Duomenys yra būtini šiuolaikinėms įmonėms. Organizacijos kas sekundę generuoja daugybę informacijos – nuo klientų operacijų iki daiktų interneto įrenginių žurnalų. Tačiau šis duomenų antplūdis dažnai kelia daugiau iššūkių nei galimybių. Kaip galite valdyti duomenis iš kelių šaltinių? Kaip ją efektyviai apdorojate ir analizuojate? Svarbiausia, kaip visa tai pasiekti, kontroliuojant išlaidas ir sudėtingumą?
Štai kur AWS klijai ir Amazonės Atėnė pradės veikti – du galingi „Amazon Web Services“ įrankiai, kurie veikia kartu, kad būtų aiškesnis duomenų chaosas. AWS Glue automatizuoja duomenų atradimo, paruošimo ir transformavimo procesus, o Athena leidžia analizuoti šiuos duomenis tiesiogiai Amazon S3 naudojant SQL. Kartu jie sudaro keičiamo, saugaus ir ekonomiško duomenų ežero pagrindą.
Taip pat skaitykite: AWS Lambda: Sklandus be serverio taikomųjų programų mastelio keitimas
Šis straipsnis padės jums sukurti modernų duomenų ežerą. Ištirsime, kaip nustatyti duomenų perdavimo vamzdynus, optimizuoti užklausas, užtikrinti patikimą prieigos valdymą ir stebėti, kaip šie įrankiai integruojami realiame scenarijuje.
Duomenų centralizavimas naudojant AWS klijus
AWS klijai supaprastina dažnai sudėtingą užduotį įtraukti įvairius duomenų rinkinius į centralizuotą duomenų ežerą. Nesvarbu, ar jūsų duomenys yra reliacinėse duomenų bazėse, vietinėse sistemose ar nestruktūrizuotuose failuose, „Glue“ padeda visa tai sutvarkyti po vienu stogu.
Automatizuoti metaduomenų aptikimą
Pirmasis žingsnis kuriant duomenų ežerą yra jūsų duomenų supratimas. „AWS Glue Crawlers“ nuskaito jūsų duomenų šaltinius, ištraukia metaduomenis ir automatiškai sukuria lentelių apibrėžimus klijų duomenų kataloge. Šie metaduomenys naudojami kaip veiksmų planas, todėl jūsų duomenis galima lengvai rasti ir pateikti užklausas.
Pavyzdžiui, tarkime, kad jūsų duomenys saugomi „Amazon S3“. Glue Crawlers gali nustatyti failų tipus, pvz., JSON, Parquet arba CSV, nustatyti jų schemą ir užpildyti duomenų katalogą atitinkama informacija. Ši automatizacija sutaupo daugybę valandų, kurios kitu atveju būtų praleistos rankiniu būdu nustatant schemas.
Duomenų transformavimo supaprastinimas
Kai jūsų duomenys yra suskirstyti į katalogą, prieš analizę juos dažnai reikia išvalyti arba praturtinti. AWS Glue Studio siūlo vaizdinę sąsają, skirtą projektuoti, vykdyti ir stebėti ETL (Extract, Transform, Load) užduotis. Galite sukurti darbo eigas, kad išvalytumėte netvarkingus duomenų rinkinius, sujungtumėte kelis šaltinius arba pritaikytumėte verslo logiką.
Pavyzdžiui:
- Standartizuokite nenuoseklius datos formatus.
- Išfiltruokite pasikartojančius įrašus.
- Sujunkite pardavimo duomenis iš skirtingų regionų į vieningą duomenų rinkinį.
Dėl intuityvaus „Glue Studio“ nuvilkimo dizaino ETL darbo eigos tampa prieinamos net minimalią kodavimo patirtį turinčioms komandoms.
Duomenų perdavimo linijų efektyvumo užtikrinimas
Efektyvumas yra labai svarbus tvarkant didelius duomenų rinkinius. Suplanuokite, kad klijų tikrinimo programos veiktų periodiškai, kad duomenų katalogas būtų atnaujintas, kai gaunami nauji duomenys. Kurdami ETL darbo eigas, apsvarstykite galimybę skirstyti duomenis pagal logines grupes, pvz., datą arba regioną, kad optimizuotumėte paskesnes užklausas.
AWS Glue veikia kaip jūsų duomenų ežero pagrindas, leidžiantis gauti ir tvarkyti duomenis su minimaliomis rankinėmis pastangomis.
Duomenų analizė naudojant „Amazon Athena“.
Kai duomenys bus paruošti, Amazonės Atėnė suteikia interaktyvią, be serverio platformą, leidžiančią ją analizuoti tiesiogiai „Amazon S3“. Naudodami standartinį SQL, galite pateikti duomenų užklausą nereikalaujant sudėtingos infrastruktūros.
Duomenų skaidymo vaidmuo
Perskirstymas yra vienas iš efektyviausių būdų optimizuoti Athena užklausas. Duomenis skirstydami į skaidinius, pvz., pagal metus, mėnesį ar regioną, sumažinate užklausų metu nuskaitomų duomenų kiekį, todėl pasiekiami greitesni rezultatai ir mažesnės išlaidos.
Apsvarstykite elektroninės prekybos operacijų duomenų rinkinį. Jei duomenys suskirstyti pagal metus ir mėnesį, užklausos užsakymai nuo 2023 m. sausio mėn. nuskaitys tik tą konkretų skaidinį, o ne visą duomenų rinkinį. Šis paprastas optimizavimas gali drastiškai pagerinti užklausos našumą.
Užklausos našumo optimizavimas
Norėdami dar labiau pagerinti našumą, išsaugokite duomenis stulpelių formatais, pvz., „Parquet“ arba „ORC“. Šie formatai saugo duomenis pagal stulpelius, todėl greičiau ir pigiau pateikti užklausas pagal konkrečius laukus. Duomenų suspaudimas tokiais formatais kaip GZIP arba Snappy taip pat gali sumažinti saugojimo išlaidas ir padidinti užklausos greitį.
Skirsnių projekcija yra dar viena vertinga duomenų rinkinių su daugybe skaidinių tvarkymo funkcija. Apibrėždami skaidinius pačioje užklausoje, sumažinate duomenų katalogo nuskaitymo išlaidas.
Veiksmingų SQL užklausų rašymas
Veiksmingos užklausos yra labai svarbios norint išlaikyti mažas išlaidas. Visada filtruokite skirsnių raktus ir venkite SELECT * užklausų, nebent to reikia. Pavyzdžiui:
| PASIRINKITE kliento_id, iš viso_išleista IŠ sandorių KUR metai = 2023 IR mėnuo = 1; |
Šis metodas užtikrina, kad „Athena“ nuskaito tik atitinkamus duomenis, sumažindama užklausos laiką ir išlaidas.
Duomenų ežero apsauga naudojant AWS ežero formavimąsi
Augant jūsų duomenų ežerui, svarbu apsaugoti neskelbtiną informaciją. AWS Lake Formation supaprastina prieigos kontrolę ir valdymą, suteikdama centralizuotus įrankius saugumui užtikrinti.
Tiksli prieigos kontrolė
Lake Formation leidžia apibrėžti leidimus lentelės, stulpelio ar net eilutės lygiu. Pavyzdžiui, galite leisti rinkodaros analitikams peržiūrėti tik bendrus pardavimų duomenis ir apriboti prieigą prie išsamios klientų informacijos.
Ežerų formavimo integravimas su AWS tapatybės ir prieigos valdymu (IAM) įgalina patikimą vaidmenimis pagrįstą prieigos valdymą. Priskirkite vaidmenis pagal darbo funkcijas, pvz., duomenų inžinierius, analitikus ar auditorius, ir laikykitės mažiausiai privilegijų principų, kad sumažintumėte saugumo riziką.
Duomenų klasifikavimas ir žymėjimas
Klasifikuokite savo duomenis pagal jautrumą, pvz., AII (asmens identifikavimo informaciją), finansinius duomenis arba viešuosius duomenis. Lake Formation žymėjimo sistema leidžia automatiškai taikyti politiką pagal šias klasifikacijas. Taip užtikrinama, kad jautrūs duomenys būtų tinkamai tvarkomi, net kai pridedami nauji duomenų rinkiniai.
Atitikties užtikrinimas
Daugelis pramonės šakų reikalauja griežtai laikytis taisyklių, tokių kaip GDPR arba HIPAA. „Lake Formation“ audito žurnaluose pateikiamas išsamus įrašas apie tai, kas ir kada pasiekė kokius duomenis, todėl audito metu lengviau parodyti atitiktį.
Naudodami Lake Formation galite apsaugoti savo duomenis, leisdami įgaliotiems vartotojams išgauti iš jų vertę.
Norėdami pamatyti, kaip šie įrankiai veikia, apsvarstykite žiniasklaidos įmonę, kuri turi analizuoti naudotojų įtraukimo duomenis iš savo svetainės, programos mobiliesiems ir socialinės žiniasklaidos kanalų. Jie siekia centralizuoti šiuos duomenis, gauti įžvalgų ir informuoti apie savo turinio strategiją.
1 veiksmas: duomenų gavimas naudojant AWS klijus
Bendrovė naudoja „Glue Crawlers“, kad nuskaitytų neapdorotus duomenis, saugomus „Amazon S3“. Tikrinimo programos automatiškai aptinka failų formatus, ištraukia schemas ir užpildo klijų duomenų katalogą. Tada „Glue Studio“ kuria ETL darbo eigas, kurios išvalo ir praturtina duomenis. Pavyzdžiui, laiko žymos yra standartizuotos, o naudotojų veikla įvairiose platformose sujungiama į vieną duomenų rinkinį.
2 veiksmas: duomenų užklausa naudojant Athena
Analitikai naudoja „Athena“, kad vykdytų SQL užklausas su apdorotais duomenimis, saugomais S3. Jie tiria tokius klausimus kaip:
- Kokie turinio tipai skatina didžiausią įsitraukimą?
- Kokiu paros metu aktyvumas didžiausias?
- Kaip vartotojų elgesys skiriasi įvairiose platformose?
Suskirstydama duomenis pagal datą ir platformą, „Athena“ nuskaito tik būtinus pogrupius, užtikrindama ekonomišką ir savalaikę analizę.
3 veiksmas: duomenų apsauga naudojant ežero formavimąsi
Lake Formation įgyvendina prieigos politiką, kad užtikrintų duomenų saugumą. Rinkodaros komandos gali teikti užklausas dėl apibendrintos metrikos, o individualaus lygio duomenys lieka prieinami tik įgaliotiems tyrėjams. Audito žurnalai seka visą prieigą prie duomenų, užtikrindami atitiktį reikalavimams.
Rezultatas
Šis dujotiekis leidžia žiniasklaidos įmonei:
- Centralizuokite duomenis, kad būtų lengviau analizuoti.
- Kurkite įžvalgas, kurios formuoja turinio strategiją.
- Apsaugokite neskelbtinus naudotojo duomenis užtikrindami atitiktį.
Taip pat skaitykite: AWS skelbia lygiagrečiojo skaičiavimo paslaugą (AWS PCS)
Išvada: AWS klijai ir Athena veikia
Duomenų ežero kūrimas nebereikia jaustis didžiulis. Naudodami „AWS Glue“ ir „Athena“ gausite įrankius neapdorotiems, suskaidytiems duomenims paversti centralizuotu, veiksmingu turtu. „Glue“ supaprastina duomenų perdavimą ir transformavimą, „Athena“ užtikrina greitą ir ekonomišką užklausų teikimą, o „Lake Formation“ užtikrina patikimą saugumą ir valdymą.
Procesas yra ne tik duomenų valdymas – tai jų potencialo išlaisvinimas. Įsivaizduokite, kad kalnus neapdorotų duomenų paverčiate aiškiomis įžvalgomis, kurios lemia protingesnius sprendimus ir konkurencinius pranašumus.
Įrankiai yra jūsų rankose. Pradėkite kurti savo duomenų ežerą šiandien ir išnaudokite AWS galią, kad jūsų duomenys būtų tvarka, aiškūs ir vertingi. Duomenimis pagrįstų naujovių ateitis priklauso nuo jūsų.