Risorse di Amazon Data Firehose

Amazon Kinesis semplifica raccolta, elaborazione e analisi di flussi di dati in tempo reale, per ottenere analisi tempestive e reagire rapidamente alle nuove informazioni. In questa sessione, presentiamo una soluzione di flussi di dati end-to-end ottenuta utilizzando Kinesis Streams per l'importazione dei dati, Kinesis Analytics per l'elaborazione in tempo reale e Amazon Data Firehose per la persistenza. Sarà illustrato nel dettaglio come scrivere query SQL utilizzando i flussi di dati e saranno discusse le best practice per ottimizzare e monitorare le applicazioni Kinesis Analytics. Infine, sarà esaminato come calcolare i costi dell'intero sistema.

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Desideri approfondire le competenze sui servizi Web di AWS per i Big Data e creare la tua prima applicazione per Big Data nel cloud? Illustreremo come ridurre l'elaborazione di Big Data, per semplicità, a un bus di dati comprensivo di acquisizione, memorizzazione, elaborazione e visualizzazione. Creerai un'applicazione per Big Data utilizzando AWS Managed Services, tra cui Amazon Athena, Amazon Kinesis, Amazon DynamoDB e Amazon S3. Durante la procedura, esamineremo diversi modelli di progettazione dell'architettura di applicazioni per Big Data e forniremo l'accesso a esercizi pratici ripetibili nel proprio ambiente, per offrire la possibilità di ricreare e personalizzare l'applicazione. Per ottenere il massimo da questa sessione, è importante portare con sé il proprio laptop e avere familiarità con i servizi AWS.

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Negli ultimi anni, il numero di dispositivi connessi e di origini dati in tempo reale è cresciuto a dismisura. I dati vengono prodotti senza soluzione di continuità e a velocità sempre maggiori. Le aziende non possono più permettersi di attendere ore o giorni per utilizzare questi dati. Per ottenere informazioni di valore, devono poter utilizzare questi dati immediatamente e prendere provvedimenti rapidi in risposta alle novità. In questo workshop, sarà illustrato come sfruttare le origini di flussi di dati per ottenere analisi e reagire alle informazioni in tempo reale. Sarà stabilito uno scenario realistico di flussi di dati con diversi requisiti; l'obiettivo sarà creare una soluzione che li soddisfi tutti utilizzando servizi quali Amazon Kinesis, AWS Lambda e Amazon SNS.

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Ridurre le tempistiche necessarie per ottenere informazioni concrete dai dati è importante per tutte le aziende e i clienti che impiegano strumenti di analisi di dati in batch e desiderano scoprire i vantaggi dell'analisi dei flussi di dati. Apprendi le best practice per estendere l'architettura aziendale da data warehouse e database a soluzioni che operano in tempo reale. Scopri come utilizzare Amazon Kinesis per ottenere informazioni in tempo reale e integrarle con Amazon Aurora, Amazon RDS, Amazon Redshift e Amazon S3. Il team di Amazon Flex descrive come hanno utilizzato l'analisi di flussi di dati nella loro app per dispositivi mobili, utilizzata da tutti i conducenti di mezzi Amazon per recapitare in perfetto orario milioni di pacchi ogni mese. Inoltre, illustrerà l'architettura che ha permesso di passare da un sistema di elaborazione in batch a un sistema in tempo reale, superando le problematiche relative alla migrazione dei dati nelle batch esistenti in flussi di dati, e spiegherà come trarre il massimo dall'analisi in tempo reale.

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Per avere successo sul mercato e differenziarsi dalla concorrenza, le aziende devono poter utilizzare i dati in tempo reale per prendere decisioni informate. In questa sessione, saranno presi in esame casi d'uso e architetture comuni relativi all'elaborazione di flussi di dati. Prima di tutto, sarà fornita una panoramica dei flussi di dati e delle relative funzionalità presenti in AWS. Quindi saranno esaminati alcuni esempi di clienti, con le loro applicazioni di streaming in tempo reale. Infine, saranno illustrati architetture e modelli di progettazione utilizzate di frequente nei casi d'uso più importanti.

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In questa sessione sarà illustrato in che modo Cox Automotive usa Splunk Cloud per ottenere visibilità in tempo reale sui propri ambienti AWS e ibridi limitando al massimo il tempo medio necessario per la risoluzione, riducendo i problemi di asta del 90% e prevedendo in modo proattivo le interruzioni. Inoltre, sarà presentata una funzionalità molto attesa, che permette di acquisire, trasformare e analizzare i dati in tempo reale utilizzando Splunk e Amazon Data Firehose per ottenere informazioni di valore dalle risorse nel cloud. Sarà così ancora più semplice e veloce ottenere accesso a monitoraggio di infrastrutture basato su analisi con Splunk Enterprise e Splunk Cloud.

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L'analisi di log è un caso d'uso di big data comune che permette di analizzare i dati di log di siti web, dispositivi mobili, server, sensori e altro per un'ampia gamma di applicazioni come marketing digitale, monitoraggio di applicazioni, rilevamento di frodi, tecnologie pubblicitarie, giochi e IoT. Effettuare le analisi di log in tempo reale può abbreviare l'accesso alle informazioni, permettendo di ottenere analisi approfondite in pochi secondi o minuti invece che in ore o giorni. In questa sessione imparerai a importare e distribuire log senza infrastruttura, utilizzando Amazon Data Firehose. Illustreremo come il servizio gestito da Amazon per Apache Flink può essere usato per elaborare dati di log in tempo reale per creare analisi reattive. Infine, mostreremo come utilizzare Amazon Elasticsearch Service per eseguire query interattive e visualizzare i tuoi dati di log.

Obiettivi formativi:

• Apprendere come creare una soluzione di analisi di log end-to-end che opera in tempo reale.
  
• Consultare una panoramica su raccolta ed elaborazione di dati in tempo reale con Amazon Kinesis.
• Apprendi come interrogare e visualizzare i dati di log in modo interattivo con Amazon Elasticsearch Service.
  

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I data lake consentono a tutti i dipendenti della tua organizzazione di accedere e analizzare enormi quantità di dati non strutturati e strutturati provenienti da origini dati disparate, molte delle quali generano dati in modo rapido e continuo. Per rendere questi dati disponibili per l'analisi in modo tempestivo, occorre una soluzione di streaming capace di acquisire questi dati nel data lake in modo durevole e a costi ridotti. Amazon Data Firehose è un servizio completamente gestito che semplifica preparazione e caricamento di flussi di dati in AWS. In questo tech talk, forniremo una panoramica di Firehose ed esamineremo nei dettagli come si può utilizzare questo servizio per raccogliere, trasformare, eseguire in batch, comprimere e caricare in tempo reale flussi di dati nei data lake Amazon S3.

Obiettivi formativi:

• Riconoscere i requisiti chiave per raccolta, preparazione e caricamento di flussi di dati in data lake.
• Ottieni una panoramica sulla trasmissione di dati con Firehose.
• Apprendere come eseguire trasformazioni di dati con Firehose.
  

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Spostare l'intero centro dati nel cloud non è un'impresa facile! Il team della piattaforma tecnologica TrueCar è stato incaricato proprio di questo, alla ricerca di una soluzione di monitoraggio e risoluzione dei problemi più modulare che possa aumentare le prestazioni dell'infrastruttura e delle applicazioni, migliorare la posizione di sicurezza nonché i prodotti. L'azienda è finita su Splunk Cloud in esecuzione su AWS e l'ha distribuita in un giorno! In questo webinar, imparerai come TrueCar sfrutta le funzionalità di AWS e Splunk per ottenere approfondimenti dai suoi dati in tempo reale.

Guarda il webinar per sapere come l'esperienza di TrueCar con Splunk Cloud in esecuzione su AWS con Amazon Data Firehose può aiutarti a:

• Acquisire informazioni storiche con ulteriore memoria di conservazione dei dati

• Garantire una migliore visibilità della fatturazione AWS

• Acquisire informazioni su sicurezza e rilevamento delle minacce
  

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