Un flux constant d'informations dans les affaires ressemble plus à un tuyau d'incendie que n'importe lequel d'entre nous ne veut l'imaginer. C’est un ruisseau régulier, qui éclate souvent au niveau des coutures, et il n’arrête pas. Le suivi et la gestion de ce lot de données peuvent être une tâche herculéenne car vous jouez toujours du rattrapage – analysant les données après leur transmission et générant des rapports à une date ultérieure. Le problème, bien sûr, est que «la date ultérieure» ne vient jamais et parfois nous traitons des rames et des rames de données, les stockons et les archivons, sans jamais vraiment les analyser.
Amazon Kinesis est un moteur d'analyse cloud en temps réel qui collecte, analyse et génère des rapports sur la transmission de données dans votre entreprise au fur et à mesure, en utilisant la puissance des services de cloud computing. Vous pouvez le considérer comme un tuyau qui relie deux tuyaux d'incendie – les données arrivent, Amazon Kinesis peut les analyser pendant qu'elles transmettent, puis les données continuent de circuler. Au lieu d'utiliser un tableau de bord analytique ou de générer des informations qui ne seront utiles que plus tard, vous pouvez prendre des décisions commerciales et répondre aux flux de données en temps réel.
À titre d'exemple, pensez à un vaste système de jeu multijoueur où des milliers voire des millions de joueurs participent en ligne. Parlez d'un flux constant de données. Il y a des milliers de demandes de données en termes de mouvements de joueurs, de récompenses qu'ils collectent et de réalisations dans le jeu, sans parler des données transactionnelles – ce qu'ils achètent dans le jeu et leurs enregistrements en termes de ce à quoi ils peuvent accéder et comment ils paient leurs membres.
Pour une entreprise qui gère un réseau de jeux comme celui-ci, il est facile de voir à quel point les interactions sont complexes entre les joueurs, le réseau et le Gestion de l'infrastructure informatique requise pour héberger le jeu. Amazon Kinesis suit les interactions à tous les niveaux au fur et à mesure. Par exemple, s'il y a un nouveau score élevé pour une bataille multijoueur – disons, terminer un niveau en un temps record ou vaincre chaque adversaire – Amazon Kinesis peut rapporter ces informations en quelques secondes.
Pour d'autres scénarios de débit de données, l'analyse et la génération de rapports en temps réel sont extrêmement utiles. Cela peut inclure des scénarios tels que des appareils connectés à la maison intelligente et des appareils Internet des objets, des dossiers médicaux pour une grande chaîne hospitalière, des données collectées à partir d'une voiture et analysées pour une application d'apprentissage automatique telle que la conduite autonome, ou même sur un site Web pour savoir exactement quels sections d'un site Web de commerce électronique visitées par quelqu'un et où il clique.
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Avantages d'Amazon Kinesis
L'un des principaux avantages d'Amazon Kinesis est que les décideurs commerciaux, les développeurs, les analystes et les scientifiques des données sont tous mieux informés et capables de prendre de meilleures décisions (et plus rapidement). Le tuyau d'incendie des données n'est pas si écrasant. La richesse de l'analyse et de l'intelligence d'affaires est disponible immédiatement, pas seulement dans le cadre d'un rapport ou d'un tableau de bord résumant les résultats. Il n'est pas nécessaire d'attendre que toutes les données soient collectées et placées sous un microscope, car le microscope regarde constamment les données lorsqu'elles circulent sur le réseau.
Il y a plusieurs avantages pratiques à cela, à commencer par la possibilité d'améliorer votre service. Dans le cas du système de jeu multijoueur, il existe des avantages traditionnels, tels que le rapport à l'utilisateur des scores élevés et des réalisations, mais peut-être plus important encore, cela signifie que les entreprises peuvent examiner les problèmes du système en temps réel et les traiter. au fur et à mesure qu'ils surviennent, et non après que les problèmes ont amené les utilisateurs à se désinscrire.
Un autre avantage pratique est lié à la rapidité de la prise de décision. Étant donné que les analyses sont fournies en temps réel au fur et à mesure qu'elles se produisent, les entreprises peuvent alors prendre des décisions en temps réel sur ces données. Dans l'exemple de la voiture autonome, un constructeur automobile peut exécuter une simulation dans une zone urbaine surpeuplée pour voir comment le véhicule robotisé fonctionne et prendre des décisions concernant le suivi de la flotte GPS, les données de localisation et les capteurs qui suivent la façon dont la voiture ajuste sa vitesse.
Dans un modèle traditionnel, où les données sont résumées plus tard, le constructeur automobile peut exécuter des simulations, puis analyser les données plus tard. Une des raisons pour lesquelles cela est parfois vrai est liée à l'étendue des besoins de découverte et de génération de rapports. Certaines entreprises ne peuvent tout simplement pas gérer et maintenir l'infrastructure requise pour l'analyse des données en temps réel. C'est un autre avantage majeur d'utiliser Amazon Kinesis car le service peut évoluer en fonction de vos besoins d'analyse de données en temps réel. Il n'est pas nécessaire de construire l'infrastructure en premier ou de réduire l'échelle p ou vers le bas pour chaque nouveau projet.
Cela contribue également énormément aux coûts. En règle générale, l'analyse des données en temps réel est complexe, difficile à gérer et nécessite des serveurs, des réseaux et de grandes quantités de stockage en ligne haut de gamme, mais Amazon Kinesis peut évoluer en fonction des besoins et de la portée du projet. Pourtant, les coûts sont liés aux analyses réelles que vous effectuez. Avec le traitement par lots traditionnel pour l'analyse des données, qui est hébergé et analysé dans un centre de données traditionnel sur site, ce n'est tout simplement pas le cas.
