مخازن البيانات والتحليلات لدى AWS
خدمات التحليلات لدى AWS
Amazon Athena
بيانات الاستعلام في S3 باستخدام SQL
Amazon EMR
إطار عمل Hadoop المستضاف
Amazon Redshift
تخزين بيانات سريع وبسيط وفعال من حيث التكلفة.
Amazon Kinesis
قم بتحليل تدفقات الفيديو والبيانات في الوقت الحقيقي
Amazon Elasticsearch Service
قم بتشغيل نطاق مجموعات Elasticsearch ومواءمته مع الاحتياجات.
Amazon QuickSight
خدمة تحليلات الأعمال السريعة.
Amazon Kinesis Video Streams
قم برصد تدفقات الفيديو ومعالجتها وتخزينها لإجراء التحليلات والتعلم الآلي.
Amazon Kinesis Data Firehose
قم بتجهيز تدفقات البيانات وقم بتحميلها في الوقت الفعلي في متاجر البيانات والأدوات التحليلية.
Amazon Kinesis Data Streams
اجمع البيانات المتدفقة على النطاق المطلوب للتحليلات في الوقت الفعلي.
Amazon Kinesis Data Analytics
احصل على رؤى قابلة للتنفيذ من تدفق البيانات في الوقت الفعلي.
Amazon S3
تم إنشاء مخزن للعناصر لتخزين أي كمية من البيانات واستردادها من أي مكان.
AWS Lake Formation
إنشاء مخزن بيانات آمن في أيام.
AWS Lake Formation
إنشاء مخزن بيانات آمن في أيام.
AWS Glue
حضّر البيانات وحمّلها.
AWS Lake Formation
إنشاء مخزن بيانات آمن في أيام.
نسخ AWS Deep Learning AMI
التعلم العميق في Amazon EC2.
Amazon SageMaker
قم بإنشاء نماذج تعلم الآلة وتدريبها ونشرها على النطاق المطلوب.
خدمات التحليلات لدى AWS
| الفئة | حالات الاستخدام | خدمة AWS |
|---|---|---|
| التحليلات | التحليلات التفاعلية | Amazon Athena |
| معالجة البيانات الكبيرة | Amazon EMR | |
| تخزين البيانات | Amazon Redshift | |
| تحليلات في الوقت الفعلي | Amazon Kinesis | |
| التحليلات التشغيلية | Amazon Elasticsearch Service | |
| لوحات المعلومات والتصورات | Amazon QuickSight | |
| نقل البيانات | نقل البيانات في الوقت الفعلي | Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Video Streams | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Analytics |
| مخزن البيانات | تخزين العنصر | Amazon S3 | AWS Lake Formation |
| النسخ الاحتياطي والأرشيف | AWS Lake Formation | |
| كتالوج البيانات |
AWS Glue | AWS Lake Formation |
|
| التحليلات التنبؤية وتقنية Machine Learning | أُطر العمل والواجهات | نسخ AWS Deep Learning AMI |
| خدمات النظام الأساسي | Amazon SageMaker |
حالات الاستخدام
قم بتفعيل SQL والاستعلامات التحليلية المعقدة للبحث في البيانات المهيكلة وغير المهيكلة دون الحاجة إلى إجراءات نقل البيانات غير الضرورية.
قم بمعالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة وسهولة من أجل هندسة البيانات، وتطوير علوم البيانات، وتحقيق التعاون.
اجمع بيانات التدفق وقم بمعالجتها وتحليلها عند وصولها إلى مخزن بياناتك، وحقق الاستجابة المطلوبة في الوقت الحقيقي.
ابحث في بياناتك واستكشفها وقم بتصفيتها وتجميعها وتصورها، كل ذلك في الوقت الحقيقي تقريبًا من أجل متابعة التطبيقات، وإجراء تحليلات للسجلات، وإجراء تحليلات لتسلسل الضغطات.
العملاء
«إننا أنشأنا مخزن بيانات بحجم 120 تيرابايت في خدمة Amazon S3، وذلك باستخدام 1500 خطة مختلفة والاستعانة بشكل مكثف بخدمات التحليلات لدى AWS مثل Glue، وRedshift، وAthena. ولم نكن لنتوصل إلى تلك الرؤى المتعمقة المستمدة من مجموعة من قواعد البيانات والمخازن المتاحة فقط لأفراد بعينهم – لقد كنا بحاجةٍ إلى مخزن البيانات الواسع النطاق في خدمة S3».
– هذا ما جاء على لسان «برناردو رودريجيز»
المدير المسؤول عن الشؤون الرقمية، لدى J.D. أطلق العنان للإمكانيات المطلوبة
موارد إضافية
إن AWS Data Lab عبارة عن نشاط يمتد لأربعة أيام ويتم بشكل مكثف ويشارك فيه فريق من المطورين من العملاء والموارد التقنية لدى AWS للخروج بنتائج ملموسة تعجِّل بمبادرات المواءمة مع المستجدات العصرية في مجال البيانات والتحليلات.
هل تريد أن تحيط علمًا بما يستجد في محتوى التوعية، والفعاليات المستقبلية، وغير ذلك من الابتكارات في خدمات التحليلات لدى AWS؟
