AWS पर स्वचालित डेटा एनालिटिक्स (ADA)। एक AWS समाधान है जो आपको एक सरल और सहज उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के माध्यम से कुछ ही मिनटों में डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। एडीए एक एडब्ल्यूएस-नेटिव डेटा एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जो विभिन्न प्रकार के उपयोग के मामलों के लिए डेटा विश्लेषकों द्वारा बॉक्स से बाहर उपयोग करने के लिए तैयार है। एडीए के साथ, टीमें विशेषज्ञ तकनीकी कौशल की आवश्यकता के बिना डेटा स्रोतों की एक श्रृंखला से विविध डेटासेट को ग्रहण, रूपांतरित, नियंत्रित और क्वेरी कर सकती हैं। एडीए एक सेट प्रदान करता है पूर्व-निर्मित कनेक्टर सहित विभिन्न स्रोतों से डेटा ग्रहण करना अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़न S3), अमेज़न Kinesis डेटा स्ट्रीम, अमेज़ॅन क्लाउडवॉच, अमेज़ॅन क्लाउडट्रेल, तथा अमेज़ॅन डायनेमोडीबी साथ ही कई अन्य।
एडीए एक मूलभूत मंच प्रदान करता है जिसका उपयोग डेटा विश्लेषकों द्वारा आईटी, वित्त, विपणन, बिक्री और सुरक्षा सहित विविध उपयोग के मामलों में किया जा सकता है। एडीए का आउट-ऑफ-द-बॉक्स क्लाउडवॉच डेटा कनेक्टर क्लाउडवॉच लॉग से उसी एडब्ल्यूएस खाते में डेटा अंतर्ग्रहण की अनुमति देता है जिसमें एडीए तैनात किया गया है, या एक अलग एडब्ल्यूएस खाते से।
इस पोस्ट में, हम प्रदर्शित करते हैं कि कैसे एक एप्लिकेशन डेवलपर या एप्लिकेशन परीक्षक एडब्ल्यूएस में चल रहे एप्लिकेशन की परिचालन अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एडीए का उपयोग करने में सक्षम है। हम यह भी प्रदर्शित करते हैं कि आप AWS में विभिन्न डेटा स्रोतों से जुड़ने के लिए ADA समाधान का उपयोग कैसे कर सकते हैं। हम पहले एडीए समाधान तैनात करें एक AWS खाते में और एडीए समाधान स्थापित करें बनाने से डेटा उत्पादों डेटा कनेक्टर्स का उपयोग करना। फिर हम अलग-अलग डेटासेट में शामिल होने के लिए एडीए क्वेरी वर्कबेंच का उपयोग करते हैं और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए परिचित संरचित क्वेरी भाषा (एसक्यूएल) का उपयोग करके सहसंबद्ध डेटा को क्वेरी करते हैं। हम यह भी प्रदर्शित करते हैं कि डेटा को विज़ुअलाइज़ करने और रिपोर्ट बनाने के लिए एडीए को टेबल्यू जैसे बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) टूल के साथ कैसे एकीकृत किया जा सकता है।
समाधान अवलोकन
इस अनुभाग में, हम डेमो के लिए समाधान आर्किटेक्चर प्रस्तुत करते हैं और वर्कफ़्लो की व्याख्या करते हैं। प्रदर्शन के प्रयोजनों के लिए, बीस्पोक एप्लिकेशन को एक का उपयोग करके सिम्युलेटेड किया गया है AWS लाम्बा फ़ंक्शन जो लॉग इन उत्सर्जित करता है अपाचे लॉग प्रारूप एक पूर्व निर्धारित अंतराल पर उपयोग करना अमेज़न EventBridge. यह मानक प्रारूप कई अलग-अलग वेब सर्वरों द्वारा निर्मित किया जा सकता है और कई लॉग विश्लेषण कार्यक्रमों द्वारा पढ़ा जा सकता है। एप्लिकेशन (लैम्ब्डा फ़ंक्शन) लॉग क्लाउडवॉच लॉग समूह को भेजे जाते हैं। ऐतिहासिक एप्लिकेशन लॉग को संदर्भ और पूछताछ उद्देश्यों के लिए S3 बकेट में संग्रहीत किया जाता है। की सूची के साथ एक लुकअप तालिका HTTP स्थिति कोड विवरण के साथ DynamoDB तालिका में संग्रहीत किया जाता है। ये तीनों उन स्रोतों के रूप में काम करते हैं जिनसे डेटा सहसंबंध, क्वेरी और विश्लेषण के लिए एडीए में डाला जाता है। हम एडीए समाधान तैनात करें एक AWS खाते में और एडीए स्थापित करें. फिर हम बनाते हैं डेटा उत्पादों के लिए एडीए के भीतर क्लाउडवॉच लॉग समूह, S3 बाल्टी, तथा DynamoDB. जैसे ही डेटा उत्पाद कॉन्फ़िगर किए जाते हैं, एडीए स्रोतों से डेटा प्राप्त करने के लिए डेटा पाइपलाइनों का प्रावधान करता है। एडीए क्वेरी वर्कबेंच के साथ, आप एप्लिकेशन समस्या निवारण या समस्या निदान के लिए सादे SQL का उपयोग करके अंतर्ग्रहण डेटा को क्वेरी कर सकते हैं।
निम्नलिखित आरेख एप्लिकेशन लॉग में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एडीए का उपयोग करने की वास्तुकला और वर्कफ़्लो का अवलोकन प्रदान करता है।
वर्कफ़्लो में निम्न चरण शामिल हैं:
- इवेंटब्रिज का उपयोग करके लैम्ब्डा फ़ंक्शन को 2 मिनट के अंतराल पर ट्रिगर किया जाना निर्धारित है।
- लैम्ब्डा फ़ंक्शन उन लॉग को उत्सर्जित करता है जो एक निर्दिष्ट क्लाउडवॉच लॉग समूह में संग्रहीत होते हैं
/aws/lambda/CdkStack-AdaLogGenLambdaFunction
. एप्लिकेशन लॉग अपाचे लॉग प्रारूप स्कीमा का उपयोग करके उत्पन्न होते हैं लेकिन JSON प्रारूप में क्लाउडवॉच लॉग समूह में संग्रहीत होते हैं। - CloudWatch, Amazon S3 और DynamoDB के डेटा उत्पाद ADA में बनाए गए हैं। क्लाउडवॉच डेटा उत्पाद क्लाउडवॉच लॉग समूह से जुड़ता है जहां एप्लिकेशन (लैम्ब्डा फ़ंक्शन) लॉग संग्रहीत होते हैं। अमेज़ॅन S3 कनेक्टर एक S3 बकेट फ़ोल्डर से कनेक्ट होता है जहां ऐतिहासिक लॉग संग्रहीत होते हैं। DynamoDB कनेक्टर एक DynamoDB तालिका से जुड़ता है जहां एप्लिकेशन और ऐतिहासिक लॉग द्वारा संदर्भित स्थिति कोड संग्रहीत होते हैं।
- प्रत्येक डेटा उत्पाद के लिए, एडीए स्रोतों से डेटा प्राप्त करने के लिए डेटा पाइपलाइन बुनियादी ढांचे को तैनात करता है। जब डेटा अंतर्ग्रहण पूरा हो जाता है, तो आप एडीए क्वेरी वर्कबेंच के माध्यम से एसक्यूएल का उपयोग करके क्वेरी लिख सकते हैं।
- आप एडीए पोर्टल में लॉग इन कर सकते हैं और एप्लिकेशन लॉग में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए क्वेरी वर्कबेंच से एसक्यूएल क्वेरीज़ लिख सकते हैं। आप वैकल्पिक रूप से क्वेरी को सहेज सकते हैं और उसी डोमेन में अन्य एडीए उपयोगकर्ताओं के साथ क्वेरी साझा कर सकते हैं। एडीए क्वेरी सुविधा द्वारा संचालित है अमेज़न एथेना, जो एक सर्वर रहित, इंटरैक्टिव एनालिटिक्स सेवा है जो डेटा के पेटाबाइट का विश्लेषण करने का एक सरल, लचीला तरीका प्रदान करती है।
- टेबलो को एडीए निकास समापन बिंदुओं के माध्यम से एडीए डेटा उत्पादों तक पहुंचने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है। फिर आप दो चार्ट के साथ एक डैशबोर्ड बनाएं। पहला चार्ट एक हीट मैप है जो एप्लिकेशन एपीआई एंडपॉइंट से संबंधित HTTP त्रुटि कोड की व्यापकता को दर्शाता है। दूसरा चार्ट एक बार चार्ट है जो ऐतिहासिक डेटा से HTTP त्रुटि कोड की कुल संख्या के साथ शीर्ष 10 एप्लिकेशन एपीआई दिखाता है।
.. पूर्वापेक्षाएँ
इस पद के लिए, आपको निम्नलिखित आवश्यक शर्तें पूरी करनी होंगी:
- स्थापित करें AWS कमांड लाइन इंटरफ़ेस (एडब्ल्यूएस सीएलआई), AWS क्लाउड डेवलपमेंट किट (एडब्ल्यूएस सीडीके) आवश्यक शर्तें, टाइपस्क्रिप्ट-विशिष्ट आवश्यक शर्तें, तथा Git.
- तैनाती आपके AWS खाते में ADA समाधान
us-east-1
क्षेत्र।- एडीए लॉन्च करते समय एक व्यवस्थापक ईमेल प्रदान करें एडब्ल्यूएस CloudFormation ढेर। एडीए को रूट यूजर पासवर्ड भेजने के लिए इसकी आवश्यकता होती है। यदि बहु-कारक प्रमाणीकरण (एमएफए) सक्षम है तो एक बार का पासवर्ड संदेश प्राप्त करने के लिए एक व्यवस्थापक फ़ोन नंबर की आवश्यकता होती है। इस डेमो के लिए, एमएफए सक्षम नहीं है।
- नमूना एप्लिकेशन बनाएं और तैनात करें (पर उपलब्ध)। गीथहब रेपो) समाधान ताकि आपके खाते में निम्नलिखित संसाधनों का प्रावधान किया जा सके
us-east-1
क्षेत्र:- एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन जो लॉगिंग एप्लिकेशन और एक इवेंटब्रिज नियम का अनुकरण करता है जो 2-मिनट के अंतराल पर एप्लिकेशन फ़ंक्शन को आमंत्रित करता है।
- प्रासंगिक बकेट नीतियों के साथ एक S3 बकेट और एक CSV फ़ाइल जिसमें ऐतिहासिक एप्लिकेशन लॉग शामिल हैं।
- लुकअप डेटा के साथ एक DynamoDB तालिका।
- रिपोर्ट कर रहा है AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (IAM) सेवाओं के लिए आवश्यक भूमिकाएँ और अनुमतियाँ।
- वैकल्पिक रूप से, इंस्टॉल करें झांकी डेस्कटॉप, एक तृतीय पक्ष बीआई प्रदाता। इस पोस्ट के लिए, हम Tableau डेस्कटॉप संस्करण 2021.2 का उपयोग करते हैं। टेबलो डेस्कटॉप एप्लिकेशन के लाइसेंस प्राप्त संस्करण का उपयोग करने में एक लागत शामिल है। अतिरिक्त विवरण के लिए, देखें झांकी लाइसेंसिंग जानकारी.
एडीए को तैनात और स्थापित करें
एडीए सफलतापूर्वक तैनात होने के बाद, आप ऐसा कर सकते हैं लॉगिन स्थापना के दौरान दिए गए व्यवस्थापक ईमेल का उपयोग करना। फिर आप एक बनाएं डोमेन नामित CW_Domain
. डोमेन डेटा उत्पादों का उपयोगकर्ता-परिभाषित संग्रह है। उदाहरण के लिए, एक डोमेन एक टीम या एक प्रोजेक्ट हो सकता है। डोमेन उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा उत्पादों को व्यवस्थित करने और एक्सेस अनुमतियों को प्रबंधित करने के लिए एक संरचित तरीका प्रदान करते हैं।
- एडीए कंसोल पर, चुनें डोमेन नेविगेशन फलक में
- चुनें डोमेन बनाएं.
- नाम डालें (
CW_Domain
) और विवरण, फिर चुनें सब्मिट.
AWS CDK का उपयोग करके नमूना एप्लिकेशन इंफ्रास्ट्रक्चर सेट करें
डेमो एप्लिकेशन को तैनात करने वाला AWS CDK समाधान होस्ट किया गया है GitHub. रेपो को क्लोन करने और एडब्ल्यूएस सीडीके प्रोजेक्ट को स्थापित करने के चरण इस अनुभाग में विस्तृत हैं। इन आदेशों को चलाने से पहले, सुनिश्चित कर लें कॉन्फ़िगर आपके AWS क्रेडेंशियल. एक फ़ोल्डर बनाएं, टर्मिनल खोलें, और उस फ़ोल्डर पर नेविगेट करें जहां AWS CDK समाधान स्थापित करने की आवश्यकता है। निम्नलिखित कोड चलाएँ:
ये चरण निम्नलिखित क्रियाएं करते हैं:
- लाइब्रेरी निर्भरताएँ स्थापित करें
- प्रोजेक्ट बनाएं
- एक वैध क्लाउडफॉर्मेशन टेम्पलेट तैयार करें
- अपने AWS खाते में AWS CloudFormation का उपयोग करके स्टैक को तैनात करें
परिनियोजन में लगभग 1-2 मिनट लगते हैं और डायनेमोडीबी लुकअप टेबल, लैम्ब्डा फ़ंक्शन और एस3 बकेट बनाता है जिसमें आउटपुट के रूप में ऐतिहासिक लॉग फ़ाइलें होती हैं। इन मानों को नोटपैड जैसे टेक्स्ट संपादन एप्लिकेशन में कॉपी करें।
एडीए डेटा उत्पाद बनाएं
हम इस डेमो के लिए तीन अलग-अलग डेटा उत्पाद बनाते हैं, प्रत्येक डेटा स्रोत के लिए एक जिसे आप परिचालन अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए क्वेरी करेंगे। डेटा उत्पाद एक डेटासेट (तालिका या सीएसवी फ़ाइल जैसे डेटा का संग्रह) है जिसे सफलतापूर्वक एडीए में आयात किया गया है और जिसे क्वेरी किया जा सकता है।
एक क्लाउडवॉच डेटा उत्पाद बनाएं
सबसे पहले, हम नमूना एप्लिकेशन (लैम्ब्डा फ़ंक्शन) के लिए क्लाउडवॉच लॉग समूह को शामिल करने के लिए एडीए की स्थापना करके एप्लिकेशन लॉग के लिए एक डेटा उत्पाद बनाते हैं। उपयोग CdkStack.LambdaFunction
लैम्ब्डा फ़ंक्शन एआरएन प्राप्त करने और क्लाउडवॉच कंसोल पर संबंधित क्लाउडवॉच लॉग समूह एआरएन का पता लगाने के लिए आउटपुट।
फिर निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- एडीए कंसोल पर, एडीए डोमेन पर नेविगेट करें और क्लाउडवॉच डेटा उत्पाद बनाएं।
- के लिए नामनाम डालें।
- के लिए स्रोत प्रकार, चुनें अमेज़ॅन क्लाउडवॉच.
- अक्षम स्वचालित पीआईआई.
एडीए में एक सुविधा है जो आयात के दौरान व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) डेटा का स्वचालित रूप से पता लगाती है जो डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम है। इस डेमो के लिए, हम डेटा उत्पाद के लिए इस विकल्प को अक्षम कर देते हैं क्योंकि पीआईआई डेटा की खोज इस डेमो के दायरे में नहीं है।
- चुनें अगला.
- पिछले चरण से कॉपी किए गए क्लाउडवॉच लॉग समूह एआरएन को खोजें और चुनें।
- लॉग समूह ARN की प्रतिलिपि बनाएँ.
- डेटा उत्पाद पृष्ठ पर, लॉग समूह ARN दर्ज करें।
- के लिए क्लाउडवॉच क्वेरी, एक क्वेरी दर्ज करें जिसे आप चाहते हैं कि एडीए लॉग समूह से प्राप्त करे।
इस डेमो में, हम @message फ़ील्ड को क्वेरी करते हैं क्योंकि हम लॉग समूह से एप्लिकेशन लॉग प्राप्त करने में रुचि रखते हैं।
- प्रारंभिक आयात के बाद डेटा अपडेट कैसे ट्रिगर किए जाते हैं, इसका चयन करें।
एडीए को लचीले अंतराल (15 मिनट या बाद तक) या मांग पर स्रोत से डेटा प्राप्त करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। डेमो के लिए, हम डेटा अपडेट को प्रति घंटा चलाने के लिए सेट करते हैं।
- चुनें अगला.
इसके बाद, एडीए लॉग समूह से कनेक्ट होगा और स्कीमा को क्वेरी करेगा। क्योंकि लॉग अपाचे लॉग प्रारूप में हैं, हम लॉग को अलग-अलग फ़ील्ड में बदल देते हैं ताकि हम विशिष्ट लॉग फ़ील्ड पर क्वेरी चला सकें। एडीए चार प्रदान करता है चूक परिवर्तन और पायथन स्क्रिप्ट के माध्यम से कस्टम परिवर्तन का समर्थन करता है। इस डेमो में, हम JSON संदेश फ़ील्ड को अपाचे लॉग प्रारूप फ़ील्ड में बदलने के लिए एक कस्टम पायथन स्क्रिप्ट चलाते हैं।
- चुनें स्कीमा बदलना.
- चुनें नया परिवर्तन बनाएँ.
- अपलोड करें
apache-log-extractor-transform.py
से स्क्रिप्ट/asset/transform_logs/
फ़ोल्डर. - चुनें सब्मिट.
एडीए स्क्रिप्ट का उपयोग करके क्लाउडवॉच लॉग को बदल देगा और संसाधित स्कीमा प्रस्तुत करेगा।
- चुनें अगला.
- अंतिम चरण में, चरणों की समीक्षा करें और चुनें सब्मिट.
एडीए डेटा प्रोसेसिंग शुरू करेगा, डेटा पाइपलाइन बनाएगा, और क्वेरी वर्कबेंच से पूछे जाने वाले क्लाउडवॉच लॉग समूह तैयार करेगा। इस प्रक्रिया को पूरा होने में कुछ मिनट लगेंगे और इसे एडीए कंसोल पर दिखाया जाएगा डेटा उत्पाद.
Amazon S3 डेटा उत्पाद बनाएं
हम Amazon S3 डेटा स्रोत से ऐतिहासिक लॉग जोड़ने और DynamoDB तालिका से संदर्भ डेटा देखने के लिए चरणों को दोहराते हैं। इन दो डेटा स्रोतों के लिए, हम कस्टम ट्रांसफ़ॉर्म नहीं बनाते हैं क्योंकि डेटा प्रारूप सीएसवी (ऐतिहासिक लॉग के लिए) और मुख्य विशेषताएँ (संदर्भ लुकअप डेटा के लिए) में हैं।
- एडीए कंसोल पर, एक नया डेटा उत्पाद बनाएं।
- नाम डालें (
hist_logs
) और चुनें अमेज़न S3. - Amazon S3 URI (पाठ के बाद) की प्रतिलिपि बनाएँ
arn:aws:s3:::
) वहाँ सेCdkStack.S3
आउटपुट वेरिएबल और अमेज़ॅन S3 कंसोल पर नेविगेट करें। - खोज बॉक्स में, कॉपी किया गया टेक्स्ट दर्ज करें, S3 बकेट खोलें, चुनें
/logs
फ़ोल्डर, और कॉपी S3 URI चुनें।
इस पथ में ऐतिहासिक लॉग संग्रहीत हैं।
- एडीए कंसोल पर वापस जाएं और कॉपी किए गए S3 URI को दर्ज करें S3 स्थान.
- के लिए ट्रिगर अपडेट करें, चुनते हैं मांग पर क्योंकि ऐतिहासिक लॉग एक अनिर्दिष्ट आवृत्ति पर अद्यतन किए जाते हैं।
- के लिए अद्यतन नीति, चुनते हैं जोड़ना नए आयातित डेटा को मौजूदा डेटा में जोड़ने के लिए।
- चुनें अगला.
एडीए चयनित फ़ोल्डर पथ में फ़ाइलों के लिए स्कीमा संसाधित करता है। क्योंकि लॉग सीएसवी प्रारूप में हैं, एडीए अतिरिक्त परिवर्तनों की आवश्यकता के बिना कॉलम नामों को पढ़ने में सक्षम है। हालाँकि, कॉलम status_code
और request_size
एडीए द्वारा लंबे प्रकार के रूप में अनुमानित किया गया है। हम डेटा उत्पादों के बीच कॉलम डेटा प्रकारों को सुसंगत रखना चाहते हैं ताकि हम डेटा तालिकाओं में शामिल हो सकें और डेटा को क्वेरी कर सकें। स्तंभ status_code
डेटा तालिकाओं में जोड़ बनाने के लिए उपयोग किया जाएगा।
- चुनें स्कीमा बदलना दो कॉलम के डेटा प्रकार को स्ट्रिंग डेटा प्रकार में बदलने के लिए।
में हाइलाइट किए गए कॉलम नामों पर ध्यान दें स्कीमा पूर्वावलोकन डेटा प्रकार परिवर्तनों को लागू करने से पहले फलक।
- में परिवर्तन योजना फलक, के नीचे अंतर्निहित परिवर्तन, चुनें मैपिंग लागू करें.
यह विकल्प आपको डेटा प्रकार को एक प्रकार से दूसरे प्रकार में बदलने की अनुमति देता है।
- में मैपिंग लागू करें अनुभाग, अचयनित अन्य फ़ील्ड छोड़ें.
यदि यह विकल्प अक्षम नहीं है, तो केवल रूपांतरित कॉलम संरक्षित रहेंगे और अन्य सभी कॉलम हटा दिए जाएंगे। क्योंकि हम सभी कॉलम बरकरार रखना चाहते हैं, इसलिए हम इस विकल्प को अक्षम कर देते हैं।
- के अंतर्गत फील्ड मैपिंगके लिये पुराना नाम और नया नाम, दर्ज
status_code
है और सीएएए की नया प्रकार, दर्जstring
. - चुनें सामान जोडें.
- के लिए पुराना नाम और नया नाम¸ request_size और for दर्ज करें नया डेटा प्रकार, स्ट्रिंग दर्ज करें।
- चुनें सब्मिट.
एडीए अमेज़ॅन एस3 डेटा स्रोत पर मैपिंग परिवर्तन लागू करेगा। में कॉलम प्रकारों पर ध्यान दें स्कीमा पूर्वावलोकन फलक।
- चुनें नमूना देखें लागू परिवर्तन के साथ डेटा का पूर्वावलोकन करने के लिए।
एडीए यह सुनिश्चित करने के लिए पीआईआई डेटा पावती प्रदर्शित करेगा कि या तो केवल अधिकृत उपयोगकर्ता ही डेटा देख सकते हैं या डेटासेट में कोई पीआईआई डेटा नहीं है।
- चुनें कॉमेंट से सहमत नमूना डेटा देखना जारी रखने के लिए।
ध्यान दें कि स्कीमा क्लाउडवॉच लॉग समूह स्कीमा के समान है क्योंकि वर्तमान एप्लिकेशन और ऐतिहासिक एप्लिकेशन लॉग दोनों अपाचे लॉग प्रारूप में हैं।
- अंतिम चरण में, कॉन्फ़िगरेशन की समीक्षा करें और चुनें सब्मिट.
एडीए अमेज़ॅन एस3 स्रोत से डेटा संसाधित करना शुरू करता है, बैकएंड इंफ्रास्ट्रक्चर बनाता है, और डेटा उत्पाद तैयार करता है। डेटा के आकार के आधार पर इस प्रक्रिया में कुछ मिनट लगते हैं।
एक DynamoDB डेटा उत्पाद बनाएं
अंत में, हम एक DynamoDB डेटा उत्पाद बनाते हैं। निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- एडीए कंसोल पर, एक नया डेटा उत्पाद बनाएं।
- नाम डालें (
lookup
) और चुनें अमेज़ॅन डायनेमोडीबी. - दर्ज करें
Cdk.DynamoDBTable
के लिए आउटपुट वैरिएबल डायनेमोडीबी टेबल एआरएन.
इस तालिका में प्रमुख विशेषताएँ शामिल हैं जिनका उपयोग इस डेमो में लुकअप तालिका के रूप में किया जाएगा। लुकअप डेटा के लिए, हम HTTP कोड और कोड के लंबे और संक्षिप्त विवरण का उपयोग कर रहे हैं। आप विकल्प के रूप में PostgreSQL, MySQL, या CSV फ़ाइल स्रोत का भी उपयोग कर सकते हैं।
- के लिए ट्रिगर अपडेट करें, चुनते हैं ऑन डिमांड.
अपडेट मांग पर होंगे क्योंकि क्वेरी करते समय लुकअप ज्यादातर संदर्भ उद्देश्य के लिए होता है और लुकअप डेटा के किसी भी अपडेट को ऑन-डिमांड ट्रिगर्स का उपयोग करके एडीए में अपडेट किया जा सकता है।
- चुनें अगला.
एडीए अंतर्निहित डायनेमोडीबी स्कीमा से स्कीमा पढ़ता है और वैकल्पिक परिवर्तन के लिए कॉलम नाम और प्रकार प्रस्तुत करता है। हम डिफ़ॉल्ट स्कीमा चयन के साथ आगे बढ़ेंगे क्योंकि कॉलम प्रकार क्लाउडवॉच लॉग समूह और अमेज़ॅन एस 3 सीएसवी डेटा स्रोत के प्रकारों के अनुरूप हैं। डेटा प्रकार जो डेटा स्रोतों में सुसंगत हैं, हमें कॉलम फ़ील्ड का उपयोग करके तालिकाओं में शामिल होकर रिकॉर्ड लाने के लिए क्वेरी लिखने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, स्तंभ key
DynamoDB स्कीमा से मेल खाती है status_code
Amazon S3 और CloudWatch डेटा उत्पादों में। हम ऐसी क्वेरीज़ लिख सकते हैं जो कॉलम नाम का उपयोग करके तीन तालिकाओं को जोड़ सकती हैं key
. एक उदाहरण अगले भाग में दिखाया गया है.
- चुनें वर्तमान स्कीमा के साथ जारी रखें.
- कॉन्फ़िगरेशन की समीक्षा करें और चुनें सब्मिट.
एडीए डायनेमोडीबी तालिका डेटा स्रोत से डेटा संसाधित करेगा और डेटा उत्पाद तैयार करेगा। डेटा के आकार के आधार पर, इस प्रक्रिया में कुछ मिनट लगते हैं।
अब हमारे पास एडीए द्वारा संसाधित सभी तीन डेटा उत्पाद हैं और आपके प्रश्नों को चलाने के लिए उपलब्ध हैं।
डेटा को क्वेरी करने के लिए क्वेरी वर्कबेंच का उपयोग करें
एडीए आपको डेटा स्रोत को अमूर्त करते हुए और SQL (संरचित क्वेरी भाषा) का उपयोग करके इसे पहुंच योग्य बनाते हुए डेटा उत्पादों के विरुद्ध क्वेरी चलाने की अनुमति देता है। आप क्वेरीज़ लिख सकते हैं और तालिकाओं में शामिल हो सकते हैं जैसे आप किसी रिलेशनल डेटाबेस में तालिकाओं के विरुद्ध क्वेरी करते हैं। हम दो उपयोगकर्ता परिदृश्यों के माध्यम से एडीए की क्वेरी क्षमता प्रदर्शित करते हैं। दोनों परिदृश्यों में, हम एप्लिकेशन लॉग डेटासेट को त्रुटि कोड लुकअप तालिका में जोड़ते हैं। पहले उपयोग के मामले में, हम संबंधित HTTP स्थिति कोड के साथ शीर्ष 10 सबसे अधिक एक्सेस किए गए एप्लिकेशन एंडपॉइंट की पहचान करने के लिए वर्तमान एप्लिकेशन लॉग को क्वेरी करते हैं:
दूसरे उदाहरण में, हम एंडपॉइंट कॉल पैटर्न को समझने के लिए सबसे अधिक त्रुटियों वाले शीर्ष 10 एप्लिकेशन एंडपॉइंट प्राप्त करने के लिए ऐतिहासिक लॉग तालिका को क्वेरी करते हैं:
क्वेरी करने के अलावा, आप वैकल्पिक रूप से क्वेरी को सहेज सकते हैं और सहेजी गई क्वेरी को उसी डोमेन में अन्य उपयोगकर्ताओं के साथ साझा कर सकते हैं। साझा की गई क्वेरीज़ को सीधे क्वेरी वर्कबेंच से एक्सेस किया जा सकता है। क्वेरी परिणाम सीएसवी प्रारूप में भी निर्यात किए जा सकते हैं।
झांकी में एडीए डेटा उत्पादों को विज़ुअलाइज़ करें
एडीए करने की क्षमता प्रदान करता है कनेक्ट डेटा को विज़ुअलाइज़ करने और एडीए डेटा उत्पादों से रिपोर्ट बनाने के लिए तृतीय-पक्ष बीआई टूल का उपयोग करें। इस डेमो में, हम पहले कॉन्फ़िगर किए गए तीन डेटा उत्पादों से डेटा की कल्पना करने के लिए टेबलो के साथ एडीए के मूल एकीकरण का उपयोग करते हैं। टेबल्यू के एथेना कनेक्टर का उपयोग करना और इसमें दिए गए चरणों का पालन करना झांकी विन्यास, आप Tableau में ADA को डेटा स्रोत के रूप में कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। Tableau और ADA के बीच एक सफल कनेक्शन स्थापित होने के बाद, Tableau Tableau कैटलॉग के तहत तीन डेटा उत्पादों को पॉप्युलेट करेगा। cw_domain
.
फिर हम HTTP स्टेटस कोड को जॉइनिंग कॉलम के रूप में उपयोग करके तीन डेटाबेस में एक संबंध स्थापित करते हैं, जैसा कि निम्नलिखित स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है। टेबल्यू हमें डेटा स्रोतों के साथ ऑनलाइन और ऑफलाइन मोड में काम करने की अनुमति देता है। ऑनलाइन मोड में, टेबलू एडीए से कनेक्ट होगा और डेटा उत्पादों को लाइव क्वेरी करेगा। ऑफ़लाइन मोड में, हम इसका उपयोग कर सकते हैं उद्धरण एडीए से डेटा निकालने और डेटा को टेबल्यू में आयात करने का विकल्प। इस डेमो में, हम क्वेरी को अधिक प्रतिक्रियाशील बनाने के लिए डेटा को Tableau में आयात करते हैं। फिर हम झांकी कार्यपुस्तिका को सहेजते हैं। हम डेटाबेस का चयन करके डेटा स्रोतों से डेटा का निरीक्षण कर सकते हैं अभी अद्यतन करें.
टेबल्यू में मौजूद डेटा स्रोत कॉन्फ़िगरेशन के साथ, हम एडीए डेटा उत्पादों पर कस्टम रिपोर्ट, चार्ट और विज़ुअलाइज़ेशन बना सकते हैं। आइए विज़ुअलाइज़ेशन के लिए दो उपयोग मामलों पर विचार करें।
जैसा कि निम्नलिखित चित्र में दिखाया गया है, हमने टेबलौ के अंतर्निहित का उपयोग करके एप्लिकेशन एंडपॉइंट द्वारा HTTP त्रुटियों की आवृत्ति की कल्पना की गर्मी के नक्शे चार्ट। हमने HTTP स्थिति कोड को केवल 4xx और 5xx श्रेणी में त्रुटि कोड शामिल करने के लिए फ़िल्टर किया है।
हमने HTTP त्रुटि कोड की गिनती के आधार पर ऐतिहासिक लॉग से एप्लिकेशन एंडपॉइंट को चित्रित करने के लिए एक बार चार्ट भी बनाया है। इस चार्ट में, हम देख सकते हैं कि /v1/server/admin
एंडपॉइंट ने सबसे अधिक HTTP त्रुटि स्थिति कोड उत्पन्न किए हैं।
क्लीन अप
नमूना अनुप्रयोग अवसंरचना को साफ करना दो चरणों वाली प्रक्रिया है। सबसे पहले, इस डेमो के प्रयोजनों के लिए प्रावधानित बुनियादी ढांचे को हटाने के लिए, टर्मिनल में निम्नलिखित कमांड चलाएँ:
निम्नलिखित प्रश्न के लिए, y दर्ज करें और AWS CDK डेमो के लिए तैनात संसाधनों को हटा देगा:
वैकल्पिक रूप से, आप CdkStack स्टैक पर नेविगेट करके और चुनकर AWS क्लाउडफॉर्मेशन कंसोल के माध्यम से संसाधनों को हटा सकते हैं मिटाना.
दूसरा चरण एडीए को अनइंस्टॉल करना है। निर्देशों के लिए, देखें समाधान अनइंस्टॉल करें.
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने दिखाया कि दो अलग-अलग डेटा स्रोतों में संग्रहीत एप्लिकेशन लॉग से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एडीए समाधान का उपयोग कैसे करें। हमने दिखाया कि एडब्ल्यूएस खाते पर एडीए कैसे स्थापित करें और एडब्ल्यूएस सीडीके का उपयोग करके डेमो घटकों को कैसे तैनात करें। हमने एडीए में डेटा उत्पाद बनाए और एडीए के अंतर्निहित डेटा कनेक्टर्स का उपयोग करके संबंधित डेटा स्रोतों के साथ डेटा उत्पादों को कॉन्फ़िगर किया। हमने प्रदर्शित किया कि मानक SQL क्वेरीज़ का उपयोग करके डेटा उत्पादों को कैसे क्वेरी किया जाए और लॉग डेटा पर अंतर्दृष्टि कैसे उत्पन्न की जाए। हमने टेबलो डेस्कटॉप क्लाइंट, एक तृतीय-पक्ष बीआई उत्पाद, को एडीए से जोड़ा और प्रदर्शित किया कि डेटा उत्पादों के विरुद्ध विज़ुअलाइज़ेशन कैसे बनाया जाए।
एडीए विविध डेटासेट को अंतर्ग्रहण, रूपांतरित करने, नियंत्रित करने और क्वेरी करने और डेटा के जीवनचक्र प्रबंधन को सरल बनाने की प्रक्रिया को स्वचालित करता है। एडीए के पूर्व-निर्मित कनेक्टर आपको विविध डेटा स्रोतों से डेटा प्राप्त करने की अनुमति देते हैं। AWS उत्पादों और सेवाओं की बुनियादी जानकारी वाली सॉफ़्टवेयर टीमें कुछ ही घंटों में एक परिचालन डेटा एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म स्थापित करने और डेटा तक सुरक्षित पहुंच प्रदान करने में सक्षम होंगी। फिर एक सहज और स्टैंडअलोन वेब उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस का उपयोग करके डेटा को आसानी से और जल्दी से क्वेरी किया जा सकता है।
डेटा को आसानी से प्रबंधित करने और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए आज ही एडीए को आज़माएं।
लेखक के बारे में
अपराजितन वैद्यनाथन AWS में प्रिंसिपल एंटरप्राइज सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। वह एंटरप्राइज़ ग्राहकों को AWS क्लाउड पर उनके कार्यभार को स्थानांतरित करने और आधुनिकीकरण करने में सहायता करता है। वह एक क्लाउड आर्किटेक्ट हैं जिनके पास उद्यम, बड़े पैमाने पर और वितरित सॉफ्टवेयर सिस्टम को डिजाइन करने और विकसित करने का 23+ वर्षों का अनुभव है। वह डेटा और फ़ीचर इंजीनियरिंग डोमेन पर ध्यान केंद्रित करने के साथ मशीन लर्निंग और डेटा एनालिटिक्स में माहिर हैं। वह एक महत्वाकांक्षी मैराथन धावक हैं और उनके शौक में लंबी पैदल यात्रा, बाइक चलाना और अपनी पत्नी और दो लड़कों के साथ समय बिताना शामिल है।
रशीम रहमान सिडनी, ऑस्ट्रेलिया में स्थित एक सॉफ्टवेयर डेवलपर है जिसके पास सॉफ्टवेयर विकास और वास्तुकला में 10+ वर्षों का अनुभव है। वह मुख्य रूप से आम ग्राहक उपयोग के मामलों और व्यावसायिक समस्याओं के लिए बड़े पैमाने पर ओपन-सोर्स AWS समाधान बनाने पर काम करता है। अपने खाली समय में, वह खेल खेलना और दोस्तों और परिवार के साथ समय बिताना पसंद करते हैं।
हाफ़िज़ सादुल्लाह अमेज़ॅन वेब सर्विसेज में एक प्रमुख तकनीकी उत्पाद प्रबंधक हैं। हाफ़िज़ AWS समाधानों पर ध्यान केंद्रित करता है, जो सामान्य व्यावसायिक समस्याओं और उपयोग के मामलों को संबोधित करके ग्राहकों की मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/derive-operational-insights-from-application-logs-using-automated-data-analytics-on-aws/
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