Kinesis Firehose EC2

1. Was ist der Unterschied zwischen Kinesis und Firehose?
2. Wofür wird AWS Kinesis Firehose verwendet??
3. Ist Kinesis besser als Kafka?
4. Kann Kinesis Kafka ersetzen??
5. Können Sie Kinesis lokal laufen lassen??
6. Ist Kinesis ein ETL -Tool?
7. Verwendet Netflix Kinesis??
8. Ist AWS Kinesis Firehose Serverless serverlos?
9. Was ist der Unterschied zwischen Kinesis und Datenstrom?
10. Wann sollte ich Amazon Kinesis verwenden??
11. Ist AWS Kinesis Push oder Pull?
12. Wie sende ich Daten an den Kinesis -Zustellstream??
13. Wie verbinde ich mich mit Ressourcen für AWS -Räumlichkeiten??
14. Ist EC2 besser als ECS?
15. Können Sie ECS auf EC2 laufen lassen??
16. Ist ECS und EC2 gleich?

Was ist der Unterschied zwischen Kinesis und Firehose?

Kinesis -Datenströme konzentrieren sich auf die Einnahme und Speicherung von Datenströmen. Kinesis Data Firehose konzentriert sich auf die Bereitstellung von Datenströmen für die Auswahl von Zielen. Beide können Datenströme aufnehmen, aber der entscheidende Faktor, in dem Sie verwenden können, hängt davon ab, wo Ihre gestreamten Daten gehen sollten.

Wofür wird AWS Kinesis Firehose verwendet??

Amazon Kinesis Data Firehose ist ein Extrakt-, Transform- und Lastdienst (ETL) -Dienst, der zuverlässig Streaming -Daten an Daten Lakes, Datenspeicher und Analysedienste erfasst, transformiert und liefert.

Ist Kinesis besser als Kafka?

Kafka ist im Vergleich zu Kinesis stärker konfigurierbarer. Mit Kafka ist es möglich, Daten auf einen einzelnen Server zu schreiben. Auf der anderen Seite soll Kinesis gleichzeitig auf drei Server schreiben - eine Einschränkung, die Kafka zu einer besseren leistungsfähigen Lösung macht.

Kann Kinesis Kafka ersetzen??

A: Während beide Tools ähnliche Funktionen bieten und die gleichen Anwendungsfälle abdecken, sind sie nicht miteinander verbunden. Kinesis Data Streams ist ein von AWS entwickeltes proprietäres Produkt und basiert nicht auf Open-Source Apache Kafka.

Können Sie Kinesis lokal laufen lassen??

Richten Sie den lokalen Kinesis -Stream ein

Sie müssen die AWS CLI installieren lassen, um diese Befehle auszuführen. Sie können die CLI hier installieren . Führen Sie die folgenden zwei Befehle in Folge in einem Terminal aus, um einen lokalen Stream namens My-Local Stream zu erstellen und dann Daten unter der Feld-Daten zu veröffentlichen.

Ist Kinesis ein ETL -Tool?

Verwalten einer ETL-Pipeline über Kinesis Data Analytic.

Verwendet Netflix Kinesis??

Netflix verwendet Kinesis, um jeden Tag mehrere Terabyte von Protokolldaten zu verarbeiten. Zum Beispiel benötigte Netflix eine zentralisierte Anwendung, die Daten in Echtzeit protokolliert. Es entwickelte Deggee, das Inhalte mit Metadaten in Echtzeit anreichert und die Daten sofort verarbeitet.

Ist AWS Kinesis Firehose Serverless serverlos?

Amazon Kinesis ist ein vollständig verwalteter Dienst für die Echtzeitverarbeitung von Streaming-Daten in jeder Skala. Es bietet eine serverlose Plattform, die Daten in Echtzeit leicht sammelt, verarbeitet und analysiert, damit Sie zeitnahe Einblicke erhalten und schnell auf neue Informationen reagieren können.

Was ist der Unterschied zwischen Kinesis und Datenstrom?

DynamoDB -Stream vs Kinesis Stream: Schlüsselunterschiede

DynamoDB -Stream ist lokal zu DynamoDB. Es erfasst nur körnige Veränderungen auf Dynamodb -Tabellen. Der Kinesis -Stream ermöglicht es jedoch, große Datenmengen aus jeder Quelle zu konsumieren und zu produzieren. DynamoDB und Kinesis Stream Standarddatenaufbewahrung beträgt nur bis zu 24 Stunden.

Wann sollte ich Amazon Kinesis verwenden??

Wir empfehlen Kinesis -Datenströme für Anwendungsfälle mit Anforderungen, die den folgenden ähnlich sind: Routing verwandte Datensätze mit demselben Datensatzprozessor (wie in Streaming MapReduce). Zum Beispiel sind die Zählung und die Aggregation einfacher, wenn alle Datensätze für einen bestimmten Schlüssel in denselben Datensatzprozessor weitergeleitet werden.

Ist AWS Kinesis Push oder Pull?

Der dedizierte Durchsatz kann helfen, wenn Sie viele Anwendungen haben, die dieselben Daten lesen oder wenn Sie einen Stream mit großen Datensätzen neu verarbeiten. Kinesis drückt Aufzeichnungen über http/2 nach Lambda.

Wie sende ich Daten an den Kinesis -Zustellstream??

Um Daten in den Stream zu setzen, müssen Sie den Namen des Streams, eines Partitionschlüssels und des Datenblobs zum Stream angeben. Der Partitionschlüssel wird verwendet, um zu bestimmen, welcher Shard im Stream der Datensatz hinzugefügt wird. Alle Daten im Shard werden an denselben Arbeiter gesendet, der den Shard verarbeitet.

Wie verbinde ich mich mit Ressourcen für AWS -Räumlichkeiten??

Bestellen Sie eine Direktverbindungsschaltung mit der AWS -Verwaltungskonsole. Sie wählen eine Region Ihrer Wahl aus und arbeiten durch den Prozess der Bestellung Ihrer Direct Connect -Schaltung bei AWS. Konfigurieren Sie eine logische Verbindung über Ihre direkte Verbindung.

Ist EC2 besser als ECS?

Der größte Unterschied für EC2 besteht darin, dass es isolierte VM -Instanzen mit automatischer Skalierungsunterstützung bereitstellt und ECS skalierbare Cluster von verwalteten Docker -Containern bereitstellt. Unternehmen können ECs verwenden, um Webanwendungen zu skalieren, die Stapelverarbeitung durchzuführen und Dienste in einer hybriden Umgebung auszuführen, um den Benutzern bessere Dienste bereitzustellen.

Können Sie ECS auf EC2 laufen lassen??

Eine Amazon ECS -Containerinstanz ist eine Amazon EC2 -Instanz, in der der Amazon ECS Container Agent ausgeführt wird und in einem Amazon ECS -Cluster registriert wurde. Wenn Sie Aufgaben mit Amazon -ECs mit dem EC2 -Starttyp oder einem automatischen Skalierungsgruppenkapazitätsanbieter ausführen, werden Ihre Aufgaben auf Ihren aktiven Containerinstanzen platziert.

Ist ECS und EC2 gleich?

EC2, ECS wird hauptsächlich zum Orchestrieren von Docker -Containern verwendet, und EC2 ist ein Computerdienst, mit dem Anwendungen auf AWS ausgeführt werden können. ECS -Ressourcen sind skalierbar, genau wie EC2. ECS Scales Container Cluster auf Nachfrage und nicht die Rechenressourcen wie EC2, anstatt Rechenressourcen zu skalieren.