AWS Glue-Streaming
AWS Glue-Streaming, eine Komponente von AWS Glue, ermöglicht Ihnen die effiziente Verarbeitung von Streaming-Daten nahezu in Echtzeit, so dass Sie wichtige Aufgaben wie Datenerfassung, -verarbeitung und Machine Learning durchführen können. Unter Verwendung des Streaming Frameworks von Apache Spark bietet AWS Glue-Streaming einen Serverless-Service, der Streaming-Daten in großem Umfang verarbeiten kann. AWS Glue bietet verschiedene Optimierungen auf der Grundlage von Apache Spark, z. B. eine Serverless-Infrastruktur, Auto Scaling, visuelle Auftragsentwicklung, Instant-On-Notebooks für Streaming-Aufträge und andere Leistungsverbesserungen.
Anwendungsfälle für Streaming
Einige häufige Anwendungsfälle für AWS Glue-Streaming umfassen:
Datenverarbeitung nahezu in Echtzeit: AWS Glue-Streaming ermöglicht es Unternehmen, Streaming-Daten nahezu in Echtzeit zu verarbeiten, so dass sie auf der Grundlage der neuesten Informationen Erkenntnisse gewinnen und zeitnahe Entscheidungen treffen können.
Betrugserkennung: Sie können AWS Glue-Streaming für die Echtzeit-Analyse von Streaming-Daten nutzen und damit betrügerische Aktivitäten wie Kreditkartenbetrug, Netzwerkeinbrüche oder Online-Betrug aufdecken. Durch die kontinuierliche Verarbeitung und Analyse der eingehenden Daten können Sie verdächtige Muster oder Anomalien schnell erkennen.
Analytik für soziale Medien: AWS Glue-Streaming kann Echtzeitdaten aus sozialen Medien, wie Tweets, Posts oder Kommentare, verarbeiten und ermöglicht es Unternehmen, Trends zu überwachen, Stimmungsanalysen durchzuführen und die Markenreputation in Echtzeit zu verwalten.
Analytik für das Internet der Dinge (IoT): AWS Glue-Streaming eignet sich für die Verarbeitung und Analyse von Datenströmen mit hoher Geschwindigkeit, die von IoT-Geräten, Sensoren und angeschlossenen Geräten erzeugt werden. Es ermöglicht Echtzeit-Überwachung, Anomalie-Erkennung, prädiktive Wartung und andere IoT-Analytik-Anwendungen.
Clickstream-Analyse: AWS Glue-Streaming kann Clickstream-Daten von Websites oder mobilen Anwendungen in Echtzeit verarbeiten und analysieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, Einblicke in das Benutzerverhalten zu gewinnen, das Benutzererlebnis zu personalisieren und Marketingkampagnen auf der Grundlage von Clickstream-Daten in Echtzeit zu optimieren.
Überwachung und Analyse von Protokollen: AWS Glue-Streaming kann kontinuierlich Protokolldaten von Servern, Anwendungen oder Netzwerkgeräten in Echtzeit verarbeiten und analysieren. Dies hilft bei der Erkennung von Anomalien, der Behebung von Problemen und der Überwachung von Systemzustand und Leistung.
Empfehlungssysteme: AWS Glue-Streaming kann Benutzeraktivitätsdaten in Echtzeit verarbeiten und Empfehlungsmodelle dynamisch aktualisieren. Dies ermöglicht personalisierte Empfehlungen in Echtzeit, die auf dem Verhalten und den Vorlieben der Benutzer basieren.
Dies sind nur einige Beispiele für die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von AWS Glue-Streaming. Die Integration in das AWS-Ökosystem und die verwalteten Services machen es zu einer bequemen Wahl für die Verarbeitung von Streams in Echtzeit und Analysen in der Cloud.
Was sind die Vorteile der Nutzung von AWS Glue-Streaming?
Die Vorteile der Verwendung von AWS Glue-Streaming sind folgende:
Serverless: AWS Glue-Streaming ist Serverless und erfordert keine Verwaltung der Infrastruktur. Dadurch wird der betriebliche Aufwand reduziert und Benutzer können sich auf die Datenverarbeitung und Analyseaufgaben konzentrieren, anstatt die Infrastruktur verwalten zu müssen.
Auto Scaling: AWS Glue-Streaming bietet Auto-Scaling-Funktionen und passt die Verarbeitungskapazität dynamisch an den Workload an. Es wird automatisch auf- oder abskalieren, um Schwankungen im Datenvolumen auszugleichen und eine optimale Leistung und Ressourcennutzung zu gewährleisten.
Visuelle Entwicklung: Die Entwicklung von Streaming-Aufträgen kann komplex sein. AWS Glue Streaming begegnet dieser Herausforderung, indem es AWS Glue-Studio, ein visuelles Authoring-Tool, anbietet. AWS Glue Studio vereinfacht die Erstellung von Streaming-Workflows und ermöglicht es Entwicklern, Streaming-Anwendungen visuell zu entwerfen und zu verwalten, wodurch die Lernkurve gesenkt und die Produktivität gesteigert wird.
Kostengünstig: Als ein Serverless-Service bietet AWS Glue-Streaming Kosteneffizienz, da die Bereitstellung und Wartung der Infrastruktur entfällt. Die Abrechnung erfolgt auf der Grundlage der bei der Ausführung von Streaming-Aufträgen verbrauchten Ressourcen. Dies ermöglicht eine Kostenoptimierung und Skalierung anhand der tatsächlichen Nutzung.
Bewältigt komplexe Workloads: AWS Glue-Streaming ist darauf ausgelegt, komplexe Streaming-Workloads zu bewältigen. Es kann große Mengen an Echtzeitdaten verarbeiten und analysieren, fortschrittliche Transformationen unterstützen und mit anderen AWS-Services integriert werden, was anspruchsvolle Streaming Data Pipelines und Analyse-Workflows ermöglicht.
Keine Bindung: AWS Glue-Streaming bietet Flexibilität und vermeidet die Bindung an einen Anbieter. Die Benutzer können AWS Glue-Streaming als Teil des größeren AWS-Ökosystems nutzen und es nahtlos in andere AWS-Services integrieren. Dies ermöglicht eine einfache Integration mit bestehenden Datenquellen, Anwendungen und Services, ohne an eine bestimmte Technologie oder Plattform gebunden zu sein.
Wann sollte AWS Glue-Streaming verwendet werden?
Es gibt viele Optionen, wenn es um Streaming-Anwendungsfälle geht. Wir empfehlen AWS Glue-Streaming in den folgenden Szenarien.
Wenn Sie bereits AWS Glue oder Spark für die Batch-Verarbeitung verwenden, ist AWS Glue-Streaming die ideale Wahl für Sie. Es bietet einen nahtlosen Übergang zur Erstellung von Streaming-Aufträgen, ohne dass Sie eine neue Sprache oder ein neues Framework lernen müssen. Indem Sie vorhandenes Wissen und bestehende Infrastrukturen nutzen, vereinfacht AWS Glue-Streaming den Prozess der Auftragsentwicklung und ermöglicht es Ihnen, Ihre Datenverarbeitungsfunktionen problemlos auf Echtzeit-Streaming-Szenarien auszuweiten.
Wenn Sie einen einheitlichen Service oder ein einheitliches Produkt für die Verarbeitung von Batch-, Streaming- und ereignisgesteuerten Workloads benötigen, ist AWS Glue-Streaming die richtige Lösung für Sie. Mit AWS Glue-Streaming können Sie Ihre Datenverarbeitungsanforderungen in einem einzigen Framework konsolidieren und die Komplexität der Verwaltung mehrerer Systeme eliminieren. Dies ermöglicht eine effiziente Entwicklung und Pflege verschiedener Daten-Workflows und gewährleistet gleichzeitig Konsistenz und Kompatibilität über verschiedene Workload-Typen hinweg.
AWS Glue-Streaming eignet sich gut für Szenarien mit extrem großen Mengen an Streaming-Daten und komplexen Transformationen, wie z. B. Zusammenführungen von Streams oder relationalen Datenbanken. Es kann riesige Datenströme effizient verarbeiten und analysieren, so dass Sie auch anspruchsvolle Workloads mühelos bewältigen können. Ganz gleich, ob es sich um eine schnelle Datenerfassung oder komplizierte Datenbearbeitung handelt, die Skalierbarkeit und die fortschrittlichen Verarbeitungsfunktionen von AWS Glue-Streaming sorgen für optimale Leistung und präzise Ergebnisse.
Wenn Sie einen visuellen Ansatz für die Erstellung von Streaming-Aufträgen bevorzugen, bietet AWS Glue AWS Glue-Studio, mit dem Sie Ihre Streaming-Anwendungen visuell gestalten und verwalten können, was den Entwicklungsprozess vereinfacht. Diese intuitive Oberfläche ermöglicht es Entwicklern, Streaming-Workflows über eine visuelle Oberfläche zu erstellen, zu konfigurieren und zu überwachen, wodurch die Lernkurve gesenkt und die Produktivität erhöht wird.
AWS Glue-Streaming ist eine ausgezeichnete Wahl für echtzeitnahe Anwendungsfälle, bei denen strenge SLAs (Service Level Agreements) von mehr als 10 Sekunden gelten.
Wenn Sie einen transaktionalen Data Lake mit Apache Iceberg, Apache Hudi oder Delta Lake aufbauen, bietet AWS Glue-Streaming native Unterstützung für diese offenen Tabellenformate. Diese nahtlose Integration ermöglicht es Ihnen, Streaming-Daten direkt aus diesen transaktionalen Data Lakes zu verarbeiten und so die Datenkonsistenz, -integrität und -kompatibilität sicherzustellen.
Wenn Streaming-Daten für eine Vielzahl von Datenzielen erfasst werden müssen: AWS Glue-Streaming bietet native Ziele für eine Vielzahl von Datenzielen wie Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon Aurora, Oracle, SQL Server und anderen Zielen.
Unterstützte Datenquellen
AWS Glue-Streaming unterstützt die folgenden Datenquellen:
Amazon Kinesis
Amazon MSK (Managed Streaming für Apache Kafka)
Selbstverwaltetes Apache Kafka
Unterstützte Datenziele
AWS Glue-Streaming unterstützt eine Vielzahl von Datenzielen wie:
Von AWS Glue Data Catalog unterstützte Datenziele
Amazon S3
Amazon Redshift
MySQL
PostgreSQL
Oracle
Microsoft SQL Server
Snowflake
Jede Datenbank, die mit JDBC verbunden werden kann
Apache Iceberg, Delta und Apache Hudi
AWS Glue-Marketplace-Konnektoren
