Z radością ogłaszamy wydanie krążka Soczewka do analizy danych. Soczewka składa się z: dokument dotyczący obiektywu oraz obiektyw stworzony przez AWS dostępny w Katalog obiektywów dobrze zaprojektowanego narzędzia AWS. AWS Well-Architected Framework zapewnia spójne podejście do oceny architektur i wdrażania skalowalnych projektów. Dzięki AWS Well-Architected Framework architekci chmur, architekci systemów, inżynierowie i programiści mogą budować bezpieczną, wydajną, odporną i wydajną infrastrukturę dla swoich aplikacji i obciążeń.

Korzystając z narzędzia Lens w katalogu obiektywów narzędzia, możesz bezpośrednio ocenić obciążenie Analytics w konsoli i uzyskać zestaw praktycznych wyników na potrzeby niestandardowych planów ulepszeń zalecanych przez narzędzie.

Zaktualizowany obiektyw Data Analytics opisuje najbardziej aktualne etapy przeprowadzania przeglądu AWS Well-Architected, który umożliwia ocenę i identyfikację zagrożeń technicznych związanych z platformami analizy danych. Nowe oficjalne dokumenty i Obiektywy omawiają wiele przypadków i scenariuszy użycia analityki oraz zapewniają kompleksowe wskazówki, które pomogą Ci zaprojektować aplikacje analityczne zgodnie z najlepszymi praktykami AWS.

Nowy Data Analytics Lens oferuje wskazówki dotyczące wdrażania, których można użyć do zapewnienia bezpiecznych, wydajnych i niezawodnych obciążeń, a wszystko to z myślą o zachowaniu opłacalności i zrównoważonego rozwoju.

Aby uzyskać więcej informacji na temat dobrze zaprojektowanych soczewek AWS, zobacz AWS dobrze zaprojektowane.

Co nowego w Data Analytics Lens?

Data Analytics Lens to zbiór sprawdzonych przez klientów zasad projektowania, najlepszych praktyk i wskazówek, które pomogą Ci przyjąć podejście skoncentrowane na chmurze do prowadzenia analiz w AWS. Zalecenia te opierają się na spostrzeżeniach zebranych przez AWS od klientów, partnerów AWS, branży i naszych własnych społeczności specjalistów technicznych zajmujących się analityką.

Ta wersja obejmuje następujące tematy:

• Nowy obiektyw do dobrze zaprojektowanego narzędzia w katalogu obiektywów
• Nowy scenariusz użytkownika analizy Data Mesh
• Zawiera wskazówki dotyczące tworzenia jezior danych zgodnych z ACID przy użyciu Iceberg
• Zawiera wskazówki dotyczące dodawania kontekstu biznesowego do katalogu danych w celu poprawy możliwości wyszukiwania i dostępu
• Jak najlepiej wykorzystać technologię Serverless do tworzenia zrównoważonych potoków danych
• Rozszerzone zaawansowane techniki dostrajania wydajności
• Dodatkowa treść dotycząca przypadków użycia scenariuszy analitycznych
• Linki do zaktualizowanych blogów i dokumentacji produktów, rozwiązań partnerskich, treści szkoleniowych i filmów instruktażowych

Soczewka podkreśla niektóre z najczęstszych obszarów do oceny i poprawy. Został zaprojektowany tak, aby był zgodny i zapewniał wgląd w sześć filarów AWS Well-Architected Framework:

• Doskonałość operacyjna – Obejmuje możliwość wspierania rozwoju i efektywnego zarządzania obciążeniami, uzyskiwania wglądu w operacje i ciągłego doskonalenia procesów i procedur pomocniczych w celu dostarczania wartości biznesowej.
• Bezpieczeństwo – Obejmuje możliwość ochrony danych, systemów i zasobów w celu wykorzystania technologii chmury w celu zwiększenia bezpieczeństwa.
• Niezawodność – Obejmuje zdolność systemu do automatycznego przywracania działania po zakłóceniach w infrastrukturze lub usługach, dynamicznego pozyskiwania zasobów obliczeniowych w celu zaspokojenia zapotrzebowania oraz łagodzenia zakłóceń, takich jak błędna konfiguracja lub przejściowe problemy z siecią.
• Wydajność wydajności – Obejmuje efektywne wykorzystanie zasobów obliczeniowych w celu spełnienia wymagań i utrzymanie tej wydajności w miarę zmian popytu i ewolucji technologii.
• Optymalizacja kosztów – Obejmuje ciągły proces udoskonalania i ulepszania systemu w całym cyklu życia w celu optymalizacji kosztów, od wstępnego projektu pierwszego dowodu słuszności koncepcji po bieżącą obsługę obciążeń produkcyjnych.
• Zrównoważony rozwój – Obejmuje minimalizowanie wpływu obciążeń działających w chmurze na środowisko. Tematy obejmują analizę porównawczą, dokładność danych handlowych za emisje, zachęcanie do kultury minimalizacji danych, wdrażanie procesów przechowywania danych, optymalizację modelowania danych, zapobieganie niepotrzebnemu przenoszeniu danych i efektywne zarządzanie infrastrukturą analityczną.

Nowa soczewka analizy danych zapewnia wskazówki, które mogą pomóc w podejmowaniu właściwych decyzji projektowych zgodnie z wymaganiami biznesowymi. Stosując techniki wyszczególnione w tej soczewce w swojej architekturze, możesz zweryfikować odporność i wydajność swojego projektu. Ten obiektyw zawiera również zalecenia dotyczące wyeliminowania wszelkich luk, które możesz zidentyfikować.

Kto powinien korzystać z Data Analytics Lens?

Data Analytics Lens jest przeznaczony dla wszystkich klientów AWS, którzy używają procesów analitycznych do uruchamiania swoich obciążeń.

Wierzymy, że soczewka będzie cenna niezależnie od etapu wdrażania chmury: czy uruchamiasz pierwsze obciążenia analityczne w AWS, migrujesz istniejące usługi do chmury, czy też pracujesz nad rozszerzeniem i ulepszeniem istniejących obciążeń analitycznych AWS.

Materiał ma na celu wsparcie klientów w rolach, takich jak architekci, programiści i członkowie zespołów operacyjnych.

Wnioski

Zastosowanie soczewki analizy danych w istniejących architekturach może zweryfikować stabilność i wydajność projektu oraz dostarczyć rekomendacje dotyczące usunięcia zidentyfikowanych luk.

Aby uzyskać więcej informacji na temat tworzenia własnych dobrze zaprojektowanych systemów przy użyciu Data Analytics Lens, zobacz Oficjalny dokument Data Analytics Lens. Informacje na temat nowego obiektywu można znaleźć w artykule Dobrze zaprojektowane narzędzie i Katalog obiektywów majtki. Jeśli potrzebujesz dodatkowych porad ekspertów, skontaktuj się z zespołem obsługi klienta AWS, aby zaangażować architekta rozwiązań specjalistycznych.

Aby dowiedzieć się więcej o obsługiwanych rozwiązaniach analitycznych, studiach przypadków klientów i dodatkowych zasobach, zobacz Najlepsze praktyki architektury dla analityki i dużych zbiorów danych.

O autorach

Russell Jackson jest starszym architektem rozwiązań w firmie AWS z siedzibą w Wielkiej Brytanii. Russell ma ponad 15 lat doświadczenia w analityce i jest pasjonatem Big Data, architektur sterowanych zdarzeniami oraz budowania zrównoważonych środowiskowo potoków danych. Poza pracą Russell lubi jeździć na rowerze szosowym, pływać i podróżować.

Theo Tolv jest starszym architektem analitycznym mieszkającym w Sztokholmie w Szwecji. Przez większość swojej kariery zawodowej zajmował się small i big data, a od 2008 roku tworzy aplikacje działające na platformie AWS. W wolnym czasie lubi majsterkować przy elektronice i czytać operę kosmiczną.

Bruce'a Rossa jest starszym architektem rozwiązań w AWS w rejonie Nowego Jorku. Bruce jest liderem obiektywów w dobrze zaprojektowanym środowisku. Od ponad 20 lat zajmuje się IT i rozwojem treści. Jest zapalonym żeglarzem i wędkarzem, lubi R&B, jazz i muzykę klasyczną.

Dhiraj Thakura jest architektem rozwiązań w Amazon Web Services. Współpracuje z klientami i partnerami AWS, aby zapewnić wskazówki dotyczące wdrażania chmury korporacyjnej, migracji i strategii. Pasjonuje się technologią, lubi budować i eksperymentować w przestrzeni analitycznej i AI / ML.

Pragnesha Shaha jest Architektem Rozwiązań w Organizacji Partnerskiej. Specjalizuje się w migracji, modernizacji, strategii Cloud, projektowaniu i dostarczaniu danych oraz możliwości analitycznych. Poza pracą czas spędza z rodziną i przyrodą. Lubi nagrywać dźwięki natury i praktykować medytację Zen.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/announcing-the-aws-well-architected-data-analytics-lens/