ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไง
ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไง
ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไง ข้อมูลการสตรีมเป็นข้อมูลที่ผลิตขึ้นอย่างสม่ำเสมอโดยแหล่งข้อมูลนับพันซึ่งตามเดิมแล้วจะส่งข้อมูลขนาดเล็ก (ขนาดเคไบต์) เข้าไปในบันทึกข้อมูลพร้อมเพียงกัน ข้อมูลการสตรีมประกอบไปด้วยข้อมูลต่างๆหลายชนิด ตัวอย่างเช่น ไฟล์บันทึกที่ลูกค้าผลิตขึ้นโดยใช้แอปพลิเคชันบนเครื่องใช้ไม้สอยเขยื้อนหรือเว็บของคุณ กิจกรรมการเล่นเกมของผู้เล่น ข้อมูลที่ได้รับมาจากโซเชียลมีเดีย ห้องค้าหลักทรัพย์ หรือบริการเชิงพื้นที่ แล้วก็ Telemetry จากวัสดุอุปกรณ์หรืออุปกรณ์ที่เชื่อมต่อในศูนย์ข้อมูล ข้อมูลการสตรีมเป็นยังไง
ข้อมูลดังที่กล่าวมาข้างต้นจำเป็นที่จะต้องผ่านการประมวลผลเป็นลำดับโดยตลอดโดยประเมินผลครั้งละบันทึกหรือประเมินผลในหน้าต่างแสดงเวลา Sliding รวมทั้งใช้เพื่อสำหรับการพินิจพิจารณาข้อมูลนานัปการ ดังเช่นว่า สหสโมสร การรวบรวม การกรอง แล้วก็การสุ่มตัวอย่าง ข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ดังที่ได้กล่าวมาแล้วข้างต้นช่วยทำให้บริษัทต่างๆเป็นจำนวนมากรู้เรื่องธุรกิจและก็กิจกรรมของลูกค้าในหลายๆด้าน อาทิเช่น การใช้บริการ (เพื่อประเมินผลหรือเรียกเก็บเงิน) กิจกรรมของเซิร์ฟเวอร์ การคลิกเว็บ และก็พิกัดของเครื่องไม้เครื่องมือ บุคคล แล้วก็ผลิตภัณฑ์ด้ามจับจำเป็นต้องได้ ทั้งยังช่วยทำให้บริษัทจัดการกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ในทันที อาทิเช่น ธุรกิจสามารถติดตามความเคลื่อนไหวความรู้สึกที่ผู้อื่นมีต่อแบรนด์และก็สินค้าของตนเองได้โดยพินิจพิจารณาสตรีมบนโซเชียลเน็ตเวิร์คโดยตลอดแล้วก็จัดการกับความรู้สึกพวกนั้นอย่างในทันทีชั้นเชิงเมื่อถึงเวลาจำเป็นต้อง
ประโยช์จากข้อมูลการสตรีม
การประมวลผลข้อมูลการสตรีมมีสาระในกรณีส่วนมากซึ่งมีการสร้างข้อมูลใหม่แบบไดนามิกอปิ้งสม่ำเสมอ กรุ๊ปอุตสาหกรรมส่วนมากและก็แวดวงที่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลล้วนแต่ใช้การประมวลผลข้อมูลการสตรีมทั้งสิ้น โดยธรรมดา บริษัทต่างๆเป็นจำนวนมากเริ่มด้วยการใช้แอปพลิเคชันกล้วยๆดังเช่นว่า บันทึกระบบการรวบรวมข้อมูล แล้วก็การประมวลผลเบื้องต้น ดังเช่น การคำนวณค่าต่ำสุด-สูงสุดแบบ Rolling ฯลฯ แล้วหลังจากนั้นแอปพลิเคชันกลุ่มนี้ก็ปรับปรุงไปจนถึงสามารถประมวลผลข้อมูลที่มีความสลับซับซ้อนเยอะขึ้นในแบบเกือบเรียลไทม์ได้ แรกเริ่ม แอปพลิเคชันบางทีอาจประเมินผลสตรีมข้อมูล
เพื่อสร้างรายงานกล้วยๆรวมทั้งสนองตอบกล้วยๆอย่างเช่น ส่งการแจ้งเตือนเมื่อตัววัดสำคัญๆเลยมาตรฐานที่กำหนดไว้ เวลานี้ แอปพลิเคชันดังกล่าวข้างต้นสามารถพินิจพิจารณาข้อมูลได้ในแบบที่สลับซับซ้อนกว่าเดิม ตัวอย่างเช่น ใช้อัลกอริทึม Machine Learning แล้วก็ดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาจากข้อมูลดังที่กล่าวมาแล้ว เมื่อเวลาผ่านไปก็มีการใช้อัลกอริทึมการประมวลผลสตรีมแล้วก็เรื่องที่สลับซับซ้อน เป็นต้นว่า หน้าต่างแสดงช่วงเวลาสำหรับเพื่อการสูญเสียความชื่นชอบเพื่อค้นหาภาพยนตร์ปัจจุบันยอดนิยม อัลกอริทึมดังที่กล่าวถึงแล้วช่วยทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกเพิ่มขึ้น
แบบอย่างของข้อมูลการสตรีม
เซ็นเซอร์ในยานพาหนะขนส่ง เครื่องไม้เครื่องมือด้านอุตสาหกรรม รวมทั้งเครื่องจักรที่ใช้ในไร่จะส่งข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันการสตรีม ต่อจากนั้นแอปพลิเคชันก็จะรอติดตามความสามารถการทำงาน ตรวจค้นสิ่งที่บางทีอาจเป็นข้อเสียล่วงหน้า และก็สั่งซื้ออะไหล่สำรองอัตโนมัติเพื่อเป็นการป้องกันและไม่ให้มีตอนดาวน์ไทม์
สถาบันด้านการเงินจะรอติดตามความเคลื่อนไหวของตลาดค้าหุ้นในแบบเรียลไทม์ คำนวณราคาการเสี่ยง และก็สร้างสมดุลให้พอร์ตอัตโนมัติโดยอิงจากการขึ้นลงของราคาหุ้น
เว็บอสังหาริมทรัพย์จะรอติดตามชุดย่อยของข้อมูลที่ได้รับมาจากเครื่องใช้ไม้สอยเคลื่อนของผู้ซื้อและก็ให้คำปรึกษาแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับอสังหาริมทรัพย์ที่จะควรจะเยี่ยมชมโดยอิงจากพิกัดของลูกค้า
บริษัทผลิตกระแสไฟฟ้าพลังแสงแดดจำเป็นต้องรักษาระดับของจำนวนกำลังไฟฟ้าให้ลูกค้า มิฉะนั้นก็จึงควรชำระค่าปรับ บริษัทได้ใช้แอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมที่รอติดตามแผงเซลล์สุริยะทุกแผงในทุ่ง แล้วก็ตั้งเวลาการให้บริการแบบเรียลไทม์ ทำให้ขณะที่จำนวนกำลังไฟฟ้าจากแผงเซลล์สุริยะแต่ละแผงต่ำลงต่ำมีไม่มากมายและก็สามารถลดการจ่ายเงินค่าเสียหายที่เกิดขึ้นมาจากปัญหาดังที่กล่าวมาแล้วข้างต้นได้
ผู้เผยแพร่สื่อจะสตรีมบันทึกคลิกสตรีมหลายร้านค้ารายการจากสินทรัพย์ที่ตนมีอยู่บนอินเทอร์เน็ต รวมทั้งเก็บและก็ปรับปรุงแก้ไขข้อมูลด้วยข้อมูลทางประชากรศาสตร์เกี่ยวกับผู้ใช้รวมทั้งทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นให้กับการจัดวางรายละเอียดบนเว็บ ทำให้มอบประสบการณ์การใช้แรงงานที่ดีมากยิ่งกว่าแล้วก็ตรงกับสิ่งที่จำเป็นของกลุ่มเป้าหมายมากขึ้นเรื่อยๆ
บริษัทเกมออนไลน์จะเก็บรวบรวมข้อมูลการสตรีมเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างผู้เล่นรวมทั้งเกม แล้วก็นำข้อมูลใส่ดังกล่าวข้างต้นเข้าไปในแพลตฟอร์มเกม แล้วต่อจากนั้นแพลตฟอร์มเกมก็จะพินิจพิจารณาข้อมูลแบบเรียลไทม์ มอบสิ่งดึงดูดใจรวมทั้งประสบการณ์การเล่นเกมแบบไดนามิกเพื่อยั่วยวนใจให้ผู้เล่นกลับมาเล่นเกมอีก
การเปรียบเทียบการประมวลผลเป็นชุดกับการประมวลผลสตรีม
ก่อนที่จะเอ๋ยถึงข้อมูลการสตรีม พวกเราควรจะเทียบความคล้ายและก็ความแตกต่างของการประมวลผลสตรีมกับการประมวลผลเป็นชุด พวกเราสามารถใช้การประเมินผลเป็นชุดเพื่อประเมินผลการค้นแบบ Arbitrary Query กับชุดข้อมูลต่างๆได้ ปกติแล้ว การประมวลผลเป็นชุดจะประเมินผลลัพธ์ที่ได้จากข้อมูลทั้งหมดทั้งปวงที่ผ่านการประมวลผลดังที่กล่าวถึงมาแล้ว แล้วก็จะช่วยทำให้พินิจพิจารณาชุดข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลในเชิงลึกได้ ระบบที่อิงตาม MapReduce อาทิเช่น Amazon EMR เป็นตัวอย่างของแพลตฟอร์มที่รองรับงานที่จะต้องประเมินผลเป็นชุด ในทางตรงกันข้าม การประมวลผลสตรีมจะใช้การนำเข้าข้อมูลเป็นลำดับ แล้วก็อัปเดตตัววัด รายงาน กับข้อมูลสรุปเป็นสถิติอย่างสม่ำเสมอเมื่อจัดแจงกับบันทึกข้อมูลที่นำเข้ามา การประมวลผลดังที่กล่าวมาแล้วก็เลยเหมาะสมกับการตำหนิดตามข้อมูลและก็สนองตอบต่อเรื่องราวในแบบเรียลไทม์มากยิ่งกว่า หลายๆหน่วยงานกำลังสร้างโมเดลแบบไฮบริดโดยรวมการประมวลผลอีกทั้ง 2 แบบเข้าไว้ร่วมกันรวมทั้งรักษาเลเยอร์แบบเรียลไทม์กับเลเยอร์แบบชุด ขั้นตอนแรก ข้อมูลจะได้รับการประมวลผลโดยแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม อาทิเช่น Amazon Kinesis เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาแบบเรียลไทม์ แล้วหลังจากนั้นก็เลยคีย์ข้อมูลเข้าไปในร้านขายของ ตัวอย่างเช่น S3 ซึ่งอาจมีการแปลงและก็โหลดข้อมูลสำหรับกรณีการใช้แรงงานต่างๆมากที่จำเป็นต้องใช้การประเมินผลเป็นชุด
ความท้าสำหรับในการปฏิบัติงานกับข้อมูลการสตรีม
การประมวลผลข้อมูลต้องใช้ 2 เลเยอร์หมายถึงเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล แล้วก็เลเยอร์การประมวลผล เลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลจำต้องรองรับการจัดเรียงบันทึกและก็ความสม่ำเสมออย่างมากมายเพื่ออ่านและก็บันทึกค่าสตรีมBig dataได้อย่างเร็ว เสียค่าใช้จ่ายไม่มากมาย รวมทั้งเล่นซ้ำได้ เลเยอร์การประมวลผลจะใช้ข้อมูลที่ได้รับมาจากเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล คำนวณข้อมูลดังที่กล่าวมาแล้วข้างต้น แล้วจึงแจ้งเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลให้ลบข้อมูลที่ไม่จำเป็นต้องใช้แล้ว นอกเหนือจากนี้คุณยังจำต้องคิดแผนในส่วนความรู้ความเข้าใจสำหรับเพื่อการปรับขนาดตามความปรารถนา ความคงทนถาวรของข้อมูล
และก็การคงทนถาวรต่อความย่ำแย่ในเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลกับเลเยอร์การประมวลผลด้วย ผลก็คือมีหลายแพลตฟอร์มเกิดขึ้นซึ่งมีองค์ประกอบเบื้องต้นที่ต้องต่อการผลิตแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีม อย่างเช่น Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Apache Flume, Apache Spark Streaming รวมทั้ง Apache Storm ฯลฯ การทำงานกับข้อมูลการสตรีมบน AWS
Amazon Web Services (AWS) มีตัวเลือกสำหรับในการดำเนินงานกับข้อมูลการสตรีมอยู่หลายตัวเลือก คุณสามารถใช้ประโยชน์จากบริการข้อมูลการสตรีมที่ได้รับการจัดการของ Amazon Kinesis หรือจะใช้รวมทั้งจัดแจงโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองในระบบคลาวด์บน Amazon EC2 ก็ได้
Amazon Kinesis เป็นแพลตฟอร์มสำหรับข้อมูลการสตรีมบน AWS ซึ่งมีบริการที่มีคุณภาพ บริการกลุ่มนี้ช่วยทำให้โหลดและก็พินิจพิจารณาข้อมูลการสตรีมได้อย่างไม่ยากเย็น นอกจากนั้นแพลตฟอร์มดังที่กล่าวมาข้างต้นยังช่วยทำให้คุณสร้างแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมแบบระบุเองได้เมื่ออยากใช้งานเฉพาะทาง โดยมีบริการสามอย่างร่วมกันเป็น: Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Kinesis Data Streams แล้วก็ Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)
นอกจากนั้น คุณยังสามารถเรียกใช้แพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีมอื่นๆบน Amazon EC2 รวมทั้ง Amazon EMR ได้อีกด้วย อาทิเช่น Apache Flume, Apache Spark Streaming, และก็ Apache Storm
Amazon Kinesis Data Streams
Amazon Kinesis Data Streams ช่วยทำให้คุณสร้างแอปพลิเคชันของคุณเองที่ประเมินผลหรือพินิจพิจารณาข้อมูลการสตรีมได้เมื่ออยากใช้งานเฉพาะทาง บริการนี้จะบันทึกแล้วก็จัดเก็บข้อมูลหลายเทระไบต์ต่อชั่วโมงจากแหล่งข้อมูลเป็นแสนๆโดยตลอด แล้วหลังจากนั้นคุณก็สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลที่ได้มาจา Amazon Kinesis Data Streams สำหรับการเคลื่อนแดชกระดานแบบเรียลไทม์ สร้างการแจ้งเตือน ใช้ราคารวมทั้งการลงประชาสัมพันก
ธ์แบบไดนามิก รวมทั้งอื่นๆได้ Amazon Kinesis Data Streams รองรับเฟรมเวิร์กการประมวลผลสตรีมตามสิ่งที่มีความต้องการของคุณซึ่งรวมทั้ง Kinesis Client Library (KCL), Apache Storm แล้วก็ Apache Spark Streaming
Amazon Kinesis Data Firehose
Amazon Kinesis Data Firehose เป็นแนวทางที่ง่ายที่สุดสำหรับการโหลดข้อมูลการสตรีมไปยัง AWS บริการนี้สามารถบันทึกแล้วก็โหลดข้อมูลการสตรีมเข้าไปใน Amazon S3 แล้วก็ Amazon Redshift ได้อัตโนมัติ ทำให้พินิจพิจารณาข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์ด้วยเครื่องไม้เครื่องมือพินิจพิจารณาข้อมูลทางธุรกิจแล้วก็แดชกระดานที่คุณใช้งานอยู่ตอนนี้ได้ บริการดังที่กล่าวผ่านมาแล้วช่วยทำให้คุณใช้ขั้นตอน ELT และก็ใช้ประโยชน์จากข้อมูลการสตรีมได้อย่างเร็ว
Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)
Amazon MSK เป็นบริการที่มีการจัดแจงเต็มแบบที่ช่วยทำให้คุณสร้างแล้วก็เรียกใช้แอปพลิเคชันที่ใช้ Apache Kafka สำหรับการประมวลผลข้อมูลการสตรีมได้ง่ายเพิ่มขึ้น Apache Kafka เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สสำหรับการผลิตไปป์ไลน์และก็แอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมแบบเรียลไทม์ ด้วย Amazon MSK คุณจะสามารถใช้ Apache Kafka API
แบบเนทีฟเพื่อใส่ข้อมูล Data Lake
ตลอดจนสตรีมความเคลื่อนไหวไปยังรวมทั้งจากฐานข้อมูล และก็ทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นของการใช้แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิ่งและก็การวิเคราะห์ได้
โซลูชันการสตรีมอื่นๆบน Amazon EC2
คุณสามารถจัดตั้งแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม Amazon EC2 แล้วก็ Amazon EMR ได้ตามสิ่งที่จำเป็น รวมทั้งสร้างเลเยอร์การจัดเก็บแล้วก็ประมวลผลข้อมูลสตรีมของคุณเองได้ เมื่อสร้างโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองบน Amazon EC2 และก็ Amazon EMR ก็สามารถเลี่ยงความไม่ตลอดของการจัดหาส่วนประกอบเบื้องต้นได้ ทั้งเข้าถึงเฟรมเวิร์กการจัดเก็บรวมทั้งประเมินผลสตรีมต่างๆล้นหลามได้ ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลการสตรีม อย่างเช่น Amazon MSK แล้วก็ Apache Flume ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การประมวลผลสตรีม อาทิเช่น Apache Spark Streaming และก็ Apache Storm
ซีรีย์ประเทศเกาหลี เรื่องไหนน่าดู
อยากได้ฝึกเล่นสนุกเกอร์ อย่างต่ำ 20 ฟรีเครดิต 300เกม สล็อต เครดิตฟรี
Apple ที่ได้เปิดตัว iPhoneXS Netflix ที่เหมาะสมที่สุด เอ็กซ์โอ (อังกฤษ: Xs and Os) เรื่องราวของ “อาร์เธอร์ เฟล็ค” เสียงหัวเราะสยองขวัญ การ์ตูน ออนไลน์รีวิวอนิเมะ การหารายได้ออนไลน์ SLOT ONLINE เข้าใช้งาน รวม 10 รองเท้า Nike 15 ความจริงของวาฬสีน้ำเงิน ประวัติ soccersuck ละคร กรงกรรม เรื่องย่อ ที่มาแนวหน้า ข่าวเด็ด ช็อปปิ้งออนไลน์ยอดนิยม เกี่ยวกับ เพาเวอร์บาย Traveloka เจ้าของคือ การทำแผนที่ในประเทศไทย แชทเฮดAndroid บน Workplace 4 สิ่งที่คุณอาจยังไม่รู้ใน FIFA ที่มาของเพลงลูกทุ่ง ซีรีส์ญี่ปุ่นที่ดีที่สุดจาก 20 ปีที่ผ่าน joker 2019 JOKERSlotxo
Last Update : 28 มิถุนายน 2021 (ข้อมูลล่าสุดปี 2021)
Written by: Pond