📝Введение
В этом посте мы рассмотрим основные технологии AWS Migration/Transfer, Analytics и Machine Learning Services.
📝Услуги миграции и трансфера
- Служба переноса данных AWS (DMS) – это управляемая служба миграции и репликации, которая помогает быстро и безопасно перенести рабочие нагрузки вашей базы данных и аналитики в AWS с минимальным временем простоя и нулевой потерей данных.
- Поддерживает миграцию однородных и разнородных баз данных и аналитических механизмов (например, с Oracle на Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition, с MySQL на Amazon RDS для MySQL и т. д.)
- Репликация и мониторинг данных Multi-ZA
- Низкая стоимость миграции баз данных размером в терабайт
- Автоматическая миграция
- DMS в реальных сценариях:
- Перенос локальной базы данных Oracle в Aurora MySQL
- Перенос локальной базы данных Oracle в Oracle на EC2
- Перенос базы данных RDS Oracle в Aurora MySQL
- Служба переноса серверов AWS (SMS) – позволяет переносить локальные серверы на AWS.
- Переносит локальные серверы на AWS
- Сервер сохранен как новый образ машины Amazon (AMI)
- Используйте AMI для запуска серверов в качестве экземпляров EC2
- Семейство AWS Snow – позволяет передавать большие объемы локальных данных в AWS с помощью физического устройства.
- Снежный конус
- Наименьший элемент устройства передачи данных.
- 8 терабайт полезной памяти
- Офлайн-доставка
- Онлайн с DataSync
- Снежок и снежный ком
- Решение для передачи данных петабайтного масштаба
- Передача данных в и из
- Дешевле, чем интернет-перевод
- Snowball Edge поддерживает EC2 и Lambda
- Снегоход
- Многопетабайтный или эксабайтный масштаб
- Данные загружены в S3
- Надежно транспортируется
- AWS DataSync – позволяет передавать данные в режиме онлайн из локальной среды в службы хранения AWS, такие как S3 или EFS.
- Переносит данные из локальной среды в AWS
- Скопируйте данные через Direct Connect или Интернет
- Копировать данные между сервисами хранения AWS
- Реплицировать данные между регионами или аккаунтами
- Хранилище данных – это решение для хранения данных, объединяющее огромные объемы исторических данных из разрозненных источников.
- Поддерживает запросы, отчеты, аналитику и бизнес-аналитику. Они не используются для обработки транзакций.
- У AWS есть специальные аналитические сервисы, ориентированные на хранилище данных, которые мы проверим ниже.
- AWS RedShift – это решение для масштабируемого хранилища данных.
- Улучшает скорость и эффективность
- Обрабатывает эксабайтные данные
- RedShift в реальных сценариях:
- Консолидация данных, когда вам нужно консолидировать несколько источников данных для отчетности
- Реляционные БД, если вы хотите запустить базу данных, которая не требует обработки транзакций в реальном времени (вставка, обновление и удаление).
📝Аналитика
- Аналитика – это процесс запроса или обработки ваших данных в режиме реального времени.
- AWS Athena – это служба запросов для Amazon S3.
- Анализ данных S3 с помощью SQL
- Оплата на основе обработанных данных или использованных вычислений
- Считается бессерверным
- AWS Glue – подготавливает данные для аналитики.
- Служба извлечения, преобразования, загрузки (ETL)
- Подготовка и загрузка данных
- Помогает лучше понять ваши данные
- AWS Kinesis –› позволяет анализировать данные и видеопотоки в режиме реального времени.
- Поддерживает видео, аудио, журналы приложений, потоки посещений веб-сайтов и IoT.
- AWS Elastic MapReduce (EMR) — помогает обрабатывать большие объемы данных.
- Анализ данных с помощью Hadoop
- Работает с платформами больших данных
- AWS DataPipeline – помогает перемещать данные между вычислительными службами и службами хранения, работающими либо на AWS, либо локально.
- Перемещает данные через определенные промежутки времени
- Перемещает данные в зависимости от условий
- Отправляет уведомления об успехе или неудаче
- AWS QuickSight – помогает визуализировать данные.
- Создавайте интерактивные информационные панели
- Встраивайте информационные панели в свои приложения
- Аналитика в реальных сценариях:
- Поиск данных в S3, вы можете использовать Athena, чтобы запрашивать исторические данные, хранящиеся в S3, как если бы они были реляционными данными, используя стандартный SQL.
- Log Analytics, вы можете использовать Kinesis для анализа журналов в ближайшем будущем.
- в режиме реального времени для мониторинга приложений или обнаружения мошенничества
📝Машинное обучение
- Машинное обучение — › Компании используют искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы добавить интеллекта в свои приложения и использовать тенденции и закономерности в данных.
- AWS Rekognition – позволяет автоматизировать анализ изображений и видео.
- Определение пользовательских меток на изображениях и видео
- Распознавание лиц и текста на изображениях и видео
- Распознавание в сценариях реального мира:
- Используйте сравнение и анализ лиц в рабочих процессах регистрации и аутентификации пользователей, чтобы удаленно проверять личность зарегистрированных пользователей.
- AWS Comprehend – сервис обработки естественного языка (NLP), который находит связи в тексте.
- Служба обработки естественного языка (NLP)
- Раскрывает идеи и отношения
- Понимание сценариев реального мира:
- Индексируйте и ищите обзоры продуктов, ориентированные на контекст, снабжая свою поисковую систему индексированием ключевых фраз, объектов и настроений, а не только ключевых слов.
- AWS Polly – преобразует текст в речь.
- Имитирует естественную человеческую речь
- Несколько голосов на многих языках
- Можно создать собственный голос
- Полли в реальных сценариях:
- Добавьте дополнительное аудио, преобразовывая текст сообщения в блоге в речь.
- AWS SageMaker – помогает быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения.
- Подготовьте данные для моделей
- Предоставляет AMI для глубокого обучения
- SageMaker в реальных сценариях:
- Механизм рекомендаций, Netflix и Amazon используют модели машинного обучения, чтобы рекомендовать фильмы и продукты для покупки.
- AWS Translate – обеспечивает языковой перевод.
- Обеспечивает перевод языка в режиме реального времени и в пакетном режиме
- Поддерживает множество языков
- Переводит многие форматы контента
- Перевести сценарии реального мира:
- Добавляйте локализацию на веб-сайты или в приложения, чтобы поддерживать разнообразную пользовательскую базу. Translate поддерживает несколько популярных языков.
- AWS Lex – помогает создавать диалоговые интерфейсы, такие как чат-боты.
- Распознает речь и понимает язык
- Создавайте привлекательных чат-ботов
- Силы Амазонки Алексы
- Лекс в реальных сценариях:
- Чтобы интегрировать голос в устройство, Amazon использовала те же технологии, что и Lex, для интеграции Amazon Alexa с устройством Echo.
Спасибо за чтение. Я надеюсь, что вы смогли понять и узнать что-то полезное из моего блога.
Пожалуйста, следите за мной на Medium и в LinkedIn Исмаил ЛАМААКАЛ