Immer mehr Unternehmen benötigen Echtzeitdaten, um Entscheidungen basierend auf Daten zu treffen. Um schneller auf neue Trends und Abweichungen reagieren zu können, setzen Unternehmen beispielsweise auf Streaminglösungen im Umfeld von Amazon Web Services.
Durch die Nutzung von Streaminglösungen können Daten in Echtzeit verarbeitet werden. Dies ermöglicht eine schnellere Reaktion auf sich ändernde Bedingungen oder Trends. Dadurch können Unternehmen aktuelle Informationen unmittelbar nutzen und fundierte Entscheidungen in Echtzeit treffen.
Streaminglösungen ermöglichen die Verarbeitung großer Datenmengen ohne lange Wartezeiten, da Daten verarbeitet werden, sobald sie verfügbar sind. Dies erhöht die Effizienz und Reaktivität von Data & AI-Anwendungen erheblich und bietet Unternehmen die Möglichkeit, schnell Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen.
Mittels AWS-Diensten agiert man in einer skalierbaren und flexiblen Infrastruktur. Hierdurch sind Unternehmen in der Lage, schnell auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren. Mit Diensten wie Amazon Kinesis für das Streaming von Daten, Amazon S3 für die sichere und skalierbare Speicherung von Daten, sowie AWS Glue und AWS Athena für die Datenverarbeitung und -analyse bietet AWS eine vollständige Lösung für das vorliegende Szenario.
Durch die nahtlose Integration zwischen diesen Diensten wird eine reibungslose Datenpipeline von der Erfassung bis zur Analyse realisiert. Darüber hinaus bietet AWS eine Vielzahl von Machine Learning-Diensten wie Amazon SageMaker, die es Unternehmen ermöglichen, KI-Modelle einfach zu erstellen, zu trainieren und zu deployen. Mithilfe von AWS-Komponenten kann eine Data & AI-Anwendungen schnell und kosteneffizient implementiert sowie skaliert werden.
Große Datenmengen, beispielsweise aus einem mit Sensoren ausgestatteten Maschinenpark, sollen erfasst, verarbeitet und gespeichert werden. Falls die Sensorwerte Anomalien aufweisen, sollen die Operatoren des Maschinenparks in Echtzeit informiert werden und direkt eine explizite Handlungsempfehlungen erhalten.
Die Echtzeitanforderungen, in Kombination mit den große Datenmengen, erfordern hohe Leistungen und kontinuierliche Verfügbarkeit. Dabei müssen Peaks und Ausfälle von Verarbeitungskomponenten abgefangen werden. Außerdem muss zum einen effizient mit großen Mengen an historischen Daten zwecks Modelltraining gearbeitet werden. Zum anderen müssen die trainierten Modelle dann in den Echtzeitprozess eingebunden werden.
Eine Streaminglösung, die auf einem zentralen Messagebroker wie AWS Kinesis basiert, verknüpft Datenproduzenten mit Datenkonsumenten. Dabei handelt es sich um eine lose Verknüpfung, die eine asynchrone Kommunikation ermöglicht. Auf dieser Architektur aufbauend lassen sich sowohl einfache Echtzeit-Visualisierung als auch komplexe Machine Learning Use Cases umsetzen.
Niclas Hörmann
Head of Business Development
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