پتانسیل تجزیه و تحلیل داده ها: چسب AWS و AWS Athena

معرفی

در دنیای امروزی مبتنی بر داده، کسب و کارها حجم عظیمی از داده ها را با سرعتی بی سابقه تولید می کنند. استخراج بینش های ارزشمند از این داده ها برای تصمیم گیری آگاهانه و به دست آوردن مزیت رقابتی بسیار مهم شده است. خدمات وب آمازون (AWS) در خط مقدم توانمندسازی مشاغل با ابزارهای پیشرفته تجزیه و تحلیل داده ها بوده است. دو تا از خدمات برجسته آنها، AWS Athena و AWS Glue، روش تجزیه و تحلیل، آماده سازی و تبدیل داده ها را متحول کرده اند.

AWS Athena – دروازه ای برای تجزیه و تحلیل بدون درز داده ها

دنیایی را تصور کنید که در آن تجزیه و تحلیل داده‌های شما بدون هیچ زیرساختی برای مدیریت و آزادی استفاده از SQL استاندارد برای پرس‌وجو، کار ساده‌ای است. AWS Athena را وارد کنید، یک سرویس جستجوی تعاملی که از قدرت Amazon S3 به عنوان ذخیره‌سازی داده‌های زیربنایی آن بهره می‌برد. به عنوان یک راه حل بدون سرور، آتنا به شما این امکان را می دهد که بدون نگرانی در مورد پیچیدگی های باطن، بر تحلیل خود تمرکز کنید.

تجزیه و تحلیل پیچیده ساده ساخته شده است

آتنا در انجام وظایف تحلیلی پیچیده، از انجام اتصالات بزرگ گرفته تا استفاده از توابع و آرایه های پنجره، می درخشد. مهارت آن در پردازش و ارائه نتایج یکپارچه نهفته است، همه در کسری از زمانی که با ابزارهای سنتی تجزیه و تحلیل داده ها طول می کشد.

پرس و جو کنید و در صورت تمایل پرداخت کنید

یکی از مهم ترین مزایای AWS Athena مدل پرداختی آن است. دوران تعهد به هزینه های زیرساخت ثابت گذشته است. با آتنا، شما فقط برای پرس و جوهایی که اجرا می کنید پرداخت می کنید. این نه تنها هزینه های شما را بهینه می کند، بلکه تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را بدون هیچ گونه رزروی تشویق می کند.

محدودیت ها و ملاحظات

همانطور که AWS Athena قدرتمند است، اذعان به محدودیت های آن ضروری است. حداکثر تعداد ردیف‌هایی که می‌توان برای بند LIMIT تعیین کرد 2147483647 است، که اگرچه گسترده است، اما ممکن است محدودیت‌هایی برای موارد استفاده در مقیاس بالا ایجاد کند. با این وجود، AWS همچنان به اصلاح Athena ادامه می‌دهد و به بازخورد کاربران برای افزایش بیشتر قابلیت‌های آن پاسخ می‌دهد.

چسب AWS – تبدیل یکپارچه سازی داده ها

یکپارچه سازی داده ها یک فرآیند حیاتی در خط لوله تجزیه و تحلیل است. چسب AWS پاسخ AWS به ساده‌سازی، تسریع و مدیریت مقرون‌به‌صرفه این جنبه از تجزیه و تحلیل داده‌ها است. Glue به عنوان یک سرویس استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) کاملاً مدیریت شده، آماده سازی داده ها را ساده می کند و مجموعه داده ها را برای تجزیه و تحلیل، یادگیری ماشین و توسعه برنامه یکسان می کند.

بهره وری دوباره تعریف شد

چسب AWS کارایی بی نظیری را با خودکار کردن کارهای سنتی ETL که به طور سنتی کار فشرده می کنند، ارائه می دهد. با Glue، کشف و آماده‌سازی داده‌ها سریع‌تر و ارزان‌تر می‌شود و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تمرکز خود را به جای دست‌وپنجه نرم کردن با پیچیدگی‌های تبدیل داده، به بینش‌های عملی تغییر دهند.

تبدیل و انتقال داده آسان شده است

در حالی که Athena در درجه اول به عنوان یک ابزار جستجو برای تجزیه و تحلیل عمل می کند، AWS Glue متخصص در تبدیل و جابجایی داده ها است. ادغام یکپارچه آن با سایر خدمات AWS، آن را به ابزاری ضروری در جعبه ابزار تجزیه و تحلیل داده تبدیل می کند و زمینه لازم را برای کاوش جامع داده فراهم می کند.

مقایسه AWS Lambda و AWS Glue

اغلب، یک سوال رایج مطرح می شود: آیا باید AWS Lambda را به AWS Glue برای وظایف پردازش داده ترجیح داد؟ در حالی که AWS Lambda برای معماری های رویداد محور و میکروسرویس گرا ایده آل است، AWS Glue واقعاً در انجام وظایف پیچیده ETL در مقیاس عالی است. انتخاب بین این دو در نهایت به ماهیت و پیچیدگی نیازهای پردازش داده شما بستگی دارد.

نتیجه

در پایان، دوتایی پویا AWS Athena و AWS Glue به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا در اعماق داده‌های خود کاوش کنند و بینش‌های ارزشمندی را که باعث رشد و نوآوری می‌شوند، کشف کنند. سادگی و مقرون به صرفه بودن آتنا، همراه با قابلیت های اتوماسیون و تبدیل داده های Glue، ترکیبی بی نظیر برای تجزیه و تحلیل داده ها را تشکیل می دهد.

بنابراین، چه شما یک تحلیلگر داده باتجربه باشید یا یک صاحب کسب و کار که به دنبال استخراج بیشتر از داده های خود هستید، AWS Athena و AWS Glue شرکای نهایی شما در سفر به سمت موفقیت مبتنی بر داده هستند.

خیلی ممنون میشم اگه تا الان خوندین!!!

اگر این پست برای شما مفید بود، من را دنبال کنید، آن را با کسی که به آن نیاز دارد به اشتراک بگذارید. منو دنبال کن توییترThreads , Instagram, GitHub و عضو کانال یوتیوب من شوید ❤️