echtzeit-Datenverarbeitung nutzen können.
Wie bereits erwähnt, besteht der Kern der AWS-Datenanalyse aus einer Reihe leistungsstarker Tools:
Amazon S3
Amazon S3 ist die Grundlage für die Datenspeicherung und bietet eine skalierbare und sichere Plattform zum Speichern großer Datenmengen.
AWS-Kleber
Dies ist ein vollständig verwalteter ETL-Dienst (Extrahieren, Transformieren und Laden), der das Vorbereiten und Laden von Daten für Analysen erleichtert.
Amazon EMR
Es handelt sich um eine Cloud-native Big-Data-Plattform zur Verarbeitung riesiger Datenmengen mit Open-Source-Tools wie Apache Spark, Hive und Presto.
Amazon Kinesis
Eine Plattform für Streaming-Daten auf AWS, die leistungsstarke Dienste zum Laden und Analysieren von Streaming-Daten bietet.
Amazonas Athena
Dies ist ein interaktiver Abfragedienst, der die Datenanalyse direkt in Amazon S3 mithilfe von Standard-SQL erleichtert.
Amazon RedShift
Dies ist ein schnelles, vollständig verwaltetes Data Warehouse, das die Datenanalyse mit Standard-SQL und vorhandenen Business Intelligence (BI)-Tools einfach und kostengünstig ermöglicht.
Diese Dienste bilden das Rückgrat der AWS-Datenanalyse und ermöglichen Unternehmen den Aufbau ausgefeilter Datenverarbeitungs-Pipelines und die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus ihren Daten.
Einrichten Ihrer AWS-Datenanalyseumgebung
Um mit der Echtzeit-Datenverarbeitung auf AWS zu beginnen, müssen Sie Ihre Umgebung richtig einrichten. Wie geht das? Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung:
Erster Schritt
Erstellen Sie ein AWS-Konto, falls Sie noch keines haben.
Zweiter Schritt
Richten Sie dann Ihren Datenspeicher ein. Amazon S3 ist aufgrund seiner Skalierbarkeit und Integration mit anderen AWS-Diensten eine ausgezeichnete Wahl.
Dritter Schritt
Konfigurieren Sie als Nächstes Ihre Datenerfassungspipeline. Für die Echtzeitverarbeitung ist Amazon Kinesis Ihr bevorzugter Dienst. Er kann große Mengen an Streaming-Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten.
Vierter Schritt
Richten Sie dann Ihre Verarbeitungs-Engine ein. Je nach Bedarf können Sie Amazon EMR für die Stapelverarbeitung oder Kinesis Data Analytics für die Echtzeitverarbeitung wählen.
Fünfter Schritt
Bereiten Sie als Nächstes Ihre Datenanalysetools vor. Dazu gehört möglicherweise die Einrichtung von Amazon Athena für SQL-basierte Analysen oder die Verbindung Ihres bevorzugten BI-Tools mit Ihrer AWS-Umgebung.
zuletzt
Wissen Sie, wie viel ein Datendiebstahl im Durchschnitt kostet? Es sind 4.45 Millionen US-Dollar. Der letzte Schritt besteht also darin, sicherzustellen, dass angemessene Datenverwaltungs- und Sicherheitsmaßnahmen vorhanden sind. Glücklicherweise bietet AWS verschiedene Tools und Best Practices zum Sichern Ihrer Daten und zur Einhaltung von Vorschriften. (2)
Echtzeit-Datenverarbeitung mit AWS
Nachdem Ihre Umgebung nun eingerichtet ist, sehen wir uns an, wie Sie AWS für die Echtzeit-Datenverarbeitung nutzen können:
Datenaufnahme mit Kinesis Data Streams
Kinesis Data Streams ist der Ausgangspunkt für die Echtzeit-Datenverarbeitung. Es kann riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen aufnehmen, z. B. IoT-Geräte, Protokolldateien oder Anwendungsdaten.
So richten Sie einen Kinesis-Datenstrom ein:
- Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an.
- Navigieren Sie zu Kinesis.
- Erstellen Sie einen neuen Datenstrom und geben Sie die Anzahl der Shards basierend auf Ihrem Durchsatzbedarf an.
Sobald Ihr Stream eingerichtet ist, können Sie über die Kinesis Data Streams API mit dem Senden von Daten beginnen.
Verarbeitung mit Kinesis Data Analytics
Mit Kinesis Data Analytics können Sie Streaming-Daten dann in Echtzeit mit SQL oder Java verarbeiten und analysieren. Es kann Zeitreihenanalysen durchführen, Echtzeit-Dashboards mit Daten versorgen und Echtzeitmetriken erstellen.
So richten Sie eine Kinesis Data Analytics-Anwendung ein:
- Erstellen Sie in der Kinesis-Konsole eine neue Kinesis Data Analytics-Anwendung.
- Konfigurieren Sie Ihre Eingabe, indem Sie sie mit Ihrem Kinesis-Datenstream verbinden.
- Schreiben Sie Ihre SQL-Abfragen zur Verarbeitung der Streaming-Daten.
- Richten Sie Ihre Ausgabe so ein, dass die verarbeiteten Daten an ihr Ziel gesendet werden.
Der nächste Schritt ist die Datenspeicherung zur weiteren Analyse.
Speicherung und weitere Analyse
Verarbeitete Daten können zur weiteren Analyse in verschiedenen AWS-Datenspeichern aufbewahrt werden. Sie können Amazon S3 zur langfristigen Speicherung von Rohdaten und verarbeiteten Daten verwenden. Amazon Redshift kann auch für Data Warehousing und komplexe analytische Abfragen und Amazon DynamoDB für die NoSQL-Speicherung verarbeiteter Daten verwendet werden, die einen Zugriff mit geringer Latenz benötigen.
Visualisierung und Einblicke
Um Erkenntnisse aus Ihren verarbeiteten Daten zu gewinnen, können Sie Amazon QuickSight verwenden, das BI-Tool von AWS zum Erstellen interaktiver Dashboards.
Es gibt auch BI-Tools von Drittanbietern. Viele beliebte Tools lassen sich gut in AWS-Dienste integrieren.
Bewährte Methoden für AWS-Datenanalyse
Um die AWS-Datenanalyse für die Echtzeitverarbeitung optimal zu nutzen, beachten Sie die folgenden Best Practices:
Optimieren Sie die Datenaufnahme
Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihre Datenerfassungspipeline Ihr Datenvolumen und Ihre Datengeschwindigkeit bewältigen kann. Verwenden Sie Pufferdienste wie Kinesis, um Spitzen im Datenfluss auszugleichen.
Schemadesign
Entwerfen Sie Ihr Datenschema außerdem sorgfältig, um effiziente Abfragen zu unterstützen. Erwägen Sie Partitionierungsstrategien in Diensten wie Amazon S3 und Amazon Redshift.
Kostenmanagement
Überwachen Sie Ihre Nutzung und optimieren Sie auch Ihre Ressourcenzuweisung. Beachten Sie, dass der Umsatz der US-Datenverarbeitungs-, Hosting- und verwandten Dienstleistungsbranche im Jahr 197.8 voraussichtlich rund 2024 Milliarden US-Dollar betragen wird. Diese Zahl zeigt, wie kostspielig Datenverarbeitung und -analyse sein können. Erwägen Sie daher die Verwendung von AWS Cost Explorer und AWS Budgets, um den Überblick über Ihre Ausgaben zu behalten. (3)
Sicherheit und Compliance
Vergessen Sie nicht, umzusetzen starke Sicherheitsmaßnahmen Verwenden Sie AWS Identity and Access Management (IAM) und verschlüsseln Sie Daten sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung.
Performance-Tuning
Es ist auch wichtig, Ihre Analyse-Pipeline regelmäßig zu überwachen und zu optimieren. Verwenden Sie AWS CloudWatch zur Überwachung und richten Sie Warnmeldungen für etwaige Anomalien ein.
Solide Data-Governance-Strategie
Implementieren Sie abschließend eine umfassende Datenverwaltungsstrategie, um Datenqualität, Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.
Fazit
Sie müssen sich an diese Best Practices halten, wenn Sie eine robuste, skalierbare und aufschlussreiche Echtzeit-Datenverarbeitungspipeline auf AWS erstellen möchten. Der Schlüssel zum Erfolg? Niemals aufhören, zu lernen oder zu optimieren. Und wenn Sie sich mit diesen Tools immer besser auskennen und ein Experte in ihrer Verwendung werden, werden Sie neue Wege finden, um aus Ihren Daten Mehrwert zu schöpfen. Das ist es, was Ihr Unternehmen in der datengesteuerten Wirtschaft voranbringen wird.
Literaturhinweise :
1. „Business Analytics: Was es ist und warum es wichtig ist“, Quelle: https://online.hbs.edu/blog/post/importance-of-business-analytics
2. „Cybersicherheitsstatistiken: Fakten und Zahlen, die Sie kennen sollten“, Quelle: https://www.forbes.com/advisor/education/it-and-tech/cybersecurity-statistics/
3. „Branchenumsatz „Datenverarbeitung, Hosting und damit verbundene Dienste“ in den USA von 2012 bis 2024(in Milliarden US-Dollar)", Quelle: https://www.statista.com/forecasts/311160/data-processing-hosting-and-related-services-revenue-in-the-us
