การประมวลผลสตรีม

808 views

การประมวลผลสตรีม

การประมวลผลสตรีม ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไง ข้อมูลการสตรีมเป็นข้อมูลที่ผลิตขึ้นโดยตลอดโดยแหล่งข้อมูลนับพันซึ่งตามเดิมแล้วจะส่งข้อมูลขนาดเล็ก (ขนาดเคไบต์) เข้าไปในบันทึกข้อมูลพร้อมเพียงกัน ข้อมูลการสตรีมประกอบไปด้วยข้อมูลต่างๆหลายชนิด ดังเช่น ไฟล์บันทึกที่ลูกค้าทำขึ้นโดยใช้แอปพลิเคชันบนเครื่องไม้เครื่องมือเคลื่อนหรือเว็บของคุณ กิจกรรมการเล่นเกมของผู้เล่น ข้อมูลที่ได้มาจากเครือข่ายสังคม ห้องค้าหลักทรัพย์ หรือบริการเชิงพื้นที่ และก็ Telemetry จากเครื่องใช้ไม้สอยหรืออุปกรณ์ที่เชื่อมต่อในศูนย์ข้อมูล การประมวลผลสตรีม

ข้อมูลดังกล่าวมาแล้วข้างต้นจำเป็นจะต้องผ่านการประมวลผลเป็นลำดับโดยตลอดโดยประเมินผลครั้งละบันทึกหรือประเมินผลในหน้าต่างแสดงเวลา Sliding รวมทั้งใช้สำหรับในการพินิจพิจารณาข้อมูลมากมาย เป็นต้นว่า สหสโมสร การรวบรวม การกรอง แล้วก็การสุ่มตัวอย่าง ข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ดังที่ได้กล่าวมาแล้วข้างต้นช่วยทำให้บริษัทมากหมายรู้เรื่องธุรกิจรวมทั้งกิจกรรมของลูกค้าในหลายๆด้าน เป็นต้นว่า การใช้บริการ (เพื่อประเมินผลหรือเรียกเก็บเงิน) กิจกรรมของเซิร์ฟเวอร์ การคลิกเว็บ และก็พิกัดของเครื่องไม้เครื่องมือ บุคคล และก็ผลิตภัณฑ์ด้ามจับจำเป็นต้องได้ ทั้งยังช่วยทำให้บริษัทจัดการกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้โดยทันที อาทิเช่น ธุรกิจสามารถติดตามความเคลื่อนไหวความรู้สึกที่คนอื่นมีต่อแบรนด์แล้วก็สินค้าของตนเองได้โดยพินิจพิจารณาสตรีมบนโซเชียลเน็ตเวิร์คโดยตลอดรวมทั้งจัดการกับความรู้สึกพวกนั้นอย่างโดยทันทีชั้นเชิงเมื่อถึงเวลาจำเป็นจะต้อง

ประโยช์จากข้อมูลการสตรีม
การประมวลผลข้อมูลการสตรีมมีคุณประโยชน์ในกรณีโดยมากซึ่งมีการสร้างข้อมูลใหม่แบบไดนามิกอปิ้งตลอด กรุ๊ปอุตสาหกรรมจำนวนมากรวมทั้งแวดวงที่จำเป็นต้องใช้Big dataล้วนแต่ใช้การประมวลผลข้อมูลการสตรีมทั้งสิ้น โดยธรรมดา บริษัทต่างๆเป็นจำนวนมากเริ่มด้วยการใช้แอปพลิเคชันกล้วยๆดังเช่นว่า บันทึกระบบการรวบรวมข้อมูล รวมทั้งการประมวลผลเบื้องต้น ดังเช่นว่า การคำนวณค่าต่ำสุด-สูงสุดแบบ Rolling ฯลฯ แล้วหลังจากนั้นแอปพลิเคชันกลุ่มนี้ก็ปรับปรุงไปจนกระทั่งสามารถประมวลผลข้อมูลที่มีความสลับซับซ้อนเพิ่มขึ้นเรื่อยๆในแบบเกือบเรียลไทม์ได้ ตอนแรก แอปพลิเคชันบางทีอาจประเมินผลสตรีมข้อมูลเพื่อสร้างรายงานกล้วยๆและก็สนองตอบกล้วยๆอาทิเช่น ส่งการแจ้งเตือนเมื่อตัววัดสำคัญๆเลยหลักเกณฑ์ที่กำหนดไว้ ปัจจุบันนี้ แอปพลิเคชันดังกล่าวมาแล้วข้างต้นสามารถพินิจพิจารณาข้อมูลได้ในแบบที่สลับซับซ้อนกว่าเดิม ดังเช่นว่า ใช้อัลกอริทึม Machine Learning แล้วก็ดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาจากข้อมูลดังที่ได้กล่าวมาแล้วข้างต้น เมื่อเวลาผ่านไปก็มีการใช้อัลกอริทึมการประมวลผลสตรีมและก็เรื่องราวที่สลับซับซ้อน ดังเช่นว่า หน้าต่างแสดงช่วงเวลาสำหรับในการสูญเสียความชื่นชอบเพื่อค้นหาภาพยนตร์ปัจจุบันยอดนิยม อัลกอริทึมดังที่กล่าวถึงแล้วช่วยทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกเพิ่มขึ้น

แบบอย่างของข้อมูลการสตรีม
เซ็นเซอร์ในยานพาหนะขนส่ง วัสดุทางด้านอุตสาหกรรม แล้วก็เครื่องจักรที่ใช้ในไร่จะส่งข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันการสตรีม แล้วหลังจากนั้นแอปพลิเคชันก็จะรอติดตามความสามารถการทำงาน ตรวจค้นสิ่งที่บางทีอาจเป็นข้อเสียล่วงหน้า และก็สั่งซื้ออะไหล่สำรองอัตโนมัติเพื่อเป็นการป้องกันและไม่ให้มีตอนดาวน์ไทม์
สถาบันทางด้านการเงินจะรอติดตามความเคลื่อนไหวของตลาดค้าหุ้นในแบบเรียลไทม์ คำนวณค่าการเสี่ยง แล้วก็สร้างสมดุลให้พอร์ตอัตโนมัติโดยอิงจากการขึ้นลงของราคาหุ้น
เว็บอสังหาริมทรัพย์จะรอติดตามชุดย่อยของข้อมูลที่ได้มาจากเครื่องมือเขยื้อนของลูกค้าและก็ให้คำปรึกษาแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับอสังหาริมทรัพย์ที่จะควรจะเยี่ยมชมโดยอิงจากพิกัดของผู้ซื้อ
บริษัทผลิตกระแสไฟฟ้าพลังแสงแดดจำเป็นต้องรักษาระดับของจำนวนกำลังไฟฟ้าให้ลูกค้า มิฉะนั้นก็จำเป็นที่จะต้องจ่ายค่าปรับ บริษัทได้ใช้แอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมที่รอติดตามแผงเซลล์สุริยะทุกแผงในทุ่ง แล้วก็ตั้งเวลาการให้บริการแบบเรียลไทม์ ทำให้ขณะที่จำนวนกำลังไฟฟ้าจากแผงเซลล์สุริยะแต่ละแผงน้อยลงต่ำมีไม่มากมายรวมทั้งสามารถลดการจ่ายเงินค่าเสียหายที่เกิดขึ้นมาจากปัญหาดังที่กล่าวถึงแล้วได้
ผู้เผยแพร่สื่อจะสตรีมบันทึกคลิกสตรีมหลายร้านค้ารายการจากเงินทองที่ตนมีอยู่บนอินเทอร์เน็ต รวมทั้งเก็บรวบรวมรวมทั้งปรับปรุงแก้ไขข้อมูลด้วยข้อมูลทางประชากรศาสตร์เกี่ยวกับผู้ใช้และก็ทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นให้กับการจัดวางรายละเอียดบนเว็บ ทำให้มอบประสบการณ์การใช้แรงงานที่ดีมากกว่าและก็ตรงกับความจำเป็นของกลุ่มเป้าหมายมากขึ้นเรื่อยๆ
บริษัทเกมออนไลน์จะเก็บรวบรวมข้อมูลการสตรีมเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องระหว่างผู้เล่นและก็เกม แล้วก็นำข้อมูลใส่ดังที่กล่าวถึงแล้วเข้าไปในแพลตฟอร์มเกม แล้วแพลตฟอร์มเกมก็จะพินิจพิจารณาข้อมูลแบบเรียลไทม์ มอบสิ่งล่อใจรวมทั้งประสบการณ์การเล่นเกมแบบไดนามิกเพื่อยั่วยวนใจให้ผู้เล่นกลับมาเล่นเกมอีก

การเปรียบเทียบการประมวลผลเป็นชุดกับการประมวลผลสตรีม
ก่อนที่จะเอ๋ยถึงข้อมูลการสตรีม พวกเราควรจะเปรียบความคล้ายและก็ความแตกต่างของการประมวลผลสตรีมกับการประมวลผลเป็นชุด พวกเราสามารถใช้การประเมินผลเป็นชุดเพื่อประเมินผลการค้นหาแบบ Arbitrary Query กับชุดข้อมูลต่างๆได้ ปกติแล้ว การประมวลผลเป็นชุดจะประเมินผลลัพธ์ที่ได้จากข้อมูลทั้งหมดทั้งปวงที่ผ่านการประมวลผลดังที่ได้กล่าวผ่านมาแล้ว แล้วก็จะช่วยทำให้พินิจพิจารณาชุดข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลในเชิงลึกได้ ระบบที่อิงตาม MapReduce ดังเช่นว่า Amazon EMR เป็นตัวอย่างของแพลตฟอร์มที่รองรับงานที่จำต้องประเมินผลเป็นชุด ในทางตรงกันข้าม

การประมวลผลสตรีมจะใช้การนำเข้าข้อมูลเป็นลำดับ รวมทั้งอัปเดตตัววัด รายงาน กับข้อมูลสรุปเป็นสถิติอย่างสม่ำเสมอเมื่อจัดแจงกับบันทึกข้อมูลที่นำเข้ามา การประมวลผลดังกล่าวข้างต้นก็เลยเหมาะสมกับการต่อว่าดตามข้อมูลและก็สนองตอบต่อสถานะการณ์ในแบบเรียลไทม์มากยิ่งกว่า หลายๆหน่วยงานกำลังสร้างโมเดลแบบไฮบริดโดยรวมการประมวลผลอีกทั้ง 2 แบบเข้าไว้ร่วมกันและก็รักษาเลเยอร์แบบเรียลไทม์กับเลเยอร์แบบชุด ขั้นแรก ข้อมูลจะได้รับการประมวลผลโดยแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม อย่างเช่น Amazon Kinesis เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาแบบเรียลไทม์ หลังจากนั้นก็เลยนำข้อมูลใส่เข้าไปในร้าน อาทิเช่น S3 ซึ่งอาจมีการแปลงและก็โหลดข้อมูลสำหรับกรณีการใช้แรงงานต่างๆล้นหลามที่จำต้องใช้การประเมินผลเป็นชุด

ความท้าสำหรับเพื่อการดำเนินการกับข้อมูลการสตรีม

การประมวลผลข้อมูลต้องใช้ 2 เลเยอร์หมายถึงเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล แล้วก็เลเยอร์การประมวลผล เลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลจะต้องรองรับการจัดเรียงบันทึกรวมทั้งความสม่ำเสมออย่างมากมายเพื่ออ่านและก็บันทึกค่าสตรีมBig dataได้อย่างเร็ว เสียค่าใช้จ่ายไม่มากมาย รวมทั้งเล่นซ้ำได้ เลเยอร์การประมวลผลจะใช้ข้อมูลที่ได้มาจากเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล คำนวณข้อมูลดังที่ได้กล่าวผ่านมาแล้ว แล้วจึงแจ้งเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลให้ลบข้อมูลที่ไม่จำเป็นที่จะต้องใช้แล้ว

นอกจากนั้นคุณยังจำต้องคิดแผนในส่วนความรู้ความเข้าใจสำหรับในการปรับขนาดตามความปรารถนา คงทนถาวรของข้อมูล แล้วก็การทนทานต่อความเสื่อมโทรมในเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลกับเลเยอร์การประมวลผลด้วย ผลสรุปก็คือมีหลายแพลตฟอร์มเกิดขึ้นซึ่งมีองค์ประกอบเบื้องต้นที่จำเป็นต้องต่อการผลิตแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีม ดังเช่น Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Apache Flume, Apache Spark Streaming และก็ Apache Storm ฯลฯ การทำงานกับข้อมูลการสตรีมบน AWS
Amazon Web Services (AWS) มีตัวเลือกสำหรับในการดำเนินงานกับข้อมูลการสตรีมอยู่หลายตัวเลือก คุณสามารถใช้ประโยชน์จากบริการข้อมูลการสตรีมที่ได้รับการจัดการของ Amazon Kinesis หรือจะใช้แล้วก็จัดแจงโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองในระบบคลาวด์บน Amazon EC2 ก็ได้

Amazon Kinesis เป็นแพลตฟอร์มสำหรับข้อมูลการสตรีมบน AWS ซึ่งมีบริการที่มีคุณภาพ บริการพวกนี้ช่วยทำให้โหลดและก็พินิจพิจารณาข้อมูลการสตรีมได้ง่ายๆ ยิ่งไปกว่านี้แพลตฟอร์มดังที่กล่าวมาแล้วยังช่วยทำให้คุณสร้างแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมแบบระบุเองได้เมื่ออยากได้ใช้งานเฉพาะทาง โดยมีบริการสามอย่างร่วมกันเป็น: Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Kinesis Data Streams รวมทั้ง Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)

นอกเหนือจากนั้น คุณยังสามารถเรียกใช้แพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีมอื่นๆบน Amazon EC2 และก็ Amazon EMR ได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น Apache Flume, Apache Spark Streaming, รวมทั้ง Apache Storm
Amazon Kinesis Data Streams
Amazon Kinesis Data Streams ช่วยทำให้คุณสร้างแอปพลิเคชันของคุณเองที่ประเมินผลหรือพินิจพิจารณาข้อมูลการสตรีมได้เมื่ออยากใช้งานเฉพาะทาง บริการนี้จะบันทึกรวมทั้งจัดเก็บข้อมูลหลายเทระไบต์ต่อชั่วโมงจากแหล่งข้อมูลเป็นแสนๆอย่างสม่ำเสมอ แล้วคุณก็สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลที่ได้มาจาก Amazon Kinesis Data Streams สำหรับการเคลื่อนแดชกระดานแบบเรียลไทม์ สร้างการแจ้งเตือน ใช้ราคารวมทั้งการลงประชาสัมพันธ์แบบไดนามิก และก็อื่นๆได้ Amazon Kinesis Data Streams รองรับเฟรมเวิร์กการประมวลผลสตรีมตามความอยากได้ของคุณซึ่งรวมทั้ง Kinesis Client Library (KCL), Apache Storm แล้วก็ Apache Spark Streaming

Amazon Kinesis Data Firehose

Amazon Kinesis Data Firehose เป็นแนวทางที่ง่ายที่สุดสำหรับเพื่อการโหลดข้อมูลการสตรีมไปยัง AWS บริการนี้สามารถบันทึกรวมทั้งโหลดข้อมูลการสตรีมเข้าไปใน Amazon S3 รวมทั้ง Amazon Redshift ได้อัตโนมัติ ทำให้พินิจพิจารณาข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์ด้วยเครื่องไม้เครื่องมือพินิจพิจารณาข้อมูลทางธุรกิจแล้วก็แดชกระดานที่คุณใช้งานอยู่ขณะนี้ได้ บริการดังกล่าวข้างต้นช่วยทำให้คุณใช้ขั้นตอน ELT แล้วก็ใช้ประโยชน์จากข้อมูลการสตรีมได้อย่างเร็ว

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)
Amazon MSK เป็นบริการที่มีการจัดแจงเต็มแบบที่ช่วยทำให้คุณสร้างรวมทั้งเรียกใช้แอปพลิเคชันที่ใช้ Apache Kafka สำหรับเพื่อการประมวลผลข้อมูลการสตรีมได้ง่ายเพิ่มขึ้น Apache Kafka เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สสำหรับการผลิตไปป์ไลน์และก็แอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมแบบเรียลไทม์ ด้วย Amazon MSK คุณจะสามารถใช้ Apache Kafka API แบบเนทีฟเพื่อใส่ข้อมูล Data Lake ตลอดจนสตรีมความเคลื่อนไหวไปยังและก็จากฐานข้อมูล รวมทั้งทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นของการใช้แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิ่งและก็การวิเคราะห์ได้

โซลูชันการสตรีมอื่นๆบน Amazon EC2
คุณสามารถจัดตั้งแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม Amazon EC2 แล้วก็ Amazon EMR ได้ตามสิ่งที่ต้องการ รวมทั้งสร้างเลเยอร์การจัดเก็บและก็ประมวลผลข้อมูลสตรีมของคุณเองได้ เมื่อสร้างโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองบน Amazon EC2 และก็ Amazon EMR ก็สามารถหลบหลีกความไม่สม่ำเสมอของการจัดหาองค์ประกอบเบื้องต้นได้ อีกทั้งเข้าถึงเฟรมเวิร์กการจัดเก็บรวมทั้งประเมินผลสตรีมต่างๆมากได้ ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลการสตรีม เป็นต้นว่า Amazon MSK แล้วก็ Apache Flume ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การประมวลผลสตรีม ตัวอย่างเช่น Apache Spark Streaming รวมทั้ง Apache Storm

เปิดกรุซีรีส์ประเทศเกาหลี

ต้นเหตุที่เกิดของเพลงลูกทุ่ง

Hugs and kisses คืออะไร

DMM App ใช้งานบน PC ได้ไหม

kseries ทุกอย่างมันเปลี่ยนได้

แจ็คสแปโร่ สรุปเรื่องราว

เกมฉลามกินเนื้อมนุษย์น่ากลัว

คาสิโนออนไลน์ที่มีให้เลือกเล่น

รีวิวหนังออนไลน์มันๆ2020

เรื่องราว แมนเชสเตอร์ยูไนเต็ด

ประวัติความเป็นมา Traveloka

รู้จักการเล่นเกมในรากฐานกันก่อน