“大数据杀熟”?不是说数据本身是没有价值的吗?
“其实数据本身是没有价值的。”
“不是昨天才说,夺取高地之杀器非大数据莫属?!”
“少年郎,你还是太年轻。”
虽说数据本身没有什么用处,但数据里面包含的信息确实是堪比石油黄金的“金贵物件”。而信息如何提取并为人们所用,这就需要对杂乱的大体量数据进行梳理和清洗,这样的大数据才能够称之为信息,从而总结为规律,炼作知识,凝结成智慧。
而在今天这个大数据爆发阶段,困扰开发者的复杂性往往就在于对这些数据的处理,所以开发者不得不花费大量的时间去构建和维护后端服务器来处理这样一个庞大的数据流。但,在现如今这个敏捷、快速迭代,对业务创新周期要求越来越短的时代,这无疑是难以接受的。
给开发者减负,激发创新潜能,Serverless 的理念应运而生。将服务器相关底层架构问题剥离,让开发者能更专注于业务相关的代码之上,无服务器架构这支“爆款”看似完美地解决庞大业务数据流的构建和处理工作。
但无服务器架构该如何满足复杂业务对大数据处理技术的高要求?开发者又如何基于无服务器架构,从多个来源以近乎实时的速度迁移大容量数据?
针对以上问题,3 月 28 日西云数据在线课堂,小编给大家带来了一场聚焦于 AWS& 西云数据【基于无服务器架构上的数据流处理与构建】的免费课程!
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活动费用:免费!
活动时间:3 月 28 日 下午 14:00~15:30
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西云数据售前工程师 马昆
无服务器架构是构建和运行应用程序以及服务的一种方式。用户无需预置、扩展和维护服务器,即可运行应用程序、数据库和存储系统。通过使用无服务器架构,开发人员能够专注于核心产品的开发,而无需担心在云中或本地的服务器搭建。本次课程就将向您介绍 AWS 无服务器架构及主要技术要点,并通过实际案例演示如何基于 Kinesis、Lambda、DynamoDB 快速构建及处理业务数据流。
了解 AWS 无服务器架构及主要技术要点;
了解通过 Amazon API Gateway 触发 AWS Lambda 产生业务数据流;
了解 Amazon Kinesis Data Streams 与 Amazon Kinesis Data Firehose 的功能和特点;
了解数据从 Kinesis Data Streams 传入 Kinesis Data Firehose 并保存进入 Amazon Elasticsearch Service 与 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 的实践过程;
学习 Kinesis Data Streams 如何触发 Lambda 清洗数据后存入 Amazon DynamoDB。
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