เตรียมการสตรีมเป็นอย่างไร

650 views

เตรียมการสตรีมเป็นอย่างไร

เตรียมการสตรีมเป็นอย่างไร ข้อมูลการสตรีมเป็นข้อมูลที่ทำขึ้นอย่างสม่ำเสมอโดยแหล่งข้อมูลนับพันซึ่งตามธรรมดาแล้วจะส่งข้อมูลขนาดเล็ก (ขนาดเคไบต์) เข้าไปในบันทึกข้อมูลพร้อมเพียงกัน ข้อมูลการสตรีมประกอบไปด้วยข้อมูลต่างๆหลายชนิด ตัวอย่างเช่น ไฟล์บันทึกที่ลูกค้าผลิตขึ้นโดยใช้แอปพลิเคชันบนเครื่องใช้ไม้สอยเขยื้อนหรือเว็บของคุณ กิจกรรมการเล่นเกมของผู้เล่น ข้อมูลที่ได้รับมาจากเครือข่ายสังคม ห้องค้าหลักทรัพย์ หรือบริการเชิงพื้นที่ แล้วก็ Telemetry จากเครื่องไม้เครื่องมือหรือวัสดุที่เชื่อมต่อในศูนย์ข้อมูล เตรียมการสตรีมเป็นอย่างไร

ข้อมูลดังที่ได้กล่าวมาแล้วข้างต้นจึงควรผ่านการประมวลผลเป็นลำดับอย่างสม่ำเสมอโดยประเมินผลครั้งละบันทึกหรือประเมินผลในหน้าต่างแสดงเวลา Sliding แล้วก็ใช้ในลัษณะของการพินิจพิจารณาข้อมูลนานาประการ ดังเช่น สหสโมสร การรวบรวม การกรอง แล้วก็การสุ่มตัวอย่าง ข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ดังที่กล่าวผ่านมาแล้วช่วยทำให้บริษัทมากหมายรู้เรื่องธุรกิจรวมทั้งกิจกรรมของลูกค้าในหลายๆด้าน เป็นต้นว่า การใช้บริการ (เพื่อประเมินผลหรือเรียกเก็บเงิน) กิจกรรมของเซิร์ฟเวอร์ การคลิกเว็บ แล้วก็พิกัดของวัสดุอุปกรณ์ บุคคล และก็ผลิตภัณฑ์ด้ามจับจำเป็นต้องได้ ทั้งช่วยทำให้บริษัทต่อกรกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้โดยทันที ดังเช่น ธุรกิจสามารถติดตามความเคลื่อนไหวความรู้สึกที่ผู้อื่นมีต่อแบรนด์และก็สินค้าของตนเองได้โดยพินิจพิจารณาสตรีมบนเครือข่ายสังคมอย่างสม่ำเสมอแล้วก็จัดการกับความรู้สึกพวกนั้นอย่างโดยทันทีท่าทางเมื่อถึงเวลาจำเป็นจะต้อง

คุณประโยชน์ซึ่งมาจากข้อมูลการสตรีม
การประมวลผลข้อมูลการสตรีมมีสาระในกรณีโดยมากซึ่งมีการสร้างข้อมูลใหม่แบบไดนามิกอปิ้งตลอด กรุ๊ปอุตสาหกรรมส่วนมากแล้วก็แวดวงที่จะต้องใช้Big dataล้วนแต่ใช้การประมวลผลข้อมูลการสตรีมทั้งสิ้น โดยปกติ บริษัทต่างๆมากมายเริ่มด้วยการใช้แอปพลิเคชันกล้วยๆดังเช่นว่า บันทึกระบบการรวบรวมข้อมูล รวมทั้งการประมวลผลเบื้องต้น ตัวอย่างเช่น การคำนวณค่าต่ำสุด-สูงสุดแบบ Rolling ฯลฯ ต่อจากนั้นแอปพลิเคชันพวกนี้ก็ปรับปรุงไปจนถึงสามารถประมวลผลข้อมูลที่มีความสลับซับซ้อนมากยิ่งขึ้นในแบบแทบจะเรียลไทม์ได้ ตอนแรก แอปพลิเคชันบางทีอาจประเมินผลสตรีมข้อมูล

เพื่อสร้างรายงานกล้วยๆแล้วก็สนองตอบกล้วยๆตัวอย่างเช่น ส่งการแจ้งเตือนเมื่อตัววัดสำคัญๆเลยมาตรฐานที่กำหนดไว้ เดี๋ยวนี้ แอปพลิเคชันดังที่ได้กล่าวมาแล้วสามารถพินิจพิจารณาข้อมูลได้ในแบบที่สลับซับซ้อนกว่าเดิม อย่างเช่น ใช้อัลกอริทึม Machine Learning แล้วก็ดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาจากข้อมูลดังกล่าวมาแล้วข้างต้น เมื่อเวลาผ่านไปก็มีการใช้อัลกอริทึมการประมวลผลสตรีมและก็สถานะการณ์ที่สลับซับซ้อน ตัวอย่างเช่น หน้าต่างแสดงช่วงเวลาสำหรับเพื่อการสูญเสียความชื่นชอบเพื่อค้นหาภาพยนตร์ปัจจุบันยอดนิยม อัลกอริทึมดังที่ได้กล่าวผ่านมาแล้วช่วยทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกเพิ่มขึ้น

แบบอย่างของข้อมูลการสตรีม
เซ็นเซอร์ในยานพาหนะขนส่ง เครื่องไม้เครื่องมือทางด้านอุตสาหกรรม รวมทั้งเครื่องจักรที่ใช้ในไร่จะส่งข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันการสตรีม แล้วหลังจากนั้นแอปพลิเคชันก็จะรอติดตามสมรรถนะการทำงาน ตรวจค้นสิ่งที่บางทีอาจเป็นข้อเสียล่วงหน้า และก็สั่งซื้ออะไหล่สำรองอัตโนมัติเพื่อเป็นการป้องกันไม่ให้มีตอนดาวน์ไทม์
สถาบันด้านการเงินจะรอติดตามความเคลื่อนไหวของตลาดหลักทรัพย์ในแบบเรียลไทม์ คำนวณราคาการเสี่ยง แล้วก็สร้างสมดุลให้พอร์ตอัตโนมัติโดยอิงจากการขึ้นลงของราคาหุ้น
เว็บอสังหาริมทรัพย์จะรอติดตามชุดย่อยของข้อมูลที่ได้มาจากเครื่องไม้เครื่องมือเคลื่อนของผู้ซื้อแล้วก็ให้คำปรึกษาแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับอสังหาริมทรัพย์ที่จะควรจะเยี่ยมชมโดยอิงจากพิกัดของคนซื้อ
บริษัทผลิตกระแสไฟฟ้าพลังแดดจะต้องรักษาระดับของจำนวนกำลังไฟฟ้าให้ลูกค้า มิฉะนั้นก็จำเป็นที่จะต้องจ่ายค่าปรับ บริษัทได้ใช้แอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมที่รอติดตามแผงเซลล์สุริยะทุกแผงในทุ่ง รวมทั้งตั้งเวลาการให้บริการแบบเรียลไทม์ ทำให้ตอนที่จำนวนกำลังไฟฟ้าจากแผงเซลล์สุริยะแต่ละแผงลดน้อยลงต่ำมีไม่มากมายแล้วก็สามารถลดการจ่ายเงินค่าเสียหายที่เกิดขึ้นมาจากปัญหาดังที่ได้กล่าวผ่านมาแล้วได้
ผู้เผยแพร่สื่อจะสตรีมบันทึกคลิกสตรีมหลายร้านค้ารายการจากสินทรัพย์ที่ตนมีอยู่บนอินเทอร์เน็ต รวมทั้งเก็บและก็ปรับแก้ข้อมูลด้วยข้อมูลทางประชากรศาสตร์เกี่ยวกับผู้ใช้แล้วก็ทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นให้กับการจัดวางรายละเอียดบนเว็บ ทำให้มอบประสบการณ์การใช้แรงงานที่ดีมากยิ่งกว่าแล้วก็ตรงกับความอยากของกลุ่มเป้าหมายเยอะขึ้นเรื่อยๆ
บริษัทเกมออนไลน์จะเก็บรวบรวมข้อมูลการสตรีมเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างผู้เล่นแล้วก็เกม แล้วก็นำข้อมูลใส่ดังที่กล่าวถึงมาแล้วเข้าไปในแพลตฟอร์มเกม ต่อจากนั้นแพลตฟอร์มเกมก็จะพินิจพิจารณาข้อมูลแบบเรียลไทม์ มอบสิ่งดึงดูดใจแล้วก็ประสบการณ์การเล่นเกมแบบไดนามิกเพื่อยั่วยวนใจให้ผู้เล่นกลับมาเล่นเกมอีก

การเปรียบเทียบการประมวลผลเป็นชุดกับการประมวลผลสตรีม

ก่อนที่จะเอ๋ยถึงข้อมูลการสตรีม พวกเราควรจะเทียบความคล้ายและก็ความแตกต่างของการประมวลผลสตรีมกับการประมวลผลเป็นชุด พวกเราสามารถใช้การประเมินผลเป็นชุดเพื่อประเมินผลการค้นแบบ Arbitrary Query กับชุดข้อมูลต่างๆได้ โดยธรรมดาแล้ว การประมวลผลเป็นชุดจะประเมินผลลัพธ์ที่ได้จากข้อมูลทั้งปวงที่ผ่านการประมวลผลดังที่ได้กล่าวมาแล้ว รวมทั้งจะช่วยทำให้พินิจพิจารณาชุดBig dataในเชิงลึกได้ ระบบที่อิงตาม MapReduce อาทิเช่น Amazon EMR เป็นตัวอย่างของแพลตฟอร์มที่รองรับงานที่จะต้องประเมินผลเป็นชุด ในทางตรงกันข้าม การประมวลผลสตรีมจะใช้การนำเข้าข้อมูลเป็นลำดับ แล้วก็อัปเดตตัววัด รายงาน กับข้อมูลสรุปเป็นสถิติอย่างสม่ำเสมอเมื่อจัดแจงกับบันทึกข้อมูลที่นำเข้ามา การประมวลผลดังที่กล่าวมาแล้วก็เลยเหมาะสมกับการตำหนิดตามข้อมูลรวมทั้งสนองตอบต่อเหตุในแบบเรียลไทม์มากยิ่งกว่า หลายๆหน่วยงานกำลังสร้างโมเดลแบบไฮบริดโดยรวมการประมวลผลอีกทั้ง 2 แบบเข้าไว้ร่วมกันรวมทั้งรักษาเลเยอร์แบบเรียลไทม์กับเลเยอร์แบบชุด ขั้นแรก ข้อมูลจะได้รับการประมวลผลโดยแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม อาทิเช่น Amazon Kinesis เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาแบบเรียลไทม์ แล้วก็เลยใส่ข้อมูลเข้าไปในร้านขายของ อาทิเช่น S3 ซึ่งอาจมีการแปลงรวมทั้งโหลดข้อมูลสำหรับกรณีการใช้แรงงานต่างๆมากที่จะต้องใช้การประเมินผลเป็นชุด

ความท้าสำหรับเพื่อการปฏิบัติงานกับข้อมูลการสตรีม
การประมวลผลข้อมูลควรต้องใช้ 2 เลเยอร์หมายถึงเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล และก็เลเยอร์การประมวลผล เลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลจำต้องรองรับการจัดเรียงบันทึกและก็ความสม่ำเสมออย่างมากมายเพื่ออ่านรวมทั้งบันทึกค่าสตรีมข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลได้อย่างเร็ว เสียค่าใช้จ่ายไม่มากมาย รวมทั้งเล่นซ้ำได้ เลเยอร์การประมวลผลจะใช้ข้อมูลที่ได้มาจากเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล คำนวณข้อมูลดังกล่าวมาแล้วข้างต้น แล้วจึงแจ้งเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลให้ลบข้อมูล

ที่ไม่จำเป็นต้องใช้แล้ว นอกเหนือจากนี้คุณยังจำต้องคิดแผนในส่วนความรู้ความเข้าใจสำหรับเพื่อการปรับขนาดตามสิ่งที่มีความต้องการ ความทนทานของข้อมูล แล้วก็การทนต่อความเสื่อมโทรมในเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลกับเลเยอร์การประมวลผลด้วย ผลก็คือมีหลายแพลตฟอร์มเกิดขึ้นซึ่งมีส่วนประกอบเบื้องต้นที่จำเป็นจะต้องต่อการผลิตแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีม
ได้แก่ 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

ความเสียหายในเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลกับเลเยอร์การประมวลผลด้วย ผลลัพธ์ก็คือมีหลายแพลตฟอร์มเกิดขึ้นซึ่งมีโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นต่อการสร้างแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีม เช่น Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Apache Flume, Apache Spark Streaming และ Apache Storm เป็นต้น การทำงานกับข้อมูลการสตรีมบน AWS

Amazon Web Services (AWS) มีตัวเลือกในการทำงานกับข้อมูลการสตรีมอยู่หลายตัวเลือก คุณสามารถใช้ประโยชน์จากบริการข้อมูลการสตรีมที่ได้รับการจัดการของ Amazon Kinesis หรือจะใช้และจัดการโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองในระบบคลาวด์บน Amazon EC2 ก็ได้

Amazon Kinesis เป็นแพลตฟอร์มสำหรับข้อมูลการสตรีมบน AWS ซึ่งมีบริการที่มีประสิทธิภาพ บริการเหล่านี้ช่วยให้โหลดและวิเคราะห์ข้อมูลการสตรีมได้ไม่ยาก นอกจากนี้แพลตฟอร์มดังกล่าวยังช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมแบบกำหนดเองได้เมื่อต้องการใช้งานเฉพาะทาง โดยมีบริการสามอย่างด้วยกันคือ: Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Kinesis Data Streams และ Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)

นอกจากนี้ คุณยังสามารถเรียกใช้แพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีมอื่นๆ

บน Amazon EC2 และ Amazon EMR ได้อีกด้วย เช่น Apache Flume, Apache Spark Streaming, และ Apache Storm
Amazon Kinesis Data Streams
Amazon Kinesis Data Streams ช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชันของคุณเองที่ประมวลผลหรือวิเคราะห์ข้อมูลการสตรีมได้เมื่อต้องการใช้งานเฉพาะทาง บริการนี้จะบันทึกและจัดเก็บข้อมูลหลายเทระไบต์ต่อชั่วโมงจากแหล่งข้อมูลเป็นแสนๆ อย่างต่อเนื่อง จากนั้นคุณก็สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลจาก Amazon Kinesis Data Streams ในการขับเคลื่อนแดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ สร้างการแจ้งเตือน ใช้ราคาและการลงโฆษณาแบบไดนามิก และอื่นๆ ได้ Amazon Kinesis Data Streams รองรับเฟรมเวิร์กการประมวลผลสตรีมตามความต้องการของคุณซึ่งรวมถึง Kinesis Client Library (KCL), Apache Storm และ Apache Spark Streaming

Amazon Kinesis Data Firehose
Amazon Kinesis Data Firehose คือวิธีที่ง่ายที่สุดในการโหลดข้อมูลการสตรีมไปยัง AWS บริการนี้สามารถบันทึกและโหลดข้อมูลการสตรีมเข้าไปใน Amazon S3 และ Amazon Redshift ได้โดยอัตโนมัติ ส่งผลให้วิเคราะห์ข้อมูลแบบเกือบจะเรียลไทม์ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจและแดชบอร์ดที่คุณใช้งานอยู่ทุกวันนี้ได้ บริการดังกล่าวช่วยให้คุณใช้ขั้นตอน ELT และใช้ประโยชน์จากข้อมูลการสตรีมได้อย่างรวดเร็ว

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)
Amazon MSK เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบที่ช่วยให้คุณสร้างและเรียกใช้แอปพลิเคชันที่ใช้ Apache Kafka ในการประมวลผลข้อมูลการสตรีมได้ง่ายยิ่งขึ้น Apache Kafka เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สสำหรับการสร้างไปป์ไลน์และแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมแบบเรียลไทม์ ด้วย Amazon MSK คุณจะสามารถใช้ Apache Kafka API แบบเนทีฟเพื่อใส่ข้อมูล Data Lake ตลอดจนสตรีมการเปลี่ยนแปลงไปยังและจากฐานข้อมูล และเพิ่มประสิทธิภาพของการใช้แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิ่งและการวิเคราะห์ได้

โซลูชันการสตรีมอื่นๆ บน Amazon EC2
คุณสามารถติดตั้งแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม Amazon EC2 และ Amazon EMR ได้ตามความต้องการ และสร้างเลเยอร์การจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลสตรีมของคุณเองได้ เมื่อสร้างโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองบน Amazon EC2 และ Amazon EMR ก็สามารถหลีกเลี่ยงความไม่ต่อเนื่องของการจัดหาโครงสร้างพื้นฐานได้ ทั้งยังเข้าถึงเฟรมเวิร์กการจัดเก็บและประมวลผลสตรีมต่างๆ มากมายได้ ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลการสตรีม เช่น Amazon MSK และ Apache Flume ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การประมวลผลสตรีม ได้แก่ Apache Spark Streaming และ Apache Storm

เสนอแนะ ซีรีย์ยอดฮิตเกาหลี

สาเหตุของการเกิดเพลงลูกทุ่ง

XOXO คุยกับฝรั่ง มันเป็นยังไง

DMM App Storeเป็นอย่างไร

ทุกๆอย่างมันเปลี่ยนได้

สรุปเรื่องราว แจ็คสแปโร่

Hungry Shark World

เว็บไซต์สล็อตยอดฮิต 2020

รีวิวหนังออนไลน์มันๆ2020

ประวัติความเป็นมา แมนยู

Traveloka การจองยอดนิยม

รวมแนวทางเล่นเกม Snooker