यह पोस्ट redBus के गिरीश कुमार चिदानंद के साथ मिलकर लिखी गई है।
redBus भारत में AWS को सबसे पहले अपनाने वालों में से एक है, और इसकी अधिकांश सेवाएँ और एप्लिकेशन AWS क्लाउड पर होस्ट किए जाते हैं। AWS ने लागत को बेहद कम रखते हुए रेडबस को अपने बुनियादी ढांचे को तेजी से बढ़ाने के लिए लचीलापन प्रदान किया। AWS के पास उनकी अधिकांश ज़रूरतों को पूरा करने के लिए सेवाओं का एक व्यापक सूट है, जिसमें ग्राहक सहायता प्रदान करना भी शामिल है, जिसे redBus प्रमाणित कर सकता है।
इस पोस्ट में, हम redBus के डेटा प्लेटफ़ॉर्म आर्किटेक्चर को साझा करते हैं, और उनके डेटा हाईवे बनाने के लिए विभिन्न घटक कैसे जुड़े हैं। हम उन चुनौतियों पर भी चर्चा करते हैं जिनका रेडबस को रियल-टाइम बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) उपयोग के मामलों के लिए डैशबोर्ड बनाने में सामना करना पड़ा, और उन्होंने इसका उपयोग कैसे किया अमेज़न क्विकसाइट, एक तेज़, उपयोग में आसान, क्लाउड-संचालित व्यवसाय विश्लेषण सेवा जो redBus के सभी कर्मचारियों के लिए विज़ुअलाइज़ेशन बनाना और उनके डेटा से किसी भी समय और किसी भी डिवाइस पर व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए तदर्थ विश्लेषण करना आसान बनाती है।
रेडबस के बारे में
redBus दुनिया का सबसे बड़ा ऑनलाइन बस टिकटिंग प्लेटफॉर्म भारत में बनाया गया है और दुनिया भर में 36 मिलियन से अधिक खुश ग्राहकों की सेवा करता है। अपनी बस टिकटिंग वर्टिकल के साथ, रेडबस नामक एक रेल टिकटिंग सेवा भी चलाती है redRails और एक बस और कार किराए पर लेने की सेवा कहा जाता है राइड. यह GO-MMT समूह का हिस्सा है, जो कि एक व्यापक ब्रांड पोर्टफोलियो के साथ भारत की अग्रणी ऑनलाइन ट्रैवल कंपनी है, जिसमें MakeMyTrip और Goibibo जैसे अन्य प्रमुख ऑनलाइन ट्रैवल ब्रांड शामिल हैं।
रेडबस का डेटा हाईवे 1.0
रेडबस अपनी यात्री यात्रा पर नज़र रखने, उच्च ट्रैफ़िक के दौरान पूर्वानुमान की मांग, अपने बस ऑपरेटरों की साइनअप प्रक्रिया में बाधाओं की पहचान करने और उन्हें संबोधित करने से लेकर हर स्तर पर डेटा-संचालित निर्णय लेने पर बहुत अधिक निर्भर करता है। जैसे-जैसे रेडबस का व्यवसाय उन शहरों और देशों की संख्या में बढ़ने लगा, जहाँ वे संचालित थे और प्रत्येक शहर में सेवा का उपयोग करने वाले बस ऑपरेटरों और यात्रियों की संख्या, आने वाले डेटा की मात्रा में भी वृद्धि हुई। डेटा को एक स्थान पर एक्सेस और विश्लेषण करने की आवश्यकता के लिए उन्हें अपना स्वयं का डेटा प्लेटफ़ॉर्म बनाने की आवश्यकता होती है, जैसा कि निम्नलिखित आरेख में दिखाया गया है।
निम्नलिखित अनुभागों में, हम प्रत्येक घटक को अधिक विस्तार से देखते हैं।
डेटा अंतर्ग्रहण स्रोत
डेटा प्लेटफ़ॉर्म 1.0 के साथ, डेटा को विभिन्न स्रोतों से प्राप्त किया जाता है:
- वास्तविक समय - रीयल-टाइम डेटा रेडबस मोबाइल ऐप, बैकएंड माइक्रोसर्विसेज से प्रवाहित होता है, और जब कोई यात्री, बस ऑपरेटर, या एप्लिकेशन बस टिकट बुक करने, बस इन्वेंट्री खोजने, केवाईसी दस्तावेज़ अपलोड करने और अन्य जैसे कोई ऑपरेशन करता है
- बैच मोड - अनुसूचित नौकरियां जैसे कई लगातार डेटा स्टोर से डेटा प्राप्त करती हैं अमेज़न रिलेशनल डेटाबेस सर्विस (अमेज़न आरडीएस), जहां इसके सभी अनुप्रयोगों से ओएलटीपी डेटा संग्रहीत किया जाता है, अपाचे कैसेंड्रा क्लस्टर, जहां विभिन्न ऑपरेटरों से बस इन्वेंट्री संग्रहीत की जाती है, अरंगो डीबी, जहां उपयोगकर्ता पहचान ग्राफ संग्रहीत होते हैं, और बहुत कुछ
डेटा कैटलॉगिंग
वास्तविक समय के डेटा को उनके स्व-प्रबंधित Apache Nifi क्लस्टर में शामिल किया जाता है, एक ओपन-सोर्स डेटा प्लेटफ़ॉर्म जिसका उपयोग डेटा को उसके गंतव्य पर भेजने से पहले उसकी रूटिंग क्षमताओं के साथ डेटा को साफ करने, विश्लेषण करने और सूचीबद्ध करने के लिए किया जाता है।
भंडारण और विश्लेषण
रेडबस अपने भंडारण और विश्लेषणात्मक जरूरतों के लिए निम्नलिखित सेवाओं का उपयोग करता है:
- अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन S3), एक वस्तु भंडारण सेवा जो अपने वस्तुतः असीमित मापनीयता और उच्च स्थायित्व के कारण उनके डेटा लेक के लिए नींव प्रदान करती है। Apache Druid से रीयल-टाइम डेटा प्रवाहित होता है और डेटा स्टोर से डेटा शेड्यूल के आधार पर नियमित अंतराल पर प्रवाहित होता है।
- Apache Druid, एक OLAP-शैली डेटा स्टोर (डेटा काफ्का ड्र्यूड डेटा लोडर के माध्यम से प्रवाहित होता है), जो डेटा लोडिंग प्रक्रिया के दौरान विभिन्न आयामों के विरुद्ध तथ्यों और मैट्रिक्स की गणना करता है।
- अमेज़न रेडशिफ्ट, एक क्लाउड डेटा वेयरहाउस सेवा जो आपको डेटा के एक्सबाइट्स का विश्लेषण करने और जटिल विश्लेषणात्मक क्वेरी चलाने में मदद करती है। redBus Amazon S3 से संसाधित डेटा और Apache Druid से एकत्र किए गए डेटा को संग्रहीत करने के लिए Amazon Redshift का उपयोग करता है।
क्वेरी और विज़ुअलाइज़ेशन
RedBus को यथासंभव डेटा-चालित बनाने के लिए, उन्होंने यह सुनिश्चित किया कि डेटा उनके SRE इंजीनियरों, डेटा इंजीनियरों और व्यावसायिक विश्लेषकों के लिए विज़ुअलाइज़ेशन परत के माध्यम से सुलभ है। इस परत में अपाचे सुपरसेट, एक ओपन-सोर्स डेटा विज़ुअलाइज़ेशन एप्लिकेशन और का उपयोग करके पेश किए जा रहे डैशबोर्ड हैं अमेज़न एथेनातदर्थ क्वेरी आवश्यकताओं के लिए मानक SQL का उपयोग करके Amazon S3 में डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक इंटरैक्टिव क्वेरी सेवा।
चुनौतियाँ
प्रारंभ में, रेडबस ने उस डेटा को संभाला जो प्रति दिन 10 मिलियन घटनाओं की दर से ग्रहण किया जा रहा था। समय के साथ, जैसे-जैसे इसका व्यवसाय बढ़ने लगा, वैसे-वैसे डेटा वॉल्यूम (गीगाबाइट्स से टेराबाइट्स से पेटाबाइट्स तक), प्रति दिन डेटा अंतर्ग्रहण (10 मिलियन से 320 मिलियन इवेंट्स तक), और इसके बिजनेस इंटेलिजेंस डैशबोर्ड की जरूरतें भी बढ़ने लगीं। इसके तुरंत बाद, उन्होंने अपने स्व-प्रबंधित सुपरसेट की बीआई क्षमताओं और बढ़ी हुई परिचालन जटिलताओं के साथ चुनौतियों का सामना करना शुरू कर दिया।
सीमित बीआई क्षमताएं
redBus को निम्नलिखित BI सीमाओं का सामना करना पड़ा:
- एकाधिक डेटा स्रोतों से विज़ुअलाइज़ेशन बनाने में असमर्थता - सुपरसेट अपनी डेटा एक्सप्लोरेशन लेयर के भीतर कई टेबल से विज़ुअलाइज़ेशन बनाने की अनुमति नहीं देता है। redBus डेटा इंजीनियरों को डेटा स्रोत स्तर पर ही तालिकाओं को पहले ही जोड़ना पड़ता था। RedBus के व्यावसायिक हितधारकों के लिए 360-डिग्री दृश्य बनाने के लिए, डेटा इंजीनियरों के लिए विज़ुअलाइज़ेशन परत का समर्थन करने वाली कई तालिकाओं को बनाए रखना असुविधाजनक हो गया।
- डैशबोर्ड में दृश्यों के लिए कोई वैश्विक फ़िल्टर नहीं है - सुपरसेट में एक डैशबोर्ड में दृश्यों में एक वैश्विक या प्राथमिक फ़िल्टर समर्थित नहीं है। उदाहरण के लिए, विचार करें कि एक डैशबोर्ड में क्षेत्र के अनुसार बिक्री की जीत, क्षेत्र के अनुसार YTD राजस्व प्राप्ति, क्षेत्र के अनुसार बिक्री पाइपलाइन और बहुत कुछ है, और एक फ़िल्टर क्षेत्र को EMEA, APAC और US जैसे मानों के साथ डैशबोर्ड में जोड़ा गया है। फ़िल्टर क्षेत्र केवल एक दृश्य पर लागू होगा, पूरे डैशबोर्ड पर नहीं। हालाँकि, डैशबोर्ड उपयोगकर्ताओं को पूरे डैशबोर्ड में फ़िल्टरिंग की उम्मीद थी।
- व्यवसाय-उपयोगकर्ता के अनुकूल उपकरण नहीं - जब अनुकूलन की बात आती है तो सुपरसेट अत्यधिक डेवलपर केंद्रित होता है। उदाहरण के लिए, यदि एक रेडबस व्यापार विश्लेषक को एक समयबद्ध रिफ्रेश को अनुकूलित करना पड़ता है जो स्वचालित रूप से प्रत्येक स्लाइस को पूर्व निर्धारित मूल्य के अनुसार डैशबोर्ड पर फिर से पूछताछ करता है, तो विश्लेषक को डैशबोर्ड के JSON मेटाडेटा फ़ील्ड को अपडेट करना होगा। इसलिए, विजुअल या डैशबोर्ड पर कोई भी कस्टमाइजेशन करने के लिए JSON और उसके सिंटैक्स का ज्ञान होना अनिवार्य है।
बढ़ी हुई परिचालन लागत
हालांकि सुपरसेट खुला स्रोत है, जिसका अर्थ है कि कोई लाइसेंसिंग लागत नहीं है, इसका मतलब यह भी है कि एंटरप्राइज़-ग्रेड बीआई टूल के रूप में कार्य करने के लिए आवश्यक सभी घटकों को बनाए रखने में अधिक प्रयास है। redBus ने एक वेब सर्वर (Nginx) को तैनात और बनाए रखा है आवेदन लोड Balancer भार संतुलन करना; एक मेटाडेटा डेटाबेस सर्वर (MySQL) जहां सुपरसेट अपनी आंतरिक जानकारी जैसे उपयोगकर्ता, स्लाइस और डैशबोर्ड परिभाषाएँ संग्रहीत करता है; लंबे समय तक चलने वाले प्रश्नों का समर्थन करने के लिए एक अतुल्यकालिक कार्य कतार (अजवाइन); एक संदेश दलाल (RabbitMQ); और एक वितरित कैशिंग सर्वर (रेडिस) परिणामों को कैशिंग करने के लिए, चार्टिंग डेटा, और बहुत कुछ अमेज़ॅन इलास्टिक कम्प्यूट क्लाउड (अमेज़न EC2) उदाहरण। निम्नलिखित आरेख इस वास्तुकला को दिखाता है।
रेडबस की DevOps टीम को इंफ्रास्ट्रक्चर के प्रावधान, बैकअप लेने, आवश्यकतानुसार घटकों को मैन्युअल रूप से स्केल करने, अलग-अलग घटकों को अपग्रेड करने, और बहुत कुछ करने का भारी भार उठाना पड़ा। कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तन करने के लिए एक पायथन वेब डेवलपर की भी आवश्यकता होती है ताकि सभी घटक एक साथ काम कर सकें। इन सभी मैनुअल ऑपरेशंस ने रेडबस के लिए स्वामित्व की कुल लागत में वृद्धि की।
क्विकसाइट की ओर यात्रा
रेडबस ने मुख्य रूप से अपनी कुछ डैशबोर्डिंग आवश्यकताओं के आसपास बीआई समाधानों की खोज शुरू की:
- व्यापार हितधारकों और विश्लेषकों के लिए बीआई डैशबोर्ड, जहां डेटा को अमेज़ॅन एस3 और अमेज़ॅन रेडशिफ्ट के माध्यम से प्राप्त किया जाता है।
- एक रीयल-टाइम एप्लिकेशन परफॉर्मेंस मॉनिटरिंग (APM) डैशबोर्ड अपने SRE इंजीनियरों और डेवलपर्स को अपने माइक्रोसर्विसेज परिनियोजन में किसी समस्या के मूल कारण की पहचान करने में मदद करने के लिए ताकि वे अपने ग्राहक के अनुभव को प्रभावित करने से पहले समस्याओं को ठीक कर सकें। इस स्थिति में, डेटा को ड्र्यूड के माध्यम से प्राप्त किया जाता है।
QuickSight redBus की अधिकांश BI डैशबोर्ड आवश्यकताओं में फ़िट हो जाती है, और कुछ ही समय में उनकी डेटा प्लेटफ़ॉर्म टीम ने अपने कुछ जटिल डैशबोर्ड के लिए अवधारणा के प्रमाण (POC) के साथ शुरुआत की। पीओसी के अंत में, जो एक महीने तक चला, टीम ने अपने निष्कर्षों को साझा किया।
सबसे पहले, क्विकसाइट बीआई क्षमताओं से समृद्ध है, जिसमें निम्न शामिल हैं:
- यह ड्रैग-एंड-ड्रॉप सुविधाओं के साथ एक स्व-सेवा बीआई समाधान है जो रेडबस विश्लेषकों को बिना किसी कोडिंग प्रयासों के आराम से इसका उपयोग करने में मदद कर सकता है।
- एक ही डैशबोर्ड में कई डेटा स्रोतों से विज़ुअलाइज़ेशन रेडबस व्यापार हितधारकों को कांच के एक फलक में बिक्री, पूर्वानुमान और अंतर्दृष्टि का 360-डिग्री दृश्य प्राप्त करने में मदद कर सकता है।
- एक डैशबोर्ड में विज़ुअल्स और शीट्स में कैस्केडिंग फ़िल्टर redBus की BI आवश्यकताओं के लिए बहुत आवश्यक विशेषताएँ हैं।
- QuickSight एक्सेल-जैसे विज़ुअल प्रदान करता है - गणना के साथ टेबल, सेल ग्रुपिंग के साथ पिवट टेबल और स्टाइल दर्शकों के लिए आकर्षक हैं।
- क्विकसाइट में सुपर-फास्ट, पैरेलल, इन-मेमोरी कैलकुलेशन इंजन (स्पाइस) रेडबस को सैकड़ों-हजारों उपयोगकर्ताओं को स्केल करने में मदद कर सकता है, जो एक साथ विभिन्न प्रकार के एडब्ल्यूएस डेटा स्रोतों में तेजी से इंटरैक्टिव विश्लेषण कर सकते हैं।
- ऑफ-द-शेल्फ एमएल अंतर्दृष्टि और बिना किसी अतिरिक्त लागत के पूर्वानुमान रेडबस की डेटा साइंस टीम को बिक्री पूर्वानुमान और इसी तरह के मॉडल के अलावा एमएल मॉडल पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देगा।
- अंतर्निहित पंक्ति-स्तरीय सुरक्षा (आरएलएस) रेडबस को अपने दर्शकों के लिए फ़िल्टर्ड एक्सेस प्रदान करने की अनुमति दे सकती है। उदाहरण के लिए, रेडबस के पास कई व्यापार विश्लेषक हैं जो विभिन्न देशों का प्रबंधन करते हैं। आरएलएस के साथ, प्रत्येक व्यापार विश्लेषक केवल एक डैशबोर्ड के भीतर अपने निर्दिष्ट देश से संबंधित डेटा देखता है।
- redBus OneLogin को अपने पहचान प्रदाता के रूप में उपयोग करता है, जो सुरक्षा अभिकथन मार्कअप लैंग्वेज 2.0 (SAML 2.0) का समर्थन करता है। आइडेंटिटी फेडरेशन और क्विकसाइट से सिंगल साइन-ऑन सपोर्ट की मदद से, रेडबस अपने क्विकसाइट उपयोगकर्ताओं के लिए एक सरल ऑनबोर्डिंग प्रवाह प्रदान कर सकता है।
- क्विकसाइट बिल्ट-इन अलर्ट और ईमेल सूचना क्षमताओं की पेशकश करता है।
दूसरे, क्विकसाइट एडब्ल्यूएस की ओर से पूरी तरह से प्रबंधित, क्लाउड-नेटिव, सर्वर रहित बीआई सेवा पेशकश है, जिसमें निम्नलिखित विशेषताएं हैं:
- redBus इंजीनियरों को EC2 उदाहरणों पर अपने BI समाधान के प्रावधान, स्केलिंग और रखरखाव के भारी भारोत्तोलन पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता नहीं है।
- QuickSight AWS सेवाओं जैसे Amazon Redshift, Amazon S3, और Athena, और Presto, Snowflake, Teradata, और अन्य जैसे अन्य लोकप्रिय फ़्रेमवर्क के साथ मूल एकीकरण प्रदान करता है। Apache Druid को छोड़कर, QuickSight उन अधिकांश डेटा स्रोतों से जुड़ता है जो RedBus के पास पहले से मौजूद हैं, क्योंकि Druid के साथ मूल एकीकरण दिसंबर 2022 तक उपलब्ध नहीं था। समर्थित डेटा स्रोतों की पूरी सूची के लिए, देखें समर्थित डेटा स्रोत.
नतीजा
सभी समृद्ध विशेषताओं और स्वामित्व की कम कुल लागत को ध्यान में रखते हुए, RedBus ने अपनी BI डैशबोर्ड आवश्यकताओं के लिए QuickSight को चुना। QuickSight के साथ, redBus के डेटा इंजीनियरों ने व्यापार हितधारकों और विश्लेषकों को डेटा के पेटाबाइट्स से जानकारी देने के लिए बहुत कम समय में कई डैशबोर्ड बनाए हैं। RedBus डेटा हाईवे बेहतर प्रदर्शन और तेजी से समय-से-मूल्य के साथ, अपने संगठन में अधिक व्यापक दर्शकों के लिए व्यावसायिक बुद्धिमत्ता लाने के लिए विकसित हुआ। नवंबर 2022 तक, यह व्यापार उपयोगकर्ताओं के लिए क्विकसाइट और रीयल-टाइम एपीएम डैशबोर्ड के लिए सुपरसेट को जोड़ती है (लेखन के समय, क्विकसाइट ड्र्यूड को मूल कनेक्टर प्रदान नहीं करता है), जैसा कि निम्नलिखित आरेख में दिखाया गया है।
बिक्री विसंगति का पता लगाने वाला डैशबोर्ड
हालाँकि ऐसे कई डैशबोर्ड हैं जिन्हें रेडबस ने उत्पादन के लिए तैनात किया है, बिक्री विसंगति का पता लगाना रेडबस द्वारा निर्मित दिलचस्प डैशबोर्ड्स में से एक है। यह रेडबस के मालिकाना बिक्री पूर्वानुमान मॉडल का उपयोग करता है, जो बदले में अमेज़ॅन रेडशिफ्ट टेबल से ऐतिहासिक बिक्री डेटा और ड्र्यूड टेबल से रीयल-टाइम बिक्री डेटा द्वारा प्राप्त किया जाता है, जैसा कि निम्नलिखित आंकड़े में दिखाया गया है।
नियमित अंतराल पर, अनुसूचित नौकरियां रेडबस पूर्वानुमान मॉडल को रीयल-टाइम और ऐतिहासिक बिक्री डेटा के साथ खिलाती हैं, और फिर पूर्वानुमानित डेटा को अमेज़ॅन रेडशिफ्ट तालिका में धकेल दिया जाता है। क्विकसाइट में बिक्री विसंगति का पता लगाने वाला डैशबोर्ड परिणामी अमेज़ॅन रेडशिफ्ट टेबल द्वारा परोसा जाता है।
निम्नलिखित बिक्री विसंगति का पता लगाने वाले डैशबोर्ड के दृश्यों में से एक है। यह प्रति घंटा वास्तविक बिक्री, अनुमानित बिक्री और रेडबस में किसी विशेष व्यावसायिक समूह के लिए समय श्रृंखला के लिए अलर्ट सीमा का प्रतिनिधित्व करने वाले लाइन चार्ट का उपयोग करके बनाया गया है।
इस विज़ुअल में, प्रत्येक बार समय श्रृंखला में किसी विशेष बिंदु पर ट्रिगर की गई बिक्री विसंगतियों की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है।
रेडबस के विश्लेषक बिक्री के विवरण और विसंगतियों को सूक्ष्म स्तर पर और अधिक गहराई से समझ सकते हैं, जैसा कि निम्नलिखित आरेख में दिखाया गया है। यह ड्रिल-डाउन फीचर क्विकसाइट के साथ बॉक्स से बाहर आता है।
QuickSight डैशबोर्ड विज़ुअल्स में ड्रिल-डाउन जोड़ने के बारे में अधिक विवरण के लिए, देखें अमेज़ॅन क्विकसाइट में विज़ुअल डेटा में ड्रिल-डाउन जोड़ना.
दृश्यों के अलावा, यह निम्नलिखित उल्लेखनीय विशेषताओं के कारण रेडबस में दर्शकों के पसंदीदा डैशबोर्ड में से एक बन गया है:
- क्योंकि विज़ुअल्स में फ़िल्टर करना QuickSight में एक आउट-ऑफ़-द-बॉक्स सुविधा है, डैशबोर्ड पर एक टाइमस्टैम्प-आधारित फ़िल्टर जोड़ा जाता है। यह एक क्लिक में डैशबोर्ड में एकाधिक दृश्यों को फ़िल्टर करने में सहायता करता है।
- विज़ुअल्स पर कॉन्फ़िगर की गई URL कार्रवाइयाँ दर्शकों को संदर्भ-संवेदनशील इन-हाउस एप्लिकेशन पर नेविगेट करने में मदद करती हैं।
- KPI और गेज विज़ुअल्स पर कॉन्फ़िगर किए गए ईमेल अलर्ट दर्शकों को समय पर सूचनाएं प्राप्त करने में मदद करते हैं।
अगले चरण
अपने BI डैशबोर्ड की ज़रूरतों के लिए नए डैशबोर्ड बनाने के अलावा, redBus निम्नलिखित अगले कदम उठा रहा है:
- तलाश क्विकसाइट एंबेडेड एनालिटिक्स इन-कॉन्टेक्स्ट डेटा विज़ुअल्स, इंटरएक्टिव डैशबोर्ड्स, और अधिक सीधे अनुप्रयोगों के भीतर उपयोगकर्ताओं के लिए अंतर्दृष्टि के लिए समय में तेजी लाने के लिए उनकी कुछ एप्लिकेशन आवश्यकताओं के लिए
- तलाश क्विकसाइट क्यू, जो उनके व्यावसायिक हितधारकों को प्राकृतिक भाषा में प्रश्न पूछने और प्रासंगिक विज़ुअलाइज़ेशन के साथ सटीक उत्तर प्राप्त करने में सक्षम कर सकता है जो उन्हें डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद कर सकता है।
- एकीकरण उपलब्ध होते ही उनके सभी डेटा स्रोतों को कवर करते हुए QuickSight का उपयोग करके एक एकीकृत डैशबोर्डिंग समाधान तैयार करना
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने आपको दिखाया कि कैसे रेडबस ने विभिन्न एडब्ल्यूएस सेवाओं और अपाचे फ्रेमवर्क का उपयोग करके अपने डेटा प्लेटफॉर्म का निर्माण किया, प्लेटफॉर्म किन चुनौतियों से गुजरा (विशेष रूप से उनकी बीआई डैशबोर्ड आवश्यकताओं और स्केलिंग के दौरान चुनौतियां), और उन्होंने क्विकसाइट का उपयोग कैसे किया और कुल लागत को कम किया स्वामित्व का।
रेडबस में इंजीनियरिंग के बारे में अधिक जानने के लिए, उनकी जाँच करें मध्यम ब्लॉग पोस्ट. QuickSight में क्या हो रहा है, इसके बारे में अधिक जानने के लिए या यदि आपके कोई प्रश्न हैं, तो संपर्क करें क्विकसाइट समुदाय, जो बहुत सक्रिय है और कई संसाधन प्रदान करता है।
लेखक के बारे में
गिरीश कुमार चिदानंद एक वरिष्ठ इंजीनियरिंग प्रबंधक के रूप में काम करता है - रेडबस में डेटा इंजीनियरिंग, जहां वह पिछले 5 वर्षों से रेडबस के लिए विभिन्न डेटा इंजीनियरिंग अनुप्रयोगों और घटकों का निर्माण कर रहा है। आईटी उद्योग में अपनी यात्रा शुरू करने से पहले, उन्होंने विभिन्न संगठनों में एक मैकेनिकल और कंट्रोल सिस्टम इंजीनियर के रूप में काम किया, और उन्होंने बाथ विश्वविद्यालय से फ्लूइड पावर इंजीनियरिंग में एमएस की डिग्री प्राप्त की।
कयालविझी कंदासामी डिजिटल-देशी कंपनियों के साथ उनके नवाचार का समर्थन करने के लिए काम करता है। Amazon Web Services में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार (APAC) के रूप में, वह अपने अनुभव का उपयोग लोगों को अपने विचारों को जीवन में लाने में मदद करने के लिए करती हैं, मुख्य रूप से AWS सेवाओं का उपयोग करके माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर और क्लाउड-नेटिव समाधानों पर ध्यान केंद्रित करती हैं। काम के बाहर, वह शतरंज खेलना पसंद करती है और एक FIDE रेटेड शतरंज खिलाड़ी है। वह अपनी बेटियों को शतरंज खेलने की कला भी सिखाती हैं और उन्हें विभिन्न शतरंज टूर्नामेंटों के लिए तैयार करती हैं।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/a-dive-into-redbuss-data-platform-and-how-they-used-amazon-quicksight-to-accelerate-business-insights/
- 10 $ मिलियन
- 1
- 10
- 100
- 2022
- 360-डिग्री
- a
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