ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไง

720 views

ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไง

ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไง ข้อมูลการสตรีมเป็นข้อมูลที่ทำขึ้นโดยตลอดโดยแหล่งข้อมูลนับพันซึ่งตามธรรมดาแล้วจะส่งข้อมูลขนาดเล็ก (ขนาดเคไบต์) เข้าไปในบันทึกข้อมูลพร้อมเพียงกัน ข้อมูลการสตรีมประกอบไปด้วยข้อมูลต่างๆหลายชนิด ยกตัวอย่างเช่น ไฟล์บันทึกที่ลูกค้าทำขึ้นโดยใช้แอปพลิเคชันบนเครื่องมือเคลื่อนหรือเว็บของคุณ กิจกรรมการเล่นเกมของผู้เล่น ข้อมูลที่ได้รับมาจากเครือข่ายสังคม ห้องค้าหลักทรัพย์ หรือบริการเชิงพื้นที่ รวมทั้ง Telemetry จากเครื่องใช้ไม้สอยหรือเครื่องไม้เครื่องมือที่เชื่อมต่อในศูนย์ข้อมูล ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไง

ข้อมูลดังที่กล่าวถึงมาแล้วจำเป็นที่จะต้องผ่านการประมวลผลเป็นลำดับโดยตลอดโดยประเมินผลครั้งละบันทึกหรือประเมินผลในหน้าต่างแสดงเวลา Sliding แล้วก็ใช้สำหรับเพื่อการพินิจพิจารณาข้อมูลมากมาย ตัวอย่างเช่น สหสมาคม การรวบรวม การกรอง และก็การสุ่มตัวอย่าง ข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ดังที่กล่าวมาข้างต้นช่วยทำให้บริษัทจำนวนมากรู้เรื่องธุรกิจรวมทั้งกิจกรรมของลูกค้าในหลายๆด้าน อย่างเช่น การใช้บริการ (เพื่อประเมินผลหรือเรียกเก็บเงิน) กิจกรรมของเซิร์ฟเวอร์ การคลิกเว็บ รวมทั้งพิกัดของเครื่องไม้เครื่องมือ บุคคล และก็ผลิตภัณฑ์ด้ามจับจำเป็นต้องได้ ทั้งยังช่วยทำให้บริษัทต่อกรกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้โดยทันที ได้แก่ ธุรกิจสามารถติดตามความเคลื่อนไหวความรู้สึกที่คนอื่นมีต่อแบรนด์และก็สินค้าของตัวเองได้โดยพินิจพิจารณาสตรีมบนเครือข่ายสังคมโดยตลอดและก็ต่อกรกับความรู้สึกพวกนั้นอย่างในทันทีท่าทางเมื่อถึงเวลาจำเป็นจะต้อง

คุณประโยชน์ซึ่งมาจากข้อมูลการสตรีม
การประมวลผลข้อมูลการสตรีมมีคุณประโยชน์ในกรณีจำนวนมากซึ่งมีการสร้างข้อมูลใหม่แบบไดนามิกอปิ้งตลอด กรุ๊ปอุตสาหกรรมโดยมากรวมทั้งแวดวงที่จำเป็นต้องใช้Big dataล้วนแต่ใช้การประมวลผลข้อมูลการสตรีมทั้งสิ้น โดยปกติ บริษัทจำนวนมากเริ่มด้วยการใช้แอปพลิเคชันกล้วยๆเป็นต้นว่า บันทึกระบบการรวบรวมข้อมูล รวมทั้งการประมวลผลขั้นต้น อาทิเช่น การคำนวณค่าต่ำสุด-สูงสุดแบบ Rolling ฯลฯ ต่อจากนั้นแอปพลิเคชันพวกนี้ก็ปรับปรุงไปจนกระทั่งสามารถประมวลผลข้อมูลที่มีความสลับซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆในแบบแทบจะเรียลไทม์ได้ เดิมที แอปพลิเคชันบางทีอาจประเมินผลสตรีมข้อมูลเพื่อสร้างรายงานกล้วยๆรวมทั้งสนองตอบกล้วยๆยกตัวอย่างเช่น ส่งการแจ้งเตือนเมื่อตัววัดสำคัญๆเลยมาตรฐานที่กำหนดไว้

ทุกๆวันนี้ แอปพลิเคชันดังที่กล่าวถึงมาแล้วสามารถพินิจพิจารณาข้อมูลได้ในแบบที่สลับซับซ้อนกว่าเดิม อาทิเช่น ใช้อัลกอริทึม Machine Learning รวมทั้งดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาจากข้อมูลดังที่ได้กล่าวมาแล้ว เมื่อเวลาผ่านไปก็มีการใช้อัลกอริทึมการประมวลผลสตรีมแล้วก็เรื่องราวที่สลับซับซ้อน ยกตัวอย่างเช่น หน้าต่างแสดงช่วงเวลาสำหรับการสูญเสียความชื่นชอบเพื่อค้นหาภาพยนตร์ปัจจุบันยอดนิยม อัลกอริทึมดังที่กล่าวผ่านมาแล้วช่วยทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกเพิ่มขึ้นข้อมูลการสตรีมเป็นยังไง

แบบอย่างของข้อมูลการสตรีม
เซ็นเซอร์ในยานพาหนะขนส่ง เครื่องไม้เครื่องมือด้านอุตสาหกรรม และก็เครื่องจักรที่ใช้ในไร่จะส่งข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันการสตรีม แล้วแอปพลิเคชันก็จะรอติดตามสมรรถนะการทำงาน ตรวจค้นสิ่งที่บางทีอาจเป็นข้อเสียล่วงหน้า แล้วก็สั่งซื้ออะไหล่สำรองอัตโนมัติเพื่อเป็นการป้องกันและไม่ให้มีตอนดาวน์ไทม์
สถาบันทางด้านการเงินจะรอติดตามความเคลื่อนไหวของตลาดค้าหุ้นในแบบเรียลไทม์ คำนวณราคาการเสี่ยง รวมทั้งสร้างสมดุลให้พอร์ตอัตโนมัติโดยอิงจากการขึ้นลงของราคาหุ้น
เว็บอสังหาริมทรัพย์จะรอติดตามชุดย่อยของข้อมูลที่ได้มาจากเครื่องใช้ไม้สอยเขยื้อนของคนซื้อแล้วก็ให้คำปรึกษาแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับอสังหาริมทรัพย์ที่จะควรจะเยี่ยมชมโดยอิงจากพิกัดของลูกค้า
บริษัทผลิตกระแสไฟฟ้าพลังแสงตะวันจำเป็นต้องรักษาระดับของจำนวนกำลังไฟฟ้าให้ลูกค้า มิฉะนั้นก็จึงควรจ่ายค่าปรับ บริษัทได้ใช้แอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมที่รอติดตามแผงเซลล์สุริยะทุกแผงในทุ่ง รวมทั้งตั้งเวลาการให้บริการแบบเรียลไทม์ ทำให้ขณะที่จำนวนกำลังไฟฟ้าจากแผงเซลล์สุริยะแต่ละแผงต่ำลงต่ำมีไม่มากมายแล้วก็สามารถลดการจ่ายเงินค่าเสียหายที่เกิดขึ้นมาจากปัญหาดังที่ได้กล่าวมาแล้วได้
ผู้เผยแพร่สื่อจะสตรีมบันทึกคลิกสตรีมหลายร้านค้ารายการจากเงินทองที่ตนมีอยู่บนอินเทอร์เน็ต รวมทั้งเก็บรวบรวมแล้วก็แก้ไขข้อมูลด้วยข้อมูลทางประชากรศาสตร์เกี่ยวกับผู้ใช้รวมทั้งทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นให้กับการจัดวางรายละเอียดบนเว็บ ทำให้มอบประสบการณ์การใช้แรงงานที่ดีมากยิ่งกว่ารวมทั้งตรงกับความจำเป็นของกลุ่มเป้าหมายมากยิ่งขึ้น
บริษัทเกมออนไลน์จะเก็บรวบรวมข้อมูลการสตรีมเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องระหว่างผู้เล่นรวมทั้งเกม และก็ใส่ข้อมูลดังที่กล่าวถึงมาแล้วเข้าไปในแพลตฟอร์มเกม แล้วต่อจากนั้นแพลตฟอร์มเกมก็จะพินิจพิจารณาข้อมูลแบบเรียลไทม์ มอบเครื่องล่อใจรวมทั้งประสบการณ์การเล่นเกมแบบไดนามิกเพื่อเย้ายวนใจให้ผู้เล่นกลับมาเล่นเกมอีก

การเปรียบเทียบการประมวลผลเป็นชุดกับการประมวลผลสตรีม
ก่อนที่จะเอ๋ยถึงข้อมูลการสตรีม พวกเราควรจะเปรียบความคล้ายและก็ความแตกต่างของการประมวลผลสตรีมกับการประมวลผลเป็นชุด พวกเราสามารถใช้การประเมินผลเป็นชุดเพื่อประเมินผลการค้นแบบ Arbitrary Query กับชุดข้อมูลต่างๆได้ ปกติแล้ว การประมวลผลเป็นชุดจะประเมินผลลัพธ์ที่ได้จากข้อมูลทั้งสิ้นที่ผ่านการประมวลผลดังที่กล่าวผ่านมาแล้ว แล้วก็จะช่วยทำให้พินิจพิจารณาชุดBig dataในเชิงลึกได้ ระบบที่อิงตาม MapReduce ยกตัวอย่างเช่น Amazon EMR เป็นตัวอย่างของแพลตฟอร์มที่รองรับงานที่จะต้องประเมินผลเป็นชุด ในทางตรงกันข้าม การประมวลผลสตรีมจะใช้การนำเข้าข้อมูลเป็นลำดับ และก็อัปเดตตัววัด รายงาน กับข้อมูลสรุปเป็นสถิติอย่างสม่ำเสมอเมื่อจัดแจงกับบันทึกข้อมูลที่นำเข้ามา การประมวลผลดังที่กล่าวถึงมาแล้วก็เลยเหมาะสมกับการตำหนิดตามข้อมูลแล้วก็สนองตอบต่อเหตุในแบบเรียลไทม์มากยิ่งกว่า หลายๆหน่วยงานกำลังสร้างโมเดลแบบไฮบริดโดยรวมการประมวลผลทั้งยัง 2 แบบเข้าไว้ร่วมกันและก็รักษาเลเยอร์แบบเรียลไทม์กับเลเยอร์แบบชุด ขั้นแรก ข้อมูลจะได้รับการประมวลผลโดยแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม ตัวอย่างเช่น Amazon Kinesis เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาแบบเรียลไทม์ ต่อจากนั้นก็เลยใส่ข้อมูลเข้าไปในร้านรวง อย่างเช่น S3 ซึ่งอาจมีการแปลงแล้วก็โหลดข้อมูลสำหรับกรณีการใช้แรงงานต่างๆมากมายก่ายกองที่จำเป็นต้องใช้การประเมินผลเป็นชุด

ความท้าสำหรับการดำเนินการกับข้อมูลการสตรีม

การประมวลผลข้อมูลต้องใช้ 2 เลเยอร์หมายถึงเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล และก็เลเยอร์การประมวลผล เลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลจะต้องรองรับการจัดเรียงบันทึกรวมทั้งความสม่ำเสมออย่างยิ่งเพื่ออ่านแล้วก็บันทึกค่าสตรีมข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลได้อย่างเร็ว เสียค่าใช้จ่ายไม่มากมาย และก็เล่นซ้ำได้ เลเยอร์การประมวลผลจะใช้ข้อมูลที่ได้มาจากเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล คำนวณข้อมูลดังกล่าวข้างต้น แล้วจึงแจ้งเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลให้ลบข้อมูลที่ไม่จำเป็นต้องใช้แล้ว

นอกเหนือจากนั้นคุณยังจะต้องคิดแผนในส่วนความรู้ความเข้าใจสำหรับในการปรับขนาดตามความอยาก ความคงทนถาวรของข้อมูล รวมทั้งการทนทานต่อความย่ำแย่ในเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลกับเลเยอร์การประมวลผลด้วย คำตอบก็คือมีหลายแพลตฟอร์มเกิดขึ้นซึ่งมีส่วนประกอบเบื้องต้นที่จำเป็นจะต้องต่อการผลิตแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีม อย่างเช่น 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) มีตัวเลือกสำหรับการดำเนินการกับข้อมูลการสตรีมอยู่หลายตัวเลือก คุณสามารถใช้ประโยชน์จากบริการข้อมูลการสตรีมที่ได้รับการจัดการของ Amazon Kinesis หรือจะใช้รวมทั้งจัดแจงโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองในระบบคลาวด์บน Amazon EC2 ก็ได้

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

ยิ่งไปกว่านี้ คุณยังสามารถเรียกใช้แพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีมอื่นๆบน Amazon EC2 แล้วก็ Amazon EMR ได้อีกด้วย ดังเช่นว่า Apache Flume, Apache Spark Streaming, แล้วก็ Apache Storm
Amazon Kinesis Data Streams
Amazon Kinesis Data Streams ช่วยทำให้คุณสร้างแอปพลิเคชันของคุณเองที่ประเมินผลหรือพินิจพิจารณาข้อมูลการสตรีมได้เมื่อปรารถนาใช้งานเฉพาะทาง บริการนี้จะบันทึกรวมทั้งจัดเก็บข้อมูลหลายเทระไบต์ต่อชั่วโมงจากแหล่งข้อมูลเป็นแสนๆโดยตลอด แล้วหลังจากนั้นคุณก็สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลที่ได้รับมาจาก Amazon Kinesis Data Streams สำหรับเพื่อการเคลื่อนแดชกระดานแบบเรียลไทม์ สร้างการแจ้งเตือน ใช้ราคาแล้วก็การลงโปรโมทแบบไดนามิก และก็อื่นๆได้ Amazon Kinesis Data Streams รองรับเฟรมเวิร์กการประมวลผลสตรีมตามสิ่งที่จำเป็นของคุณซึ่งรวมทั้ง Kinesis Client Library (KCL), Apache Storm และก็ Apache Spark Streaming

Amazon Kinesis Data Firehose
Amazon Kinesis Data Firehose เป็นแนวทางที่ง่ายที่สุดสำหรับในการโหลดข้อมูลการสตรีมไปยัง AWS บริการนี้สามารถบันทึกรวมทั้งโหลดข้อมูลการสตรีมเข้าไปใน Amazon S3 รวมทั้ง Amazon Redshift ได้อัตโนมัติ ทำให้พินิจพิจารณาข้อมูลแบบแทบจะเรียลไทม์ด้วยเครื่องไม้เครื่องมือพินิจพิจารณาข้อมูลทางธุรกิจรวมทั้งแดชกระดานที่คุณใช้งานอยู่ขณะนี้ได้ บริการดังที่กล่าวมาแล้วช่วยทำให้คุณใช้ขั้นตอน ELT แล้วก็ใช้ประโยชน์จากข้อมูลการสตรีมได้อย่างเร็ว

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)
Amazon MSK เป็นบริการที่มีการจัดแจงเต็มแบบอย่างที่ช่วยทำให้คุณสร้างรวมทั้งเรียกใช้แอปพลิเคชันที่ใช้ Apache Kafka สำหรับการประมวลผลข้อมูลการสตรีมได้ง่ายเพิ่มขึ้น Apache Kafka เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สสำหรับการผลิตไปป์ไลน์แล้วก็แอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมแบบเรียลไทม์ ด้วย Amazon MSK คุณจะสามารถใช้ Apache Kafka API แบบเนทีฟเพื่อใส่ข้อมูล Data Lake ตลอดจนสตรีมความเคลื่อนไหวไปยังรวมทั้งจากฐานข้อมูล และก็ทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นของการใช้แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิ่งแล้วก็การวิเคราะห์ได้

โซลูชันการสตรีมอื่นๆบน Amazon EC2
คุณสามารถจัดตั้งแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม Amazon EC2 รวมทั้ง Amazon EMR ได้ตามความอยากได้ และก็สร้างเลเยอร์การจัดเก็บรวมทั้งประมวลผลข้อมูลสตรีมของคุณเองได้ เมื่อสร้างโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองบน Amazon EC2 แล้วก็ Amazon EMR ก็สามารถเลี่ยงความไม่สม่ำเสมอของการจัดหาองค์ประกอบเบื้องต้นได้ อีกทั้งเข้าถึงเฟรมเวิร์กการจัดเก็บและก็ประเมินผลสตรีมต่างๆมากไม่น้อยเลยทีเดียวได้ ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลการสตรีม อย่างเช่น Amazon MSK และก็ Apache Flume ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การประมวลผลสตรีม ตัวอย่างเช่น Apache Spark Streaming และก็ Apache Storm

เปิดกรุซีรีส์ประเทศเกาหลี

สิ่งที่ทำให้เกิดเพลงลูกทุ่ง

XOXO คุยกับฝรั่ง มันเป็นยังไง

DMM App Storeคืออะไร

เรื่องราวของสาวคิมซอจิน

แจ็คสแปโร่ สรุปเรื่องราว

Hungry Shark World

เว็บไซต์สล็อตที่ได้รับความนิยม

รีวิวหนังออนไลน์มันๆ2020

ประวัติความเป็นมา แมนเชสเตอร์

ประวัติความเป็นมา Traveloka

เกมนี้สามารถดาวน์โหลดได้ฟรี