Amazon Web Services (AWS) bietet eine breite Palette von Diensten für die Datenanalyse, darunter Amazon Redshift und Amazon Managed Streaming für Apache Kafka (MSK). Durch die Kombination dieser beiden Dienste können Unternehmen Analysen nahezu in Echtzeit implementieren, um zeitnah wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. In diesem Artikel besprechen wir die Best Practices für die Implementierung von Analysen nahezu in Echtzeit mit Amazon Redshift-Streaming-Aufnahme und Amazon MSK.
Amazon Redshift ist ein vollständig verwalteter Data Warehouse-Dienst, der es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen schnell und effizient zu analysieren. Mit der Redshift-Streaming-Aufnahme können Unternehmen kontinuierlich und nahezu in Echtzeit Streaming-Daten in ihre Redshift-Cluster laden. Dies ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung und Einblicke in den Geschäftsbetrieb in Echtzeit.
Amazon MSK ist ein vollständig verwalteter Dienst, der es Unternehmen erleichtert, Anwendungen zu erstellen und auszuführen, die Apache Kafka zur Verarbeitung von Streaming-Daten verwenden. Durch die Verwendung von Amazon MSK zur Aufnahme von Streaming-Daten in Redshift können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten zuverlässig und sicher an ihr Data Warehouse geliefert werden.
Um Analysen nahezu in Echtzeit mit der Streaming-Aufnahme von Amazon Redshift und Amazon MSK zu implementieren, sollten Unternehmen die folgenden Best Practices befolgen:
1. Entwerfen Sie eine skalierbare Architektur: Berücksichtigen Sie beim Entwurf Ihrer Architektur für Analysen nahezu in Echtzeit die Skalierbarkeit Ihres Systems. Stellen Sie sicher, dass Ihr Redshift-Cluster und Ihr MSK-Cluster das in Echtzeit aufgenommene Datenvolumen verarbeiten können.
2. Optimieren Sie die Datenaufnahme: Verwenden Sie Amazon Kinesis Data Firehose, um Daten von Amazon MSK zu Amazon Redshift zu streamen. Kinesis Data Firehose kann automatisch an den Durchsatz Ihrer Daten angepasst werden und diese zuverlässig an Redshift übermitteln.
3. Überwachen Sie die Leistung: Überwachen Sie die Leistung Ihres Redshift-Clusters und MSK-Clusters, um sicherzustellen, dass sie effizient arbeiten. Verwenden Sie Amazon CloudWatch, um wichtige Kennzahlen wie CPU-Auslastung, Speicherplatz und Netzwerkdurchsatz zu verfolgen.
4. Implementieren Sie die Datenvalidierung: Validieren Sie die in Redshift aufgenommenen Daten, um deren Genauigkeit und Vollständigkeit sicherzustellen. Verwenden Sie Tools wie AWS Glue oder Amazon EMR, um Ihre Daten zu bereinigen und zu transformieren, bevor Sie sie in Redshift laden.
5. Sichern Sie Ihre Daten: Implementieren Sie Best Practices für die Sicherheit, um Ihre Daten zu schützen, während sie in Redshift aufgenommen werden. Verwenden Sie AWS Identity and Access Management (IAM), um den Zugriff auf Ihren Redshift-Cluster und MSK-Cluster zu steuern und Ihre Daten im Ruhezustand und während der Übertragung zu verschlüsseln.
Durch die Befolgung dieser Best Practices können Unternehmen erfolgreich Analysen nahezu in Echtzeit mit Amazon Redshift-Streaming-Aufnahme und Amazon MSK implementieren. Dadurch können sie in Echtzeit wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen, um das Geschäftswachstum und den Erfolg voranzutreiben.
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- Quelle: Datenintelligenz von Platon.
- Quelllink: https://zephyrnet.com/best-practices-to-implement-near-real-time-analytics-using-amazon-redshift-streaming-ingestion-with-amazon-msk-amazon-web-services/
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- Quelle: https://platodata.network/platowire/implementing-near-real-time-analytics-with-amazon-redshift-streaming-ingestion-and-amazon-msk-best-practices-from-amazon-web-services/
