Wir freuen uns, die Veröffentlichung von bekannt zu geben Datenanalyse-Objektiv. Die Linse besteht aus a Objektiv-Whitepaper und ein von AWS erstelltes Objektiv, das im erhältlich ist Objektivkatalog des AWS Well-Architected Tools. Das AWS Well-Architected Framework bietet einen konsistenten Ansatz zur Bewertung von Architekturen und zur Implementierung skalierbarer Designs. Mit dem AWS Well-Architected Framework können Cloud-Architekten, Systemarchitekten, Ingenieure und Entwickler eine sichere, leistungsstarke, belastbare und effiziente Infrastruktur für ihre Anwendungen und Workloads aufbauen.

Mithilfe der Linse im Linsenkatalog des Tools können Sie Ihre Analytics-Arbeitslast direkt in der Konsole bewerten und eine Reihe umsetzbarer Ergebnisse für vom Tool empfohlene individuelle Verbesserungspläne erstellen.

Das aktualisierte Data Analytics Lens beschreibt die aktuellsten Schritte zur Durchführung einer AWS Well-Architected-Überprüfung, die es Ihnen ermöglicht, technische Risiken Ihrer Datenanalyseplattformen zu bewerten und zu identifizieren. Das neue Whitepaper und Lens decken mehrere Analyseanwendungsfälle und -szenarien ab und bieten umfassende Anleitungen, die Sie bei der Gestaltung Ihrer Analyseanwendungen gemäß den Best Practices von AWS unterstützen.

Das neue Data Analytics Lens bietet Implementierungsanleitungen, mit denen Sie sichere, leistungsstarke und zuverlässige Workloads bereitstellen können, und das alles mit Blick auf die Aufrechterhaltung von Kosteneffizienz und Nachhaltigkeit.

Weitere Informationen zu AWS Well-Architected Lenses finden Sie unter Gut durchdachte AWS-Architektur.

Was ist neu in der Data Analytics Lens?

Das Data Analytics Lens ist eine Sammlung von kundenerprobten Designprinzipien, Best Practices und präskriptiven Anleitungen, die Ihnen dabei helfen, einen Cloud-zentrierten Ansatz für die Ausführung von Analysen auf AWS zu übernehmen. Diese Empfehlungen basieren auf Erkenntnissen, die AWS von Kunden, AWS-Partnern, der Praxis und unseren eigenen Communitys für Analysetechnikspezialisten gesammelt hat.

Diese Version behandelt die folgenden Themen:

• Neues Objektiv für das Well-Architected Tool im Objektivkatalog
• Neues Benutzerszenario für Data Mesh-Analysen
• Enthaltene Anleitung zum Aufbau von ACID-kompatiblen Data Lakes mit Iceberg
• Enthält Anleitungen zum Hinzufügen von Geschäftskontext zu Ihrem Datenkatalog, um die Durchsuchbarkeit und den Zugriff zu verbessern
• Wie Sie Serverless am besten nutzen können, um nachhaltige Datenpipelines aufzubauen
• Erweiterte erweiterte Leistungsoptimierungstechniken
• Zusätzlicher Inhalt für Anwendungsfälle von Analyseszenarien
• Links zu aktualisierten Blogs und Produktdokumentationen, Partnerlösungen, Schulungsinhalten und Anleitungsvideos

Das Objektiv hebt einige der häufigsten Bereiche für Bewertung und Verbesserung hervor. Es ist so konzipiert, dass es sich an den sechs Säulen des AWS Well-Architected Framework ausrichtet und Einblicke in diese bietet:

• Optimierung der Betriebsabläufe – Umfasst die Fähigkeit, die Entwicklung zu unterstützen und Workloads effektiv auszuführen, Einblicke in Ihre Betriebsabläufe zu gewinnen und unterstützende Prozesse und Verfahren kontinuierlich zu verbessern, um einen geschäftlichen Mehrwert zu erzielen.
• Sicherheit – Umfasst die Möglichkeit, Daten, Systeme und Vermögenswerte zu schützen, um Cloud-Technologien zur Verbesserung Ihrer Sicherheit zu nutzen.
• Zuverlässigkeit – Umfasst die Fähigkeit eines Systems, sich automatisch von Infrastruktur- oder Dienstunterbrechungen zu erholen, Rechenressourcen dynamisch zu erwerben, um den Bedarf zu decken, und Störungen wie Fehlkonfigurationen oder vorübergehende Netzwerkprobleme zu mindern.
• Leistungsfähigkeit – Umfasst die effiziente Nutzung von Computerressourcen zur Erfüllung von Anforderungen und die Aufrechterhaltung dieser Effizienz bei sich ändernder Nachfrage und sich weiterentwickelnden Technologien.
• Kostenoptimierung – Beinhaltet den kontinuierlichen Prozess der Systemverfeinerung und -verbesserung über den gesamten Lebenszyklus, um die Kosten zu optimieren, vom ersten Entwurf Ihres ersten Proof-of-Concept bis zum laufenden Betrieb der Produktions-Workloads.
• Nachhaltigkeit – Umfasst die Minimierung der Umweltauswirkungen der Ausführung von Cloud-Workloads. Themen wie Benchmarking, Handel mit Datengenauigkeit für COXNUMX, Förderung einer Kultur der Datenminimierung, Implementierung von Datenaufbewahrungsprozessen, Optimierung der Datenmodellierung, Vermeidung unnötiger Datenbewegungen und effiziente Verwaltung der Analyseinfrastruktur.

Die neue Data Analytics Lens bietet Anleitungen, die Ihnen helfen können, geeignete Designentscheidungen im Einklang mit Ihren Geschäftsanforderungen zu treffen. Indem Sie die in diesem Objektiv beschriebenen Techniken auf Ihre Architektur anwenden, können Sie die Belastbarkeit und Effizienz Ihres Designs validieren. Dieses Objektiv bietet auch Empfehlungen, um alle Lücken zu schließen, die Sie möglicherweise identifizieren.

Wer sollte die Data Analytics Lens verwenden?

Die Data Analytics Lens ist für alle AWS-Kunden gedacht, die Analyseprozesse verwenden, um ihre Workloads auszuführen.

Wir glauben, dass die Linse unabhängig von Ihrer Phase der Cloud-Einführung wertvoll sein wird: ob Sie Ihre ersten Analyse-Workloads auf AWS starten, vorhandene Services in die Cloud migrieren oder daran arbeiten, vorhandene AWS-Analyse-Workloads zu erweitern und zu verbessern.

Das Material soll Kunden in Rollen wie Architekten, Entwicklern und Mitgliedern des Betriebsteams unterstützen.

Zusammenfassung

Durch die Anwendung der Data Analytics Lens auf Ihre bestehenden Architekturen können Sie die Stabilität und Effizienz Ihres Designs validieren und Empfehlungen zur Behebung identifizierter Lücken geben.

Weitere Informationen zum Erstellen Ihrer eigenen Well-Architected-Systeme mit der Data Analytics Lens finden Sie unter Whitepaper zur Datenanalyselinse. Informationen zum neuen Objektiv finden Sie im Gut durchdachtes Tool und Objektivkatalog Slip. Wenn Sie zusätzliche fachkundige Beratung benötigen, wenden Sie sich an Ihr AWS-Kontoteam, um einen spezialisierten Lösungsarchitekten zu beauftragen.

Weitere Informationen zu unterstützten Analyselösungen, Kundenfallstudien und zusätzlichen Ressourcen finden Sie unter Best Practices für die Architektur von Analytics und Big Data.

Über die Autoren

Russell Jackson ist Senior Solutions Architect bei AWS mit Sitz in Großbritannien. Russell verfügt über mehr als 15 Jahre Analytics-Erfahrung und hat eine Leidenschaft für Big Data, ereignisgesteuerte Architekturen und den Aufbau umweltverträglicher Datenpipelines. Außerhalb der Arbeit genießt Russell Rennradfahren, wildes Schwimmen und Reisen.

Theo Tolv ist ein Senior Analytics Architect mit Sitz in Stockholm, Schweden. Er hat die meiste Zeit seiner Karriere mit kleinen und großen Datenmengen gearbeitet und seit 2008 Anwendungen entwickelt, die auf AWS laufen. In seiner Freizeit bastelt er gerne an Elektronik herum und liest Weltraumoper.

Bruce Ross ist Senior Solutions Architect bei AWS im Raum New York. Bruce ist der Lens Leader für das Well-Architected Framework. Er ist seit über 20 Jahren in den Bereichen IT und Content-Entwicklung tätig. Er ist ein begeisterter Segler und Angler und liebt R&B, Jazz und klassische Musik.

Dhiraj Thakur ist ein Lösungsarchitekt bei Amazon Web Services. Er arbeitet mit AWS-Kunden und -Partnern zusammen, um Anleitungen zur Einführung, Migration und Strategie von Unternehmens-Clouds zu geben. Er liebt Technologie und baut und experimentiert gerne im Bereich Analytics und AI / ML.

Pragnesh Schah ist ein Lösungsarchitekt in der Partnerorganisation. Er ist Spezialist für Migration, Modernisierung, Cloud-Strategie, Design und Bereitstellung von Daten- und Analysefunktionen. Außerhalb der Arbeit verbringt er Zeit mit Familie und Natur. Er nimmt gerne Naturgeräusche auf und praktiziert Zen-Meditation.

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• Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/announcing-the-aws-well-architected-data-analytics-lens/