Capitolo 13. Servizi di Big Data, Analytics e Machine Learning
Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
Nel mondo dell'informatica, i dati vengono generati in quantità enorme. Questi dati possono essere solo le informazioni di tutti gli utenti registrati sulle applicazioni di ordinazione di cibo online o le azioni in tempo reale degli utenti catturate sull'applicazione. I dati generati in grande quantità vengono definiti " big data". Se hai un caso d'uso per archiviare questi dati, puoi utilizzare le soluzioni di archiviazione di cui abbiamo parlato nel Capitolo 10 in base alle tue esigenze. Questo capitolo si concentra su come elaborare i dati ad alto volume. In che modo possiamo generare approfondimenti dai dati già presenti nello storage o dai dati in live streaming eseguendo modelli di analisi dei dati o di ML su di essi? Ad esempio, potremmo voler determinare il cibo più ordinato in base alla posizione o il ristorante con la valutazione più alta in una determinata località.
La prima parte di questo capitolo ti presenta i servizi di big data, live streaming e analisi di AWS, come Amazon Elastic MapReduce (EMR), AWS Glue, Amazon Athena, Amazon QuickSight e Amazon Redshift. La seconda sezione esplora le modalità di esecuzione dei carichi di lavoro ML sul cloud AWS e i diversi servizi che li supportano.
Big Data e analisi di AWS
Le informazioni sono vitali per prendere decisioni ...
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