Amazon Web Services (AWS) ofrece una amplia gama de servicios para análisis de datos, incluidos Amazon Redshift y Amazon Managed Streaming para Apache Kafka (MSK). Al combinar estos dos servicios, las organizaciones pueden implementar análisis casi en tiempo real para obtener información valiosa de sus datos de manera oportuna. En este artículo, analizaremos las mejores prácticas para implementar análisis casi en tiempo real con la ingesta de streaming de Amazon Redshift y Amazon MSK.

Amazon Redshift es un servicio de almacenamiento de datos totalmente administrado que permite a las organizaciones analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente. Con la ingestión de streaming de Redshift, las organizaciones pueden cargar continuamente datos de streaming en sus clústeres de Redshift casi en tiempo real. Esto permite una toma de decisiones más rápida y conocimientos en tiempo real sobre las operaciones comerciales.

Amazon MSK es un servicio totalmente administrado que facilita a las organizaciones la creación y ejecución de aplicaciones que utilizan Apache Kafka para procesar datos en streaming. Al utilizar Amazon MSK para ingerir datos en streaming en Redshift, las organizaciones pueden garantizar que sus datos se entreguen de manera confiable y segura a su almacén de datos.

Para implementar análisis casi en tiempo real con la ingesta de streaming de Amazon Redshift y Amazon MSK, las organizaciones deben seguir estas mejores prácticas:

1. Diseñe una arquitectura escalable: al diseñar su arquitectura para análisis casi en tiempo real, considere la escalabilidad de su sistema. Asegúrese de que su clúster Redshift y su clúster MSK puedan manejar el volumen de datos que se ingieren en tiempo real.

2. Optimice la ingesta de datos: utilice Amazon Kinesis Data Firehose para transmitir datos desde Amazon MSK a Amazon Redshift. Kinesis Data Firehose puede escalarse automáticamente para igualar el rendimiento de sus datos y entregarlos de manera confiable a Redshift.

3. Supervise el rendimiento: supervise el rendimiento de su clúster Redshift y MSK para asegurarse de que estén funcionando de manera eficiente. Utilice Amazon CloudWatch para realizar un seguimiento de métricas clave, como la utilización de la CPU, el espacio en disco y el rendimiento de la red.

4. Implementar la validación de datos: valide los datos que se incorporan a Redshift para garantizar su precisión e integridad. Utilice herramientas como AWS Glue o Amazon EMR para limpiar y transformar sus datos antes de cargarlos en Redshift.

5. Proteja sus datos: implemente las mejores prácticas de seguridad para proteger sus datos mientras se incorporan a Redshift. Utilice AWS Identity and Access Management (IAM) para controlar el acceso a su clúster Redshift y MSK, y cifre sus datos en reposo y en tránsito.

Siguiendo estas mejores prácticas, las organizaciones pueden implementar con éxito análisis casi en tiempo real con la ingestión de streaming de Amazon Redshift y Amazon MSK. Esto les permitirá obtener información valiosa de sus datos en tiempo real y tomar decisiones informadas para impulsar el crecimiento y el éxito del negocio.

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• Fuente: Inteligencia de datos de Platón.
• Enlace de origen: https://zephyrnet.com/best-practices-to-implement-near-real-time-analytics-using-amazon-redshift-streaming-ingestion-with-amazon-msk-amazon-web-services/

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• Fuente: https://platodata.network/platowire/implementing-near-real-time-analytics-with-amazon-redshift-streaming-ingestion-and-amazon-msk-best-practices-from-amazon-web-services/