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Anleitung zur Analyse von Kundendaten in AWS
Übersicht
Funktionsweise
Diese Architektur hilft Ihnen beim Aufbau moderner Pipelines zur Kundendatenanalyse und beim Ableiten von Erkenntnissen aus den gesammelten Daten.
Well-Architected-Säulen
Das obige Architekturdiagramm ist ein Beispiel für eine Lösung, die unter Berücksichtigung der bewährten Methoden von Well-Architected erstellt wurde. Um eine vollständige Well-Architected-Lösung zu erhalten, sollten Sie so viele bewährte Methoden von Well-Architected wie möglich befolgen.
Die Referenzarchitektur der Customer Data Analytics Platform (CDAP) ist vollkommen serverlos. Um schnelle Iterationen und einheitliche Bereitstellungen zu gewährleisten, kann Ihre Lösung mit Infrastruktur als Code und Automatisierung bereitgestellt werden. Verwenden Sie Amazon CloudWatch für die Anwendungs- und Infrastrukturüberwachung.
Verwenden Sie Lake Formation für eine einheitliche Verwaltung, um Sicherheit, Zugriffskontrolle (auf der Sicherheitsebene für Tabellen, Zeilen und Spalten) und Audit-Trails zentral zu verwalten. Darüber hinaus ermöglicht es die automatische Schemaerkennung und die Konvertierung in die erforderlichen Formate. API Gateway setzt Richtlinien durch, die Sicherheitsaspekte wie Authentifizierung, Autorisierung oder Verkehrsmanagement kontrollieren.
Durch die Serverless-Architektur ist die Lösung in allen Availability Zones automatisch skalierbar, verfügbar und bereitstellbar.
Durch den Einsatz von Serverless-Technologien stellen Sie nur genau die Ressourcen bereit, die Sie wirklich benötigen. Um die Leistung der CDAP-Lösung zu maximieren, sollten Sie sie mit mehreren Instance-Typen testen. Verwenden Sie API Gateway Edge-Endpunkte für geografisch verteilte Kunden. Nutzen Sie „Regional“ für regionale Kunden (und bei Verwendung anderer AWS-Services in derselben Region).
Durch den Einsatz von Serverless-Technologien und die automatische Skalierung zahlen Sie nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen. Severless Services kosten nichts, solange sie inaktiv sind.
Minimieren Sie die von Ihnen verursachte Umweltbelastung. Data Lake verwendet Prozesse, um Daten, auf die selten zugegriffen wird, mit Amazon S3 Lifecycle-Konfigurationen automatisch in den Cold Storage zu verschieben. Durch die umfassende Nutzung von Managed Services und der dynamischen Skalierung minimiert diese Architektur die Umweltauswirkungen der Backend-Services.
Haftungsausschluss
Der Beispielcode, die Softwarebibliotheken, die Befehlszeilentools, die Machbarkeitsnachweise, die Vorlagen oder andere zugehörige Technologien (einschließlich derjenigen, die von unseren Mitarbeitern bereitgestellt werden) werden Ihnen als AWS-Inhalte im Rahmen der AWS-Kundenvereinbarung oder der entsprechenden schriftlichen Vereinbarung zwischen Ihnen und AWS (je nachdem, was zutrifft) zur Verfügung gestellt. Sie sollten diese AWS-Inhalte nicht in Ihren Produktionskonten oder für Produktions- oder andere kritische Daten verwenden. Sie sind verantwortlich für das Testen, Sichern und Optimieren des AWS-Inhalts, z. B. des Beispielcodes, für die Verwendung in der Produktion auf der Grundlage Ihrer spezifischen Qualitätskontrollverfahren und -standards. Bei der Bereitstellung von AWS-Inhalten können AWS-Gebühren für die Erstellung oder Nutzung von kostenpflichtigen AWS-Ressourcen anfallen, z. B. für den Betrieb von Amazon-EC2-Instances oder die Nutzung von Amazon-S3-Speicher.
Verweise auf Dienste oder Organisationen von Drittanbietern in dieser Anleitung bedeuten keine Billigung, Förderung oder Zugehörigkeit zwischen Amazon oder AWS und dem Drittanbieter. Die Anleitung von AWS ist ein technischer Ausgangspunkt, und Sie können Ihre Integration mit Diensten von Drittanbietern anpassen, wenn Sie die Architektur bereitstellen.
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