Echtzeitanalysen mit Spark Streaming

Viele Organisationen verwenden Batch-Daten und Echtzeit-Daten-Streaming-Berichte, um strategische und umsetzbare Einblicke in langfristige Geschäftstrends zu gewinnen. Eine wachsende Zahl von Kunden nutzt die Verarbeitung von Streaming-Daten mit neuen und dynamischen Daten, die in Big-Data-Anwendungsfällen kontinuierlich generiert werden. Die Streaming-Daten werden zur Erstellung von Berichten, zur Durchführung von Aktionen auf der Grundlage von Schwellenwerten oder für anspruchsvollere Formen der Datenanalyse, wie die Anwendung von Algorithmen des Machine Learning, verwendet.

Die Real-Time Analytics mit Spark Streaming-Anleitung konfiguriert automatisch die AWS-Services, die zum einfachen Erfassen, Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Echtzeit- und Batch-Daten mithilfe von Funktionen aus der Business-Intelligence-Architektur und der Big-Data-Architektur erforderlich sind. Diese Anleitung stellt eine hochverfügbare, sichere, flexible und kostengünstige Streaming-Datenanalysearchitektur in der AWS Cloud bereit, die Apache Spark Streaming und Amazon Kinesis nutzt.