Trong thế giới phát triển nhanh ngày nay, các doanh nghiệp cần đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên dữ liệu thời gian thực. Đây là nơi phân tích dữ liệu không có máy chủ phát huy tác dụng. Phân tích dữ liệu không có máy chủ là một phương pháp xử lý dữ liệu dựa trên đám mây cho phép doanh nghiệp phân tích dữ liệu theo thời gian thực mà không cần máy chủ chuyên dụng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận cách thực hiện phân tích dữ liệu serverless theo thời gian thực bằng cách kết hợp nguồn dữ liệu truyền trực tuyến và dữ liệu CDC với AWS Glue, AWS DMS và Amazon DynamoDB trên Amazon Web Services.

Serverless Data Analytics là gì?

Phân tích dữ liệu không có máy chủ là một phương pháp xử lý dữ liệu dựa trên đám mây cho phép doanh nghiệp phân tích dữ liệu theo thời gian thực mà không cần máy chủ chuyên dụng. Cách tiếp cận này ngày càng trở nên phổ biến vì nó cho phép các doanh nghiệp mở rộng nhu cầu xử lý dữ liệu của họ mà không phải lo lắng về việc quản lý máy chủ hoặc cơ sở hạ tầng.

Keo AWS

AWS Glue là một dịch vụ ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) được quản lý toàn phần giúp dễ dàng di chuyển dữ liệu giữa các kho lưu trữ dữ liệu khác nhau. Nó cho phép các doanh nghiệp tạo và chạy các công việc ETL trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, biến đổi dữ liệu và tải dữ liệu đó vào kho lưu trữ dữ liệu đích.

AWSDMS

AWS DMS (Dịch vụ di chuyển cơ sở dữ liệu) là dịch vụ được quản lý hoàn toàn giúp dễ dàng di chuyển cơ sở dữ liệu sang AWS. Nó cho phép các doanh nghiệp di chuyển cơ sở dữ liệu của họ sang AWS với thời gian ngừng hoạt động tối thiểu và không mất dữ liệu.

Máy phát điện Amazon

Amazon DynamoDB là một dịch vụ cơ sở dữ liệu NoSQL được quản lý toàn phần, cung cấp hiệu suất nhanh và có thể dự đoán được với khả năng mở rộng liền mạch. Nó cho phép các doanh nghiệp lưu trữ và truy xuất bất kỳ lượng dữ liệu nào, vào bất kỳ lúc nào, từ bất kỳ đâu trên thế giới.

Kết hợp nguồn dữ liệu truyền trực tuyến và dữ liệu CDC

Để thực hiện phân tích dữ liệu không có máy chủ theo thời gian thực, các doanh nghiệp cần kết hợp nguồn dữ liệu phát trực tuyến và dữ liệu CDC (Thay đổi dữ liệu thu thập). Nguồn dữ liệu truyền trực tuyến đề cập đến dữ liệu thời gian thực được tạo liên tục, chẳng hạn như dữ liệu cảm biến hoặc tệp nhật ký. Dữ liệu CDC đề cập đến những thay đổi được thực hiện đối với cơ sở dữ liệu, chẳng hạn như chèn, cập nhật và xóa.

Để kết hợp nguồn dữ liệu phát trực tuyến và dữ liệu CDC, doanh nghiệp có thể sử dụng AWS Glue và AWS DMS. AWS Glue có thể được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu truyền phát và chuyển đổi dữ liệu đó thành định dạng có thể tải vào Amazon DynamoDB. AWS DMS có thể được sử dụng để nắm bắt các thay đổi được thực hiện đối với cơ sở dữ liệu và sao chép chúng sang Amazon DynamoDB.

Thực hiện phân tích dữ liệu phi máy chủ theo thời gian thực

Để thực hiện phân tích dữ liệu serverless theo thời gian thực, doanh nghiệp cần thực hiện theo các bước sau:

1. Thiết lập nguồn dữ liệu truyền phát: Doanh nghiệp cần thiết lập nguồn dữ liệu truyền phát dữ liệu thời gian thực liên tục.

2. Thiết lập CDC: Doanh nghiệp cần thiết lập CDC trên cơ sở dữ liệu của mình để nắm bắt các thay đổi đối với cơ sở dữ liệu.

3. Trích xuất và chuyển đổi dữ liệu: Các doanh nghiệp cần sử dụng AWS Glue để trích xuất dữ liệu từ nguồn dữ liệu truyền phát và chuyển đổi dữ liệu đó sang định dạng có thể tải vào Amazon DynamoDB.

4. Sao chép các thay đổi: Các doanh nghiệp cần sử dụng AWS DMS để sao chép các thay đổi được thực hiện đối với cơ sở dữ liệu sang Amazon DynamoDB.

5. Phân tích dữ liệu: Sau khi dữ liệu được tải vào Amazon DynamoDB, doanh nghiệp có thể sử dụng nhiều công cụ phân tích khác nhau để phân tích dữ liệu theo thời gian thực.

Kết luận

Phân tích dữ liệu không cần máy chủ theo thời gian thực đang ngày càng trở nên phổ biến vì nó cho phép doanh nghiệp phân tích dữ liệu theo thời gian thực mà không cần máy chủ chuyên dụng. Bằng cách kết hợp nguồn dữ liệu phát trực tuyến và dữ liệu CDC với AWS Glue, AWS DMS và Amazon DynamoDB trên Amazon Web Services, các doanh nghiệp có thể dễ dàng thực hiện phân tích dữ liệu serverless theo thời gian thực. Cách tiếp cận này cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên dữ liệu thời gian thực, điều này có thể mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh trong thế giới phát triển nhanh ngày nay.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• nguồn: Trí thông minh dữ liệu Plato.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://platodata.network/platowire/how-to-perform-real-time-serverless-data-analytics-by-combining-streaming-data-source-and-cdc-data-with-aws-glue-aws-dms-and-amazon-dynamodb-on-amazon-web-services/