ข้อมูลการสตรีมเป็นอย่างไร

2243 views

ข้อมูลการสตรีมเป็นอย่างไร

ข้อมูลการสตรีมเป็นอย่างไร ข้อมูลการสตรีมเป็นข้อมูลที่ทำขึ้นโดยตลอดโดยแหล่งข้อมูลนับพันซึ่งตามเดิมแล้วจะส่งข้อมูลขนาดเล็ก (ขนาดเคไบต์) เข้าไปในบันทึกข้อมูลพร้อมเพียงกัน ข้อมูลการสตรีมประกอบไปด้วยข้อมูลต่างๆหลายชนิด ยกตัวอย่างเช่น ไฟล์บันทึกที่ลูกค้าทำขึ้นโดยใช้แอปพลิเคชันบนวัสดุอุปกรณ์เขยื้อนหรือเว็บของคุณ กิจกรรมการเล่นเกมของผู้เล่น ข้อมูลที่ได้มาจากโซเชียลมีเดีย ห้องค้าหลักทรัพย์ หรือบริการเชิงพื้นที่ และก็ Telemetry จากวัสดุอุปกรณ์หรือวัสดุที่เชื่อมต่อในศูนย์ข้อมูล ข้อมูลการสตรีมเป็นอย่างไร

ข้อมูลดังที่กล่าวผ่านมาแล้วจำเป็นจะต้องผ่านการประมวลผลเป็นลำดับอย่างสม่ำเสมอโดยประเมินผลครั้งละบันทึกหรือประเมินผลในหน้าต่างแสดงเวลา Sliding แล้วก็ใช้เพื่อสำหรับในการพินิจพิจารณาข้อมูลนานัปการ ยกตัวอย่างเช่น สหสมาคม การรวบรวม การกรอง และก็การสุ่มตัวอย่าง ข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ดังที่กล่าวมาแล้วข้างต้นช่วยทำให้บริษัทต่างๆเป็นจำนวนมากรู้เรื่องธุรกิจรวมทั้งกิจกรรมของลูกค้าในหลายๆด้าน ได้แก่ การใช้บริการ (เพื่อประเมินผลหรือเรียกเก็บเงิน) กิจกรรมของเซิร์ฟเวอร์ การคลิกเว็บ และก็พิกัดของเครื่องไม้เครื่องมือ บุคคล รวมทั้งผลิตภัณฑ์ด้ามจับจำต้องได้ ทั้งยังช่วยทำให้บริษัทจัดการกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้โดยทันที อาทิเช่น ธุรกิจสามารถติดตามความเคลื่อนไหวความรู้สึกที่ผู้อื่นมีต่อแบรนด์รวมทั้งสินค้าของตัวเองได้โดยพินิจพิจารณาสตรีมบนเครือข่ายสังคมโดยตลอดรวมทั้งจัดการกับความรู้สึกพวกนั้นอย่างโดยทันทีท่าทางเมื่อถึงเวลาต้อง

ประโยชน์ต่างๆที่ได้รับจากข้อมูลการสตรีม
การประมวลผลข้อมูลการสตรีมเป็นประโยชน์ในกรณีส่วนมากซึ่งมีการสร้างข้อมูลใหม่แบบไดนามิกอปิ้งสม่ำเสมอ กรุ๊ปอุตสาหกรรมจำนวนมากรวมทั้งแวดวงที่จำเป็นต้องใช้Big dataล้วนแต่ใช้การประมวลผลข้อมูลการสตรีมทั้งสิ้น โดยปกติ บริษัทต่างๆมากมายเริ่มด้วยการใช้แอปพลิเคชันกล้วยๆเป็นต้นว่า บันทึกระบบการรวบรวมข้อมูล รวมทั้งการประมวลผลขั้นต้น ดังเช่น การคำนวณค่าต่ำสุด-สูงสุดแบบ Rolling ฯลฯ แล้วต่อจากนั้นแอปพลิเคชันพวกนี้ก็ปรับปรุงไปจนกระทั่งสามารถประมวลผลข้อมูลที่มีความสลับซับซ้อนมากเพิ่มขึ้นในแบบเกือบเรียลไทม์ได้ แรกเริ่ม แอปพลิเคชันบางทีอาจประเมินผลสตรีมข้อมูล

เพื่อสร้างรายงานกล้วยๆแล้วก็สนองตอบกล้วยๆตัวอย่างเช่น ส่งการแจ้งเตือนเมื่อตัววัดสำคัญๆเลยกฏเกณฑ์ที่กำหนดไว้ ทุกๆวันนี้ แอปพลิเคชันดังที่กล่าวถึงมาแล้วสามารถพินิจพิจารณาข้อมูลได้ในแบบที่สลับซับซ้อนกว่าเดิม เป็นต้นว่า ใช้อัลกอริทึม Machine Learning และก็ดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาจากข้อมูลดังที่ได้กล่าวมาแล้วข้างต้น เมื่อเวลาผ่านไปก็มีการใช้อัลกอริทึมการประมวลผลสตรีมรวมทั้งเรื่องราวที่สลับซับซ้อน ตัวอย่างเช่น หน้าต่างแสดงช่วงเวลาสำหรับการสูญเสียความนิยมชมชอบเพื่อค้นหาภาพยนตร์ปัจจุบันยอดนิยม อัลกอริทึมดังกล่าวข้างต้นช่วยทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกเพิ่มขึ้น

แบบอย่างของข้อมูลการสตรีม
เซ็นเซอร์ในยานพาหนะขนส่ง เครื่องไม้เครื่องมือทางด้านอุตสาหกรรม แล้วก็เครื่องจักรที่ใช้ในไร่จะส่งข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันการสตรีม หลังจากนั้นแอปพลิเคชันก็จะรอติดตามคุณภาพการทำงาน ตรวจค้นสิ่งที่บางทีอาจเป็นข้อผิดพลาดล่วงหน้า แล้วก็สั่งซื้ออะไหล่สำรองอัตโนมัติเพื่อเป็นการป้องกันไม่ให้มีตอนดาวน์ไทม์
สถาบันทางด้านการเงินจะรอติดตามความเคลื่อนไหวของตลาดหลักทรัพย์ในแบบเรียลไทม์ คำนวณค่าการเสี่ยง รวมทั้งสร้างสมดุลให้พอร์ตอัตโนมัติโดยอิงจากการขึ้นลงของราคาหุ้น
เว็บอสังหาริมทรัพย์จะรอติดตามชุดย่อยของข้อมูลที่ได้รับมาจากเครื่องมือเขยื้อนของผู้ใช้และก็ให้คำปรึกษาแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับอสังหาริมทรัพย์ที่จะควรจะเยี่ยมชมโดยอิงจากพิกัดของลูกค้า
บริษัทผลิตกระแสไฟฟ้าพลังแดดจะต้องรักษาระดับของจำนวนกำลังไฟฟ้าให้ลูกค้า มิฉะนั้นก็ต้องจ่ายค่าปรับ บริษัทได้ใช้แอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมที่รอติดตามแผงเซลล์สุริยะทุกแผงในทุ่ง รวมทั้งตั้งเวลาการให้บริการแบบเรียลไทม์ ทำให้ขณะที่จำนวนกำลังไฟฟ้าจากแผงเซลล์สุริยะแต่ละแผงลดน้อยลงต่ำมีไม่มากมายและก็สามารถลดการจ่ายเงินค่าเสียหายที่เกิดขึ้นมาจากปัญหาดังที่กล่าวผ่านมาแล้วได้
ผู้เผยแพร่สื่อจะสตรีมบันทึกคลิกสตรีมหลายร้านค้ารายการจากสินทรัพย์ที่ตนมีอยู่บนอินเทอร์เน็ต รวมทั้งสะสมรวมทั้งเปลี่ยนแปลงข้อมูลด้วยข้อมูลทางประชากรศาสตร์เกี่ยวกับผู้ใช้แล้วก็ทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นให้กับการจัดวางรายละเอียดบนเว็บ ทำให้มอบประสบการณ์การใช้แรงงานที่ดียิ่งกว่าและก็ตรงกับความอยากได้ของกลุ่มเป้าหมายเยอะขึ้น
บริษัทเกมออนไลน์จะเก็บรวบรวมข้อมูลการสตรีมเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องระหว่างผู้เล่นรวมทั้งเกม และก็ใส่ข้อมูลดังที่ได้กล่าวมาแล้วข้างต้นเข้าไปในแพลตฟอร์มเกม แล้วต่อจากนั้นแพลตฟอร์มเกมก็จะพินิจพิจารณาข้อมูลแบบเรียลไทม์ มอบสิ่งดึงดูดใจและก็ประสบการณ์การเล่นเกมแบบไดนามิกเพื่อล่อใจให้ผู้เล่นกลับมาเล่นเกมอีก PGSLOT

การเปรียบเทียบการประมวลผลเป็นชุดกับการประมวลผลสตรีม
ก่อนที่จะเอ่ยถึงข้อมูลการสตรีม พวกเราควรจะเทียบความคล้ายและก็ความแตกต่างของการประมวลผลสตรีมกับการประมวลผลเป็นชุด พวกเราสามารถใช้การประเมินผลเป็นชุดเพื่อประเมินผลการค้นแบบ Arbitrary Query กับชุดข้อมูลต่างๆได้ ปกติแล้ว การประมวลผลเป็นชุดจะประเมินผลลัพธ์ที่ได้จากข้อมูลทั้งสิ้นที่ผ่านการประมวลผลดังที่กล่าวมาแล้วข้างต้น และก็จะช่วยทำให้พินิจพิจารณาชุดBig dataในเชิงลึกได้ ระบบที่อิงตาม MapReduce ดังเช่นว่า Amazon EMR เป็นตัวอย่างของแพลตฟอร์มที่รองรับงานที่จำต้องประเมินผลเป็นชุด ในทางตรงกันข้าม การประมวลผลสตรีมจะใช้การนำเข้าข้อมูลเป็นลำดับ รวมทั้งอัปเดตตัววัด รายงาน กับข้อมูลสรุปเป็นสถิติอย่างสม่ำเสมอเมื่อจัดแจงกับบันทึกข้อมูลที่นำเข้ามา

การประมวลผลดังที่ได้กล่าวผ่านมาแล้วก็เลยเหมาะสมกับการตำหนิดตามข้อมูลแล้วก็สนองตอบต่อเรื่องในแบบเรียลไทม์มากยิ่งกว่า หลายๆหน่วยงานกำลังสร้างโมเดลแบบไฮบริดโดยรวมการประมวลผลอีกทั้ง 2 แบบเข้าไว้ร่วมกันรวมทั้งรักษาเลเยอร์แบบเรียลไทม์กับเลเยอร์แบบชุด ลำดับแรก ข้อมูลจะได้รับการประมวลผลโดยแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม ดังเช่น Amazon Kinesis เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาแบบเรียลไทม์ แล้วต่อจากนั้นก็เลยใส่ข้อมูลเข้าไปในร้านรวง เป็นต้นว่า S3 ซึ่งอาจมีการแปลงแล้วก็โหลดข้อมูลสำหรับกรณีการใช้แรงงานต่างๆมากไม่น้อยเลยทีเดียวที่จำต้องใช้การประเมินผลเป็นชุด joker gaming

ความท้าสำหรับการดำเนินการกับข้อมูลการสตรีม
การประมวลผลข้อมูลจำเป็นที่จะต้องใช้ 2 เลเยอร์เป็นเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล แล้วก็เลเยอร์การประมวลผล เลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลจำเป็นต้องรองรับการจัดเรียงบันทึกรวมทั้งความสม่ำเสมออย่างยิ่งเพื่ออ่านแล้วก็บันทึกค่าสตรีมข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลได้อย่างเร็ว เสียค่าใช้จ่ายไม่มากมาย และก็เล่นซ้ำได้ เลเยอร์การประมวลผลจะใช้ข้อมูลที่ได้รับมาจากเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูล คำนวณข้อมูลดังกล่าวมาแล้วข้างต้น แล้วจึงแจ้งเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลให้ลบข้อมูลที่ไม่จำเป็นต้องใช้แล้ว

ยิ่งไปกว่านี้คุณยังจะต้องคิดแผนในส่วนความรู้ความเข้าใจ

สำหรับเพื่อการปรับขนาดตามความจำเป็น ความทนทานของข้อมูล รวมทั้งการทนต่อความย่ำแย่ในเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลกับเลเยอร์การประมวลผลด้วย ผลก็คือมีหลายแพลตฟอร์มเกิดขึ้นซึ่งมีองค์ประกอบเบื้องต้นที่จำเป็นจะต้องต่อการผลิตแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีม อาทิเช่น 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 sa gaming
Amazon Web Services (AWS) มีตัวเลือกสำหรับในการปฏิบัติงานกับข้อมูลการสตรีมอยู่หลายตัวเลือก คุณสามารถใช้ประโยชน์จากบริการข้อมูลการสตรีมที่ได้รับการจัดการของ Amazon Kinesis หรือจะใช้รวมทั้งจัดแจงโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองในระบบคลาวด์บน Amazon EC2 ก็ได้

Amazon Kinesis เป็นแพลตฟอร์มสำหรับข้อมูลการสตรีมบน AWS ซึ่งมีบริการที่มีคุณภาพ บริการกลุ่มนี้ช่วยทำให้โหลดแล้วก็พินิจพิจารณาข้อมูลการสตรีมได้ง่ายๆ นอกจากนั้นแพลตฟอร์มดังที่กล่าวถึงแล้วยังช่วยทำให้คุณสร้างแอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมแบบระบุเองได้เมื่ออยากใช้งานเฉพาะทาง โดยมีบริการสามอย่างร่วมกันเป็น: Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Kinesis Data Streams แล้วก็ Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)

นอกเหนือจากนั้น คุณยังสามารถเรียกใช้แพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีมอื่นๆบน Amazon EC2 และก็ Amazon EMR ได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น Apache Flume, Apache Spark Streaming, รวมทั้ง Apache Storm
Amazon Kinesis Data Streams
Amazon Kinesis Data Streams ช่วยทำให้คุณสร้างแอปพลิเคชันของคุณเองที่ประเมินผลหรือพินิจพิจารณาข้อมูลการสตรีมได้เมื่อปรารถนาใช้งานเฉพาะทาง บริการนี้จะบันทึกรวมทั้งจัดเก็บข้อมูลหลายเทระไบต์ต่อชั่วโมงจากแหล่งข้อมูลเป็นแสนๆโดยตลอด แล้วหลังจากนั้นคุณก็สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลที่ได้รับมาจาก

Amazon Kinesis Data Streams สำหรับการขับแดชกระดานแบบเรียลไทม์ สร้างการแจ้งเตือน ใช้ราคาแล้วก็การลงประชาสัมพันธ์แบบไดนามิก รวมทั้งอื่นๆได้ Amazon Kinesis Data Streams รองรับเฟรมเวิร์กการประมวลผลสตรีมตามสิ่งที่จำเป็นของคุณซึ่งรวมทั้ง Kinesis Client Library (KCL), Apache Storm และก็ Apache Spark Streaming sa gaming

Amazon Kinesis Data Firehose
Amazon Kinesis Data Firehose เป็นแนวทางที่ง่ายที่สุดสำหรับเพื่อการโหลดข้อมูลการสตรีมไปยัง AWS บริการนี้สามารถบันทึกและก็โหลดข้อมูลการสตรีมเข้าไปใน Amazon S3 รวมทั้ง Amazon Redshift ได้อัตโนมัติ นำมาซึ่งการทำให้พินิจพิจารณาข้อมูลแบบแทบจะเรียลไทม์ด้วยอุปกรณ์พินิจพิจารณาข้อมูลทางธุรกิจและก็แดชกระดานที่คุณใช้งานอยู่เดี๋ยวนี้ได้ บริการดังที่กล่าวถึงแล้วช่วยทำให้คุณใช้ขั้นตอน ELT รวมทั้งใช้ประโยชน์จากข้อมูลการสตรีมได้อย่างเร็ว

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)

Amazon MSK เป็นบริการที่มีการจัดแจงเต็มต้นแบบที่ช่วยทำให้คุณสร้างแล้วก็เรียกใช้แอปพลิเคชันที่ใช้ Apache Kafka สำหรับการประมวลผลข้อมูลการสตรีมได้ง่ายเพิ่มขึ้น Apache Kafka เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สสำหรับการผลิตไปป์ไลน์แล้วก็แอปพลิเคชันข้อมูลการสตรีมแบบเรียลไทม์ ด้วย Amazon MSK

คุณจะสามารถใช้ Apache Kafka API แบบเนทีฟเพื่อใส่ข้อมูล Data Lake ตลอดจนสตรีมความเคลื่อนไหวไปยังและก็จากฐานข้อมูล รวมทั้งทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นของการใช้แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิ่งรวมทั้งการวิเคราะห์ได้ sexybaccarat

โซลูชันการสตรีมอื่นๆบน Amazon EC2
คุณสามารถจัดตั้งแพลตฟอร์มข้อมูลการสตรีม Amazon EC2 และก็ Amazon EMR ได้ตามสิ่งที่ต้องการ และก็สร้างเลเยอร์การจัดเก็บรวมทั้งประมวลผลข้อมูลสตรีมของคุณเองได้ เมื่อสร้างโซลูชันข้อมูลการสตรีมของคุณเองบน Amazon EC2 รวมทั้ง Amazon EMR ก็สามารถเลี่ยงความไม่ตลอดของการจัดหาองค์ประกอบเบื้องต้นได้

ทั้งเข้าถึงเฟรมเวิร์กการจัดเก็บรวมทั้งประเมินผลสตรีมต่างๆล้นหลามได้ ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลการสตรีม เป็นต้นว่า Amazon MSK และก็ Apache Flume ตัวเลือกสำหรับเลเยอร์การประมวลผลสตรีม ดังเช่น Apache Spark Streaming แล้วก็ Apache Storm

เสนอแนะ ซีรีย์ประเทศเกาหลี

ต้นกำเนิดเหตุของเพลงลูกทุ่ง

XOXO = Hugs and kisses

DMM App Storeเป็นยังไง

เมื่อบุตรสาวที่รักถูกลักพาตัวไป

Pirates of the Caribbean

เกมฉลามกินเนื้อคนทั้งเป็น

เว็บไซต์สล็อตยอดฮิต 2020

20 หนังน่าดูปี 2020

11 ตัวหลักแมนเชสเตอร์

Traveloka เป็นแพลตฟอร์ม

สนุกเกอร์บนโต๊ะจริงอาจจะไม่เก่ง