แบบอย่างของข้อมูลการสตรีม
125 views
แบบอย่างของข้อมูลการสตรีม
แบบอย่างของข้อมูลการสตรีม ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไง ข้อมูลการสตรีมเป็นข้อมูลที่ผลิตขึ้นอย่างสม่ำเสมอโดยแหล่งข้อมูลนับพันซึ่งตามเดิมแล้วจะส่งข้อมูลขนาดเล็ก (ขนาดเคไบต์) เข้าไปในบันทึกข้อมูลพร้อมเพียงกัน ข้อมูลการสตรีมประกอบไปด้วยข้อมูลต่างๆหลายชนิด ตัวอย่างเช่น ไฟล์บันทึกที่ลูกค้าผลิตขึ้นโดยใช้แอปพลิเคชันบนวัสดุอุปกรณ์เคลื่อนหรือเว็บของคุณ กิจกรรมการเล่นเกมของผู้เล่น ข้อมูลที่ได้มาจากโซเชียลมีเดีย ห้องค้าหลักทรัพย์ หรือบริการเชิงพื้นที่ แล้วก็ Telemetry จากเครื่องมือหรือเครื่องไม้เครื่องมือที่เชื่อมต่อในศูนย์ข้อมูล
ข้อมูลดังที่กล่าวถึงมาแล้วต้องผ่านการประมวลผลเป็นลำดับอย่างสม่ำเสมอโดยประเมินผลครั้งละบันทึกหรือประเมินผลในหน้าต่างแสดงเวลา Sliding รวมทั้งใช้เพื่อสำหรับในการพินิจพิจารณาข้อมูลนานาประการ ดังเช่น สหชมรม การรวบรวม การกรอง และก็การสุ่มตัวอย่าง ข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ดังที่กล่าวมาข้างต้นช่วยทำให้บริษัทจำนวนมากรู้เรื่องธุรกิจแล้วก็กิจกรรมของลูกค้าในหลายๆด้าน ตัวอย่างเช่น การใช้บริการ (เพื่อประเมินผลหรือเรียกเก็บเงิน) กิจกรรมของเซิร์ฟเวอร์ การคลิกเว็บ แล้วก็พิกัดของเครื่องใช้ไม้สอย บุคคล รวมทั้งผลิตภัณฑ์ด้ามจับจำต้องได้ ทั้งช่วยทำให้บริษัทต่อกรกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ในทันที ยกตัวอย่างเช่น ธุรกิจสามารถติดตามความเคลื่อนไหวความรู้สึกที่ผู้อื่นมีต่อแบรนด์รวมทั้งสินค้าของตัวเองได้โดยพินิจพิจารณาสตรีมบนเครือข่ายสังคมอย่างสม่ำเสมอและก็จัดการกับความรู้สึกพวกนั้นอย่างโดยทันทีท่าทางเมื่อถึงเวลาจำเป็นต้อง
ประโยช์จากข้อมูลการสตรีม
การประมวลผลข้อมูลการสตรีมมีคุณประโยชน์ในกรณีโดยมากซึ่งมีการสร้างข้อมูลใหม่แบบไดนามิกอปิ้งตลอด กรุ๊ปอุตสาหกรรมส่วนมากรวมทั้งแวดวงที่จะต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลล้วนแต่ใช้การประมวลผลข้อมูลการสตรีมทั้งสิ้น โดยปกติ บริษัทมากหมายเริ่มด้วยการใช้แอปพลิเคชันกล้วยๆตัวอย่างเช่น บันทึกระบบการรวบรวมข้อมูล และก็การประมวลผลขั้นต้น ได้แก่ การคำนวณค่าต่ำสุด-สูงสุดแบบ Rolling ฯลฯ หลังจากนั้นแอปพลิเคชันพวกนี้ก็ปรับปรุงไปจนกระทั่งสามารถประมวลผลข้อมูลที่มีความสลับซับซ้อนเพิ่มมากขึ้นในแบบเกือบเรียลไทม์ได้ เดิมที แอปพลิเคชันบางทีอาจประเมินผลสตรีมข้อมูล
เพื่อสร้างรายงานกล้วยๆและก็สนองตอบกล้วยๆยกตัวอย่างเช่น ส่งการแจ้งเตือนเมื่อตัววัดสำคัญๆเลยกฏเกณฑ์ที่กำหนดไว้ ทุกๆวันนี้ แอปพลิเคชันดังที่กล่าวมาแล้วข้างต้นสามารถพินิจพิจารณาข้อมูลได้ในแบบที่สลับซับซ้อนกว่าเดิม ได้แก่ ใช้อัลกอริทึม Machine Learning และก็ดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาจากข้อมูลดังกล่าวมาแล้วข้างต้น เมื่อเวลาผ่านไปก็มีการใช้อัลกอริทึมการประมวลผลสตรีมและก็สถานะการณ์ที่สลับซับซ้อน อย่างเช่น หน้าต่างแสดงช่วงเวลาสำหรับการสูญเสียความชื่นชอบเพื่อค้นหาภาพยนตร์ปัจจุบันยอดนิยม อัลกอริทึมดังที่กล่าวมาแล้วช่วยทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกเพิ่มขึ้น
แบบอย่างของข้อมูลการสตรีม
เซ็นเซอร์ในยานพาหนะขนส่ง เครื่องไม้เครื่องมือด้านอุตสาหกรรม รวมทั้งเครื่องจักรที่ใช้ในไร่จะส่งข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันการสตรีม หลังจากนั้นแอปพลิเคชันก็จะรอติดตามสมรรถนะการทำงาน ตรวจค้นสิ่งที่บางทีอาจเป็นข้อเสียล่วงหน้า รวมทั้งสั่งซื้ออะไหล่สำรองอัตโนมัติเพื่อเป็นการป้องกันไม่ให้มีตอนดาวน์ไทม์
สถาบันด้านการเงินจะรอติดตามความเคลื่อนไหวของตลาดหลักทรัพย์ในแบบเรียลไทม์ คำนวณราคาการเสี่ยง รวมทั้งสร้างสมดุลให้พอร์ตอัตโนมัติโดยอิงจากการขึ้นลงของราคาหุ้น
เว็บอสังหาริมทรัพย์จะรอติดตามชุดย่อยของข้อมูลที่ได้รับมาจากเครื่องมือเคลื่อนของคนซื้อและก็ให้คำปรึกษาแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับอสังหาริมทรัพย์ที่จะควรจะเยี่ยมชมโดยอิงจากพิกัดของผู้ใช้
บริษัทผลิตกระแสไฟฟ้าพลังแสงแดดจำเป็นต้องรักษาระดับของจำนวนกำลังไฟฟ้าให้ลูกค้า มิฉะนั้นก็จำเป็นที่จะต้องจ่ายค่าปรับ บริษัทได้ใช้แอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมที่รอติดตามแผงเซลล์สุริยะทุกแผงในทุ่ง รวมทั้งตั้งเวลาการให้บริการแบบเรียลไทม์ ทำให้ตอนที่จำนวนกำลังไฟฟ้าจากแผงเซลล์สุริยะแต่ละแผงต่ำลงต่ำมีไม่มากมายแล้วก็สามารถลดการจ่ายเงินค่าเสียหายที่เกิดขึ้นจากปัญหาดังที่กล่าวถึงมาแล้วได้
ผู้เผยแพร่สื่อจะสตรีมบันทึกคลิกสตรีมหลายร้านค้ารายการจากเงินทองที่ตนมีอยู่บนอินเทอร์เน็ต รวมทั้งเก็บรวบรวมรวมทั้งปรับแก้ข้อมูลด้วยข้อมูลทางประชากรศาสตร์เกี่ยวกับผู้ใช้รวมทั้งทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นให้กับการจัดวางรายละเอียดบนเว็บ ทำให้มอบประสบการณ์การใช้แรงงานที่ดีมากยิ่งกว่ารวมทั้งตรงกับสิ่งที่มีความต้องการของกลุ่มเป้าหมายมากขึ้นเรื่อยๆ
บริษัทเกมออนไลน์จะเก็บรวบรวมข้อมูลการสตรีมเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องระหว่างผู้เล่นรวมทั้งเกม และก็นำข้อมูลใส่ดังที่กล่าวผ่านมาแล้วเข้าไปในแพลตฟอร์มเกม แล้วต่อจากนั้นแพลตฟอร์มเกมก็จะพินิจพิจารณาข้อมูลแบบเรียลไทม์ มอบเครื่องล่อใจแล้วก็ประสบการณ์การเล่นเกมแบบไดนามิกเพื่อล่อใจให้ผู้เล่นกลับมาเล่นเกมอีก
การเปรียบเทียบการประมวลผลเป็นชุดกับการประมวลผลสตรีม
ก่อนที่จะเอ่ยถึงข้อมูลการสตรีม พวกเราควรจะเทียบความคล้ายและก็ความแตกต่างของการประมวลผลสตรีมกับการประมวลผลเป็นชุด พวกเราสามารถใช้การประเมินผลเป็นชุดเพื่อประเมินผลการค้นแบบ Arbitrary Query กับชุดข้อมูลต่างๆได้ ปกติแล้ว การประมวลผลเป็นชุดจะประเมินผลลัพธ์ที่ได้จากข้อมูลทั้งสิ้นที่ผ่านการประมวลผลดังกล่าวข้างต้น รวมทั้งจะช่วยทำให้พินิจพิจารณาชุดข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลในเชิงลึกได้ ระบบที่อิงตาม MapReduce ยกตัวอย่างเช่น Amazon EMR เป็นตัวอย่างของแพลตฟอร์มที่รองรับงานที่จำเป็นต้องประเมินผลเป็นชุด ในทางตรงกันข้าม การประมวลผลสตรีมจะใช้การนำเข้าข้อมูลเป็นลำดับ
รวมทั้งอัปเดตตัววัด รายงาน กับข้อมูลสรุปเป็นสถิติอย่างสม่ำเสมอเมื่อจัดแจงกับบันทึกข้อมูลที่นำเข้ามา การประมวลผลดังที่ได้กล่าวมาแล้วข้างต้นก็เลยเหมาะสมกับการตำหนิดตามข้อมูลแล้วก็สนองตอบต่อเหตุในแบบเรียลไทม์มากยิ่งกว่า หลายๆหน่วยงานกำลังสร้างโมเดลแบบไฮบริดโดยรวมการประมวลผลทั้งยัง 2 แบบเข้าไว้ร่วมกันรวมทั้งรักษาเลเยอร์แบบเรียลไทม์กับเลเยอร์แบบชุด ลำดับแรก ข้อมูลจะได้รับการประมวลผลโดยแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม ดังเช่นว่า Amazon Kinesis เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาแบบเรียลไทม์ แล้วหลังจากนั้นก็เลยนำข้อมูลใส่เข้าไปในร้านรวง ดังเช่น S3 ซึ่งอาจมีการแปลงและก็โหลดข้อมูลสำหรับกรณีการใช้แรงงานต่างๆเยอะมากที่จำเป็นต้องใช้การประเมินผลเป็นชุด
ความท้าสำหรับในการดำเนินการกับข้อมูลการสตรีม
การประมวลผลข้อมูลจำเป็นที่จะต้องใช้ 2 เลเยอร์หมายถึงเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล และก็เลเยอร์การประมวลผล เลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลจำต้องรองรับการจัดเรียงบันทึกและก็ความสม่ำเสมอเป็นอันมากเพื่ออ่านรวมทั้งบันทึกค่าสตรีมข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลได้อย่างเร็ว เสียค่าใช้จ่ายไม่มากมาย และก็เล่นซ้ำได้ เลเยอร์การประมวลผลจะใช้ข้อมูลที่ได้มาจากเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล คำนวณข้อมูลดังที่กล่าวถึงมาแล้ว แล้วจึงแจ้งเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลให้ลบข้อมูลที่ไม่จำเป็นต้องใช้แล้ว ยิ่งกว่านั้นคุณยังจำเป็นต้องคิดแผนในส่วนความรู้ความเข้าใจสำหรับเพื่อการปรับขนาดตามความอยาก ความคงทนถาวรของข้อมูล
รวมทั้งการคงทนถาวรต่อความเสื่อมโทรมในเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล
กับเลเยอร์การประมวลผลด้วย ผลสรุปก็คือมีหลายแพลตฟอร์มเกิดขึ้นซึ่งมีส่วนประกอบเบื้องต้นที่ต้องต่อการผลิตแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีม ดังเช่นว่า Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Apache Flume, Apache Spark Streaming แล้วก็ Apache Storm ฯลฯ การทำงานกับข้อมูลการสตรีมบน AWS
Amazon Web Services (AWS) มีตัวเลือกสำหรับการดำเนินงานกับข้อมูลการสตรีมอยู่หลายตัวเลือก คุณสามารถใช้ประโยชน์จากบริการข้อมูลการสตรีมที่ได้รับการจัดการของ Amazon Kinesis หรือจะใช้รวมทั้งจัดแจงโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองในระบบคลาวด์บน Amazon EC2 ก็ได้
Amazon Kinesis เป็นแพลตฟอร์มสำหรับข้อมูลการสตรีมบน AWS ซึ่งมีบริการที่มีคุณภาพ บริการพวกนี้ช่วยทำให้โหลดและก็พินิจพิจารณาข้อมูลการสตรีมได้อย่างง่ายดาย นอกจากนั้นแพลตฟอร์มดังที่กล่าวมาแล้วข้างต้นยังช่วยทำให้คุณสร้างแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมแบบระบุเองได้เมื่อปรารถนาใช้งานเฉพาะทาง โดยมีบริการสามอย่างร่วมกันเป็น: Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Kinesis Data Streams รวมทั้ง Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)
นอกจากนั้น คุณยังสามารถเรียกใช้แพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีมอื่นๆบน Amazon EC2 และก็ Amazon EMR ได้อีกด้วย ยกตัวอย่างเช่น Apache Flume, Apache Spark Streaming, รวมทั้ง Apache Storm
Amazon Kinesis Data Streams
Amazon Kinesis Data Streams ช่วยทำให้คุณสร้างแอปพลิเคชันของคุณเองที่ประเมินผลหรือพินิจพิจารณาข้อมูลการสตรีมได้เมื่ออยากใช้งานเฉพาะทาง บริการนี้จะบันทึกรวมทั้งจัดเก็บข้อมูลหลายเทระไบต์ต่อชั่วโมงจากแหล่งข้อมูลเป็นแสนๆโดยตลอด แล้วต่อจากนั้นคุณก็สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลที่ได้มาจาก Amazon Kinesis Data Streams สำหรับในการขับแดชกระดานแบบเรียลไทม์ สร้างการแจ้งเตือน ใช้ราคาและก็การลงโปรโมทแบบไดนามิก และก็อื่นๆได้ Amazon Kinesis Data Streams รองรับเฟรมเวิร์กการประมวลผลสตรีมตามสิ่งที่มีความต้องการของคุณซึ่งรวมทั้ง Kinesis Client Library (KCL), Apache Storm แล้วก็ Apache Spark Streaming
Amazon Kinesis Data Firehose
Amazon Kinesis Data Firehose เป็นแนวทางที่ง่ายที่สุดสำหรับเพื่อการโหลดข้อมูลการสตรีมไปยัง AWS บริการนี้สามารถบันทึกและก็โหลดข้อมูลการสตรีมเข้าไปใน Amazon S3 และก็ Amazon Redshift ได้อัตโนมัติ นำมาซึ่งการทำให้พินิจพิจารณาข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์ด้วยเครื่องไม้เครื่องมือพินิจพิจารณาข้อมูลทางธุรกิจแล้วก็แดชกระดานที่คุณใช้งานอยู่เวลานี้ได้ บริการดังที่กล่าวมาแล้วข้างต้นช่วยทำให้คุณใช้ขั้นตอน ELT แล้วก็ใช้ประโยชน์จากข้อมูลการสตรีมได้อย่างเร็ว
Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)
Amazon MSK เป็นบริการที่มีการจัดแจงเต็มแบบอย่างที่ช่วยทำให้คุณสร้างรวมทั้งเรียกใช้แอปพลิเคชันที่ใช้ Apache Kafka สำหรับในการประมวลผลข้อมูลการสตรีมได้ง่ายเพิ่มขึ้น Apache Kafka เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สสำหรับการผลิตไปป์ไลน์แล้วก็แอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมแบบเรียลไทม์ ด้วย Amazon MSK คุณจะสามารถใช้ Apache Kafka API แบบเนทีฟเพื่อใส่ข้อมูล Data Lake ตลอดจนสตรีมความเคลื่อนไหวไปยังรวมทั้งจากฐานข้อมูล และก็ทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นของการใช้แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิ่งรวมทั้งการวิเคราะห์ได้
โซลูชันการสตรีมอื่นๆบน Amazon EC2
คุณสามารถจัดตั้งแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม Amazon EC2 รวมทั้ง Amazon EMR ได้ตามความอยากได้ รวมทั้งสร้างเลเยอร์การจัดเก็บแล้วก็ประมวลผลข้อมูลสตรีมของคุณเองได้ เมื่อสร้างโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองบน Amazon EC2 รวมทั้ง Amazon EMR ก็สามารถหลบหลีกความไม่ตลอดของการจัดหาส่วนประกอบเบื้องต้นได้ ทั้งเข้าถึงเฟรมเวิร์กการจัดเก็บรวมทั้งประเมินผลสตรีมต่างๆมากไม่น้อยเลยทีเดียวได้ ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลการสตรีม ตัวอย่างเช่น Amazon MSK แล้วก็ Apache Flume ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การประมวลผลสตรีม ดังเช่นว่า Apache Spark Streaming แล้วก็ Apache Storm
แนะนำซีรีย์ประเทศเกาหลี
สาเหตุที่มีเพลงลูกทุ่ง
XOXO เป็นการแสดงออก DMM App Store ที่ดี
เรื่องราวของคุณคิมซอจิน แจ็คสแปโร่ สรุปเรื่องราว Shark World เกมฉลาม
เว็บไซต์สล็อตที่ได้รับความนิยม รีวิวหนังออนไลน์มันๆ2020 11 ตัวจริงหลักแมนเชสเตอร์ เพียงพอตจะแตกสูงขึ้นมาก Top 10 หนัง Netflixโอเอกซ์มีต้นแบบนานาประการวาคิน ฟีนิกซ์ โจ๊กเกอร์เสียงหัวเราะเชิญชวนสยองขวัญการ์ตูนออนไลน์ อนิเมะ เล่นเกมส์ แล้วได้เงิน ถือ มารู้จัก Kaidee กันดีกว่า nekopost จอมมาร ปีศาจ การจับคอร์ดกีต้าร์ แมนเชสเตอร์ TeamViewer 15 What is MSN Messenge เกม Five M คืออะไร ? วิธีการเติมเงินเกมฟีฟาย 12 ข้อที่ชาวเน็ตควรรู้ Jokergame Joker Gamimg pgslotพนันคาสิโนสด อย่างน้อย 20 เกมนี้สามารถดาวน์โหลดได้ฟรีแพลตฟอร์มการจองทางเว็บไซต์
อัพเดทล่าสุด : 28 มิถุนายน 2021
