京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
亚马逊AWS的Kinesis是一款实时流数据捕获和分析系统,是典型的亚马逊强调的更成熟的、非商品化的服务。Kinesis用户可以创建应用程序分析数据流,像EC2云上的其他数据捕获工具一样,数据被复制到三个设施上,任何基于Kinesis的系统都具有持久性和强大的弹性。
Kinesis以一小时之内扩展TB级数据见长,因此,它可以用于任务繁忙的大型网站,来分析事件和点击流,在金融和大型零售领域可以一展拳脚。因为Kinesis是一项管理服务,所以可以同步复制数据,不是像一个分析应用程序一样一次只能应用于一股数据流。而且,Kinesis是免费的,用户需要付出的只是用于捕获、处理和存储大数据流的服务器和存储成本。
所有这些特性,使得Kinesis成为AWS一项重要组成部分,也是测试新型云服务能否满足企业需求的先行军。在最近在美国拉斯维加斯举办的一年一度的第三届Re:Invent大会上,三家用户介绍了Kinesis的使用情况。
在线广告竞价公司DataXu
DataXu是一家美国市场云公司,他提供网络广告竞价的新机制。企业、尤其是电商的广告逐渐开始个性化地在用户上网的时候呈现在用户面前。这背后有一套实时响应的竞价流程在支撑。DataXu做的就是处理不同公司发来的竞价,最后决定在用户停留的网站推动什么广告内容。要推送什么广告和要拒绝什么广告都要在很短的时间内处理完毕。
通常来讲,完成一个竞价流程只需要几毫秒,DataXu的竞价引擎运行在IBM SoftLayer云上。但对于决定有哪些媒体机会和有哪些潜在买者的背景分析系统则是通过DataXu在AWS Kinesis服务上的应用程序实现的。
DataXu的应用程序需要不断收集广告生成的点击流和它位于网页上的位置,以及展现形式。DataXu以推送用户喜欢的内容见长。这需要对用户需求和广告推送有很多智能化处理。
DataXu三年前成立于波士顿,是由MIT校友创立的,经过三年发展,已经有300名员工,在50个国家有500多客户。
公司联合创始人兼CTO Bill Simmons表示:“我认为大数据技术的重点在于对数据的利用,而不是简单的数据收集、数据分析。”
他介绍道:“亚马逊对自动化系统支持能力很强,如果一个服务器宕机,或者一个硬盘坏掉,新的服务器或硬盘能马上补充上来。这对运营来讲十分重要。”
DataXu在亚马逊Kinesis上构建系统,尽可能了解用户性格和广告投放商特点,最终做到向正确的客户投递正确的广告。它从客户浏览网站中收集数据流,了解潜在客户。竞价引擎应用了Kinesis智能处理,引擎需要在10毫秒之内决定广告位的价格。广告的类型包括网站主页广告位、网站展示页和文本中的广告位、移动应用程序中的广告、视频中的广告和社交网络系统中的广告。
Simmons介绍到,和竞争对手相比,DataXu的优势很明显,竞争对手选择潜在买者的计算时间是100毫秒,而DataXu只需要10毫秒。
researcher 在线市场调研机构ReportsnReports.com预测,实时竞价市场会以每年41%的概率增长,到2018年,会增加到420亿美元。
DataXu自然不会错过市场的增长,它对Kinesis的依赖会更重。数据流经过分析之后,会存储到AWS的S3、AWS NoSQL系统DyanamoDB或AWS Redshift数据仓库中,以备之后的复杂分析。
Simmons表示:“所有的服务器日志和实时数据流都会下载到Kinesis。”另外,竞价引擎的数据流允许Kinesis应用程序查看哪些广告成功了,哪些广告失败了,这能改善服务质量,帮助DataXu在下一轮竞争中占据有利位置。
Simmons再次强调,亚马逊对持久性、数据可用性和吞吐性能的支持对我们来说很重要。
手游公司Gree
Gree是一家日本手游公司,出品了Casino, Crime City, War of Nations, and Knights and Dragons等游戏。Gree副总裁兼首席架构师Suhas Kulkani介绍了公司通过Kinesis了解玩家行为和体验,了解数千家玩家在游戏中的行为和他们什么时候购买游戏中的设备等。
Gree在美国、加拿大和日本都设有工作室,全球有1800名员工。公司起步于电脑,但现在90%的用户都来自于移动端。它的产品以免费或者1.99美元的低廉价格面向苹果和安卓手机用户。
Kulkani表示:“Gree的成功来自于对游戏的洞察和对游戏的优化。什么时间适合下载,从电脑到移动端的体验有什么变化,玩家对促销的反应等等,这些都体现在我们收集的海量信息中。
Gree想要了解新用户是如何在游戏中交易,和如何取得进步的。用户对于游戏的新特点有什么反应。有了这些信息,公司能提供更好的体验。
Kinesis玩家行为分析师介绍到,有了这些信息,Gree能更好地维持游戏的受欢迎度。Modern War这款游戏上线以及两年了,但它仍然很受欢迎。要维持游戏的受欢迎度,我们必须妥善处理它的难度。不能太难,也不能太简单。所以,我们很希望获得玩家的输赢比率。这对我们维系玩家很重要。
在采用AWS之前,Gree采用的是内部分析平台,很难将它用于高可用、高弹性系统。另外,对玩家行为的分析结果,需要提供给市场、游戏设计等很多部门。采用了Kinesis和其他亚马逊云服务后,这些成为了可能。
游戏崩溃经常是因为游戏设计中的潜在bug在作祟,Kinesis的近实时数据分析能够显示导致游戏崩溃的原因。这能够帮助游戏开发者更好地编写程序,测试人员做好测试。
流音乐平台Omnifone
Omnifone是另一个Kinesis用户,它在自己的数据中心构建了一套系统,为广泛的流音乐消费者提供音乐站平台。同时它也是B2B音乐平台供应商,索尼、Sirius XM, Guvera, 和 Rara都是它的客户。
Omnifone创始人兼首席工程师Phil Sant表示,他和合作伙伴们想要建立的是一家全球公司。索尼音乐就是Omnifone的客户之一。如果Omnifone成为索尼流服务的供应商,它需要再建一个数据中心作为容灾数据中心。这两个数据中心要花费150亿美元。
在提供流音乐服务的同时再建一个数据中心无异于在飞机飞行的时候进行修检。2008年,Omnifone选择了部分亚马逊云服务作为试点,现在它使用Kinesis服务用语数据分析。它已经使用了21项亚马逊的云服务了。
Omnifone正在收集客户数据,了解那种类型的音乐受欢迎,人们在移动设备上喜欢听什么歌,音乐家如何在不同的文化环境中获得成功,什么在世界各地都受欢迎。
Sant从自身的经验总结道,企业需要给予Kinesis这样的可扩展的数据捕获和分析系统,而不是自己构建。你不需要自己运行任何系统。本文来源:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17