ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไงบ้าง

773 views

ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไงบ้าง

ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไงบ้าง ข้อมูลการสตรีมเป็นข้อมูลที่ผลิตขึ้นโดยตลอดโดยแหล่งข้อมูลนับพันซึ่งตามธรรมดาแล้วจะส่งข้อมูลขนาดเล็ก (ขนาดเคไบต์) เข้าไปในบันทึกข้อมูลพร้อมเพียงกัน ข้อมูลการสตรีมประกอบไปด้วยข้อมูลต่างๆหลายชนิด ได้แก่ ไฟล์บันทึกที่ลูกค้าผลิตขึ้นโดยใช้แอปพลิเคชันบนเครื่องไม้เครื่องมือเขยื้อนหรือเว็บของคุณ กิจกรรมการเล่นเกมของผู้เล่น ข้อมูลที่ได้รับมาจากโซเชียลมีเดีย ห้องค้าหลักทรัพย์ หรือบริการเชิงพื้นที่ รวมทั้ง Telemetry จากวัสดุอุปกรณ์หรือเครื่องไม้เครื่องมือที่เชื่อมต่อในศูนย์ข้อมูล ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไงบ้าง

ข้อมูลดังกล่าวข้างต้นควรต้องผ่านการประมวลผลเป็นลำดับโดยตลอดโดยประเมินผลครั้งละบันทึกหรือประเมินผลในหน้าต่างแสดงเวลา Sliding รวมทั้งใช้สำหรับเพื่อการพินิจพิจารณาข้อมูลนานาประการ ยกตัวอย่างเช่น สหสมาคม การรวบรวม การกรอง และก็การสุ่มตัวอย่าง ข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ดังกล่าวข้างต้นช่วยทำให้บริษัทต่างๆมากมายรู้เรื่องธุรกิจแล้วก็กิจกรรมของลูกค้าในหลายๆด้าน อย่างเช่น การใช้บริการ (เพื่อประเมินผลหรือเรียกเก็บเงิน) กิจกรรมของเซิร์ฟเวอร์ การคลิกเว็บ และก็พิกัดของเครื่องไม้เครื่องมือ บุคคล แล้วก็ผลิตภัณฑ์ด้ามจับจำเป็นต้องได้ ทั้งช่วยทำให้บริษัทต่อกรกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ในทันที เป็นต้นว่า ธุรกิจสามารถติดตามความเคลื่อนไหวความรู้สึกที่คนอื่นมีต่อแบรนด์และก็สินค้าของตนเองได้โดยพินิจพิจารณาสตรีมบนโซเชียลเน็ตเวิร์คโดยตลอดและก็จัดการกับความรู้สึกพวกนั้นอย่างโดยทันทีท่าทางเมื่อถึงเวลาต้อง

ประโยชน์ที่ได้รับมาจากข้อมูลการสตรีม
การประมวลผลข้อมูลการสตรีมมีสาระในกรณีจำนวนมากซึ่งมีการสร้างข้อมูลใหม่แบบไดนามิกอปิ้งตลอด กรุ๊ปอุตสาหกรรมส่วนมากแล้วก็แวดวงที่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลล้วนแต่ใช้การประมวลผลข้อมูลการสตรีมทั้งสิ้น โดยปกติ บริษัทมากหมายเริ่มด้วยการใช้แอปพลิเคชันกล้วยๆได้แก่ บันทึกระบบการรวบรวมข้อมูล รวมทั้งการประมวลผลขั้นต้น อย่างเช่น การคำนวณค่าต่ำสุด-สูงสุดแบบ Rolling ฯลฯ แล้วต่อจากนั้นแอปพลิเคชันพวกนี้ก็ปรับปรุงไปจนกระทั่งสามารถประมวลผลข้อมูลที่มีความสลับซับซ้อนเยอะขึ้นเรื่อยๆในแบบแทบจะเรียลไทม์ได้ เดิมที แอปพลิเคชันบางทีอาจประเมินผลสตรีมข้อมูลเพื่อสร้างรายงานกล้วยๆรวมทั้งสนองตอบกล้วยๆได้แก่ ส่งการแจ้งเตือนเมื่อตัววัดสำคัญๆเลยหลักเกณฑ์ที่กำหนดไว้

เดี๋ยวนี้ แอปพลิเคชันดังที่กล่าวมาแล้วข้างต้นสามารถพินิจพิจารณาข้อมูลได้ในแบบที่สลับซับซ้อนกว่าเดิม ดังเช่น ใช้อัลกอริทึม Machine Learning รวมทั้งดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาจากข้อมูลดังที่กล่าวมาแล้ว เมื่อเวลาผ่านไปก็มีการใช้อัลกอริทึมการประมวลผลสตรีมรวมทั้งสถานะการณ์ที่สลับซับซ้อน ดังเช่นว่า หน้าต่างแสดงช่วงเวลาสำหรับการสูญเสียความนิยมชมชอบเพื่อค้นหาภาพยนตร์ปัจจุบันยอดนิยม อัลกอริทึมดังที่กล่าวถึงมาแล้วช่วยทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกเพิ่มขึ้น

แบบอย่างของข้อมูลการสตรีม
เซ็นเซอร์ในยานพาหนะขนส่ง อุปกรณ์ทางด้านอุตสาหกรรม และก็เครื่องจักรที่ใช้ในไร่จะส่งข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันการสตรีม หลังจากนั้นแอปพลิเคชันก็จะรอติดตามคุณภาพการทำงาน ตรวจค้นสิ่งที่บางทีอาจเป็นข้อเสียล่วงหน้า และก็สั่งซื้ออะไหล่สำรองอัตโนมัติเพื่อเป็นการป้องกันไม่ให้มีตอนดาวน์ไทม์
สถาบันทางด้านการเงินจะรอติดตามความเคลื่อนไหวของตลาดหลักทรัพย์ในแบบเรียลไทม์ คำนวณค่าการเสี่ยง แล้วก็สร้างสมดุลให้พอร์ตอัตโนมัติโดยอิงจากการขึ้นลงของราคาหุ้น
เว็บอสังหาริมทรัพย์จะรอติดตามชุดย่อยของข้อมูลที่ได้รับมาจากวัสดุอุปกรณ์เคลื่อนของคนซื้อและก็ให้คำปรึกษาแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับอสังหาริมทรัพย์ที่จะควรจะเยี่ยมชมโดยอิงจากพิกัดของคนซื้อ
บริษัทผลิตกระแสไฟฟ้าพลังแสงแดดจำต้องรักษาระดับของจำนวนกำลังไฟฟ้าให้ลูกค้า มิฉะนั้นก็จำเป็นต้องชำระค่าปรับ บริษัทได้ใช้แอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมที่รอติดตามแผงเซลล์สุริยะทุกแผงในทุ่ง รวมทั้งตั้งเวลาการให้บริการแบบเรียลไทม์ ทำให้ตอนที่จำนวนกำลังไฟฟ้าจากแผงเซลล์สุริยะแต่ละแผงต่ำลงต่ำมีไม่มากมายแล้วก็สามารถลดการจ่ายเงินค่าเสียหายที่เกิดขึ้นจากปัญหาดังที่ได้กล่าวผ่านมาแล้วได้
ผู้เผยแพร่สื่อจะสตรีมบันทึกคลิกสตรีมหลายร้านค้ารายการจากเงินทองที่ตนมีอยู่บนอินเทอร์เน็ต รวมทั้งเก็บและก็ปรับแก้ข้อมูลด้วยข้อมูลทางประชากรศาสตร์เกี่ยวกับผู้ใช้และก็ทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นให้กับการจัดวางรายละเอียดบนเว็บ ทำให้มอบประสบการณ์การใช้แรงงานที่ดียิ่งกว่ารวมทั้งตรงกับสิ่งที่ต้องการของกลุ่มเป้าหมายเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ
บริษัทเกมออนไลน์จะเก็บรวบรวมข้อมูลการสตรีมเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องระหว่างผู้เล่นและก็เกม รวมทั้งใส่ข้อมูลดังที่กล่าวผ่านมาแล้วเข้าไปในแพลตฟอร์มเกม หลังจากนั้นแพลตฟอร์มเกมก็จะพินิจพิจารณาข้อมูลแบบเรียลไทม์ มอบสิ่งดึงดูดใจแล้วก็ประสบการณ์การเล่นเกมแบบไดนามิกเพื่อเย้ายวนใจให้ผู้เล่นกลับมาเล่นเกมอีก

การเปรียบเทียบการประมวลผลเป็นชุดกับการประมวลผลสตรีม
ก่อนที่จะกล่าวถึงข้อมูลการสตรีม พวกเราควรจะเปรียบความคล้ายและก็ความแตกต่างของการประมวลผลสตรีมกับการประมวลผลเป็นชุด พวกเราสามารถใช้การประเมินผลเป็นชุดเพื่อประเมินผลการค้นหาแบบ Arbitrary Query กับชุดข้อมูลต่างๆได้ โดยธรรมดาแล้ว การประมวลผลเป็นชุดจะประเมินผลลัพธ์ที่ได้จากข้อมูลทั้งปวงที่ผ่านการประมวลผลดังที่กล่าวผ่านมาแล้ว และก็จะช่วยทำให้พินิจพิจารณาชุดข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลในเชิงลึกได้ ระบบที่อิงตาม MapReduce ได้แก่ Amazon EMR เป็นตัวอย่างของแพลตฟอร์มที่รองรับงานที่จะต้องประเมินผลเป็นชุด ในทางตรงกันข้าม การประมวลผลสตรีมจะใช้การนำเข้าข้อมูลเป็นลำดับ แล้วก็อัปเดตตัววัด รายงาน กับข้อมูลสรุปเป็นสถิติอย่างสม่ำเสมอเมื่อจัดแจงกับบันทึกข้อมูลที่นำเข้ามา การประมวลผลดังที่กล่าวผ่านมาแล้วก็เลยเหมาะสมกับการต่อว่าดตามข้อมูลและก็สนองตอบต่อสถานะการณ์

ในแบบเรียลไทม์มากยิ่งกว่า หลายๆหน่วยงานกำลังสร้างโมเดลแบบไฮบริดโดยรวมการประมวลผลอีกทั้ง 2 แบบเข้าไว้ร่วมกันรวมทั้งรักษาเลเยอร์แบบเรียลไทม์กับเลเยอร์แบบชุด ขั้นตอนแรก ข้อมูลจะได้รับการประมวลผลโดยแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม เป็นต้นว่า Amazon Kinesis เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาแบบเรียลไทม์ แล้วหลังจากนั้นก็เลยคีย์ข้อมูลเข้าไปในร้าน อาทิเช่น S3 ซึ่งอาจมีการแปลงรวมทั้งโหลดข้อมูลสำหรับกรณีการใช้แรงงานต่างๆจำนวนมากที่จะต้องใช้การประเมินผลเป็นชุด

ความท้าสำหรับการดำเนินการกับข้อมูลการสตรีม
การประมวลผลข้อมูลควรต้องใช้ 2 เลเยอร์เป็นเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล รวมทั้งเลเยอร์การประมวลผล เลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลจำเป็นต้องรองรับการจัดเรียงบันทึกและก็ความสม่ำเสมออย่างยิ่งเพื่ออ่านและก็บันทึกค่าสตรีมข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลได้อย่างเร็ว เสียค่าใช้จ่ายไม่มากมาย และก็เล่นซ้ำได้ เลเยอร์การประมวลผลจะใช้ข้อมูลที่ได้รับมาจากเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล คำนวณข้อมูลดังที่กล่าวมาแล้ว แล้วจึงแจ้งเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลให้ลบข้อมูลที่ไม่จำเป็นที่จะต้องใช้แล้ว นอกเหนือจากนั้นคุณยังจำเป็นต้องคิดแผนในส่วนความรู้ความเข้าใจสำหรับในการปรับขนาดตามความปรารถนา ความทนทานของข้อมูล รวมทั้งการทนทานต่อความย่ำแย่ในเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลกับเลเยอร์การประมวลผลด้วย ผลก็คือมีหลายแพลตฟอร์มเกิดขึ้นซึ่งมีองค์ประกอบเบื้องต้นที่จำเป็นจะต้องต่อการผลิตแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีม อย่างเช่น 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) มีตัวเลือกสำหรับเพื่อการดำเนินการกับข้อมูลการสตรีมอยู่หลายตัวเลือก คุณสามารถใช้ประโยชน์จากบริการข้อมูลการสตรีมที่ได้รับการจัดการของ Amazon Kinesis หรือจะใช้และก็จัดแจงโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองในระบบคลาวด์บน Amazon EC2 ก็ได้

Amazon Kinesis เป็นแพลตฟอร์มสำหรับข้อมูลการสตรีมบน AWS

ซึ่งมีบริการที่มีคุณภาพ บริการกลุ่มนี้ช่วยทำให้โหลดแล้วก็พินิจพิจารณาข้อมูลการสตรีมได้อย่างง่ายดาย ยิ่งกว่านั้นแพลตฟอร์มดังที่ได้กล่าวมาแล้วยังช่วยทำให้คุณสร้างแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมแบบระบุเองได้เมื่ออยากได้ใช้งานเฉพาะทาง โดยมีบริการสามอย่างร่วมกันเป็น: Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Kinesis Data Streams แล้วก็ Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)

นอกเหนือจากนี้ คุณยังสามารถเรียกใช้แพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีมอื่นๆบน Amazon EC2 รวมทั้ง Amazon EMR ได้อีกด้วย ยกตัวอย่างเช่น Apache Flume, Apache Spark Streaming, และก็ Apache Storm
Amazon Kinesis Data Streams
Amazon Kinesis Data Streams ช่วยทำให้คุณสร้างแอปพลิเคชันของคุณเองที่ประเมินผลหรือพินิจพิจารณาข้อมูลการสตรีมได้เมื่ออยากใช้งานเฉพาะทาง บริการนี้จะบันทึกและก็จัดเก็บข้อมูลหลายเทระไบต์ต่อชั่วโมงจากแหล่งข้อมูลเป็นแสนๆโดยตลอด แล้วต่อจากนั้นคุณก็สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลที่ได้มาจาก Amazon Kinesis Data Streams

สำหรับเพื่อการเคลื่อนแดชกระดานแบบเรียลไทม์ สร้างการแจ้งเตือน ใช้ราคาแล้วก็การลงโปรโมทแบบไดนามิก และก็อื่นๆได้ Amazon Kinesis Data Streams รองรับเฟรมเวิร์กการประมวลผลสตรีมตามสิ่งที่มีความต้องการของคุณซึ่งรวมทั้ง Kinesis Client Library (KCL), Apache Storm แล้วก็ Apache Spark Streaming

Amazon Kinesis Data Firehose
Amazon Kinesis Data Firehose เป็นแนวทางที่ง่ายที่สุดสำหรับการโหลดข้อมูลการสตรีมไปยัง AWS บริการนี้สามารถบันทึกแล้วก็โหลดข้อมูลการสตรีมเข้าไปใน Amazon S3 แล้วก็ Amazon Redshift ได้อัตโนมัติ นำมาซึ่งการทำให้พินิจพิจารณาข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์ด้วยอุปกรณ์พินิจพิจารณาข้อมูลทางธุรกิจและก็แดชกระดานที่คุณใช้งานอยู่ปัจจุบันนี้ได้ บริการดังที่กล่าวมาแล้วข้างต้นช่วยทำให้คุณใช้ขั้นตอน ELT และก็ใช้ประโยชน์จากข้อมูลการสตรีมได้อย่างเร็ว

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)
Amazon MSK เป็นบริการที่มีการจัดแจงเต็มต้นแบบที่ช่วยทำให้คุณสร้างและก็เรียกใช้แอปพลิเคชันที่ใช้ Apache Kafka สำหรับเพื่อการประมวลผลข้อมูลการสตรีมได้ง่ายเพิ่มขึ้น Apache Kafka เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สสำหรับการผลิตไปป์ไลน์แล้วก็แอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมแบบเรียลไทม์ ด้วย Amazon MSK คุณจะสามารถใช้ Apache Kafka API แบบเนทีฟเพื่อใส่ข้อมูล Data Lake ตลอดจนสตรีมความเคลื่อนไหวไปยังแล้วก็จากฐานข้อมูล แล้วก็ทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นของการใช้แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิ่งแล้วก็การวิเคราะห์ได้

โซลูชันการสตรีมอื่นๆบน Amazon EC2
คุณสามารถจัดตั้งแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม Amazon EC2 และก็ Amazon EMR ได้ตามความอยาก แล้วก็สร้างเลเยอร์การจัดเก็บแล้วก็ประมวลผลข้อมูลสตรีมของคุณเองได้ เมื่อสร้างโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองบน Amazon EC2 และก็ Amazon EMR ก็สามารถเลี่ยงความไม่ตลอดของการจัดหาส่วนประกอบเบื้องต้นได้ ทั้งเข้าถึงเฟรมเวิร์กการจัดเก็บและก็ประเมินผลสตรีมต่างๆล้นหลามได้ ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลการสตรีม อาทิเช่น Amazon MSK และก็ Apache Flume ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การประมวลผลสตรีม อย่างเช่น Apache Spark Streaming รวมทั้ง Apache Storm

เปิดกรุซีรีส์ประเทศเกาหลี เล่นแล้วได้เงินจริง สล๊อตเกมส์

ต้นเหตุที่เกิดของเพลงลูกทุ่ง

Hugs and kisses คืออะไร

DMM App ใช้งานบน PC ได้ไหม

kseries ทุกอย่างมันเปลี่ยนได้

แจ็คสแปโร่ สรุปเรื่องราว

เกมฉลามกินเนื้อมนุษย์น่ากลัว

คาสิโนออนไลน์ที่มีให้เลือกเล่น

รีวิวหนังออนไลน์มันๆ2020

เรื่องราว แมนเชสเตอร์ยูไนเต็ด

ประวัติความเป็นมา Traveloka

รู้จักการเล่นเกมในรากฐานกันก่อน