फास्टली, माइक्रोसॉफ्ट ने एज़्योर डेटा एक्सप्लोरर के साथ रियल-टाइम एनालिटिक्स पर साझेदारी की है

हाई-वॉल्यूम तेज़ डेटा पर वास्तविक समय विश्लेषण करने के लिए फ़ास्टली Microsoft के Azure डेटा एक्सप्लोरर (पूर्व में प्रोजेक्ट "कुस्टो") का उपयोग करता है।

एक Azure डेटा एक्सप्लोरर KQL क्वेरी, और विज़ुअलाइज़्ड परिणाम
स्रोत: माइक्रोसॉफ्ट

प्रदर्शित

क्या विंडोज 10 अपने फायदे के लिए बहुत लोकप्रिय है?
अपना करियर शुरू करने के लिए सबसे अच्छी जगह ढूंढने के 5 तरीके
इस प्रकार जेनेरिक एआई गिग इकॉनमी को बेहतरी के लिए बदल देगा
3 कारण जिनकी वजह से मैं Google के Pixel 6a की तुलना में इस $300 वाले Android को प्राथमिकता देता हूँ

तेजी एक एज क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म प्रदाता है, जो कहता है, इंटरनेट पर सभी अनुरोधों का लगभग 10% संसाधित करता है। एज़्योर डेटा एक्सप्लोरर (एडीएक्स - पूर्व प्रोजेक्ट "कुस्टो") माइक्रोसॉफ्ट का एक क्लाउड-आधारित बड़ा डेटा एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म है। ADX अभी भी सार्वजनिक पूर्वावलोकन में है, लेकिन फिर भी फास्टली ने इसके साथ मिलकर काम किया है माइक्रोसॉफ्ट एडीएक्स के आधार पर उच्च-मात्रा क्लिक-स्ट्रीम डेटा पर वास्तविक समय विश्लेषण के लिए ग्राहक-सामना करने वाला समाधान बनाना।

भी: Microsoft क्लाउड सेवाओं में वैश्विक प्रमाणीकरण आउटेज दिखाई दे रहा है

मैं पहले से ही Azure डेटा एक्सप्लोरर से परिचित था, लेकिन इसके साथ बातचीत हुई ली चेनफास्टली के रणनीतिक साझेदारी प्रमुख (और इसके पूर्व उत्पाद प्रमुख) ने मुझे यह समझने में मदद की कि फास्टली-एडीएक्स समाधान अभिनव क्यों है। पृष्ठभूमि ने मुझे यह बेहतर ढंग से समझने में भी मदद की कि ADX क्या है। यह बहुत उपयोगी अंतर्दृष्टि थी, क्योंकि स्पष्ट रूप से, एज़्योर डेटा एक्सप्लोरर नाम - और सेवा की अब तक की मार्केटिंग - इसे एक सामान्य एनालिटिक्स पेशकश की तरह बना सकती है।

यह क्या है, और यह क्या सक्षम बनाता है

हालाँकि, नाम के बावजूद ADX एक सामान्य डेटा सेवा नहीं है। यह तेज़ डेटा के साथ काम करता है, लेकिन यह स्ट्रीमिंग डेटा प्लेटफ़ॉर्म नहीं है एज़्योर इवेंट हब सेवा उस कार्यभार को अपने ऊपर ले लेती है, जैसा कि किया जाता है Azure HDInsight काफ्का क्लस्टर. जैसा कि इस पोस्ट के शीर्ष पर चित्र में दिखाया गया है, एडीएक्स अपने डेटा को केक्यूएल (कुस्टो क्वेरी लैंग्वेज) नामक एसक्यूएल जैसी भाषा के साथ क्वेरी करने और विज़ुअलाइज़ करने की भी अनुमति देता है। लेकिन ADX कोई स्ट्रीमिंग एनालिटिक्स या डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्लेटफ़ॉर्म भी नहीं है - एज़्योर स्ट्रीम एनालिटिक्स, एज़्योर डेटाब्रिक्स और पावर बीआई उन कार्यभार को पूरा करें.

बल्कि, ADX प्रश्नों को निष्पादित करने के लिए समय श्रृंखला विश्लेषण सुविधाओं के साथ-साथ इन क्षमताओं को एक साथ रखता है डेटा की विशाल मात्रा - छोटे अपेक्षाकृत छोटे डेटा पर बीआई प्लेटफ़ॉर्म के समान प्रतिक्रिया समय के साथ सेट. माइक्रोसॉफ्ट का दावा है कि ADX "सेकंड में अरबों रिकॉर्ड क्वेरी कर सकता है।" और Microsoft स्वयं इसे पावर देने के लिए ADX का उपयोग करता है एज़्योर मॉनिटर और Azure समय श्रृंखला अंतर्दृष्टि सेवाएँ।

ये क्षमताएं फास्टली को सक्षम बनाती हैं, जो ग्राहकों को पसंद करने के लिए इंटरनेट पर किनारे के स्थानों पर क्लिक किए गए सभी डेटा को इकट्ठा करती है Taboola अपने डेटा का वास्तविक समय में या पिछले 7 (जल्द ही 30) दिनों के ऐतिहासिक डेटा जितना विश्लेषण करें। यह कोई छोटी उपलब्धि नहीं है, यह देखते हुए कि टैबूला प्रति दिन एज डिलीवरी लॉग के 22 बिलियन रिकॉर्ड - लगभग 17 टीबी डेटा - उत्पन्न करता है। उन डेटा वॉल्यूम के बावजूद, फास्टली का नेटवर्क एज से सीधे वास्तविक समय में सभी लॉग डेटा का प्रावधान है एज़्योर ब्लॉब संग्रहण, एडीएक्स के फीचर सेट के साथ मिलकर, समाधान को साइट के प्रदर्शन की निगरानी करने और समस्याओं के उत्पन्न होने पर उनका निवारण करने की अनुमति देता है।

इसका क्या मतलब है

Microsoft ADX/Fastly समाधान पर अच्छा विवरण प्रदान करता है ब्लॉग भेजा. Taboola में समाधान का वर्णन किया गया है इसकी अपनी पोस्ट भी। स्पष्ट रूप से, दोनों पोस्ट थोड़े से अधिक प्रचारात्मक हैं। लेकिन मार्केटिंग से परे, इस समाधान से कुछ दिलचस्प निष्कर्ष भी निकले हैं। सबसे पहले, स्तंभ भंडारण और अनुक्रमण (दोनों एडीएक्स द्वारा कार्यान्वित किए जाते हैं) का संयोजन आश्चर्यजनक परिणाम उत्पन्न कर सकता है। दूसरा, वास्तव में बड़े डेटा पर समय श्रृंखला विश्लेषण वास्तव में सीधा हो सकता है।

लेकिन वहां तक पहुंचने के लिए ADX जैसे मालिकाना समाधान आवश्यक हो सकते हैं। जबकि तुम सकना एक कस्टम समाधान को एक साथ पिरोएं - जैसे, जैसे, का उपयोग करना अपाचे काफ्का और यह स्पार्क स्ट्रीमिंग का घटक अपाचे स्पार्क - ऐसे समाधानों में बहुत अधिक जटिलता शामिल होगी और आवश्यकतानुसार विभिन्न प्रकार के कौशल सेटों के साथ-साथ बुनियादी ढांचे को बढ़ाने के लिए सक्रिय प्रबंधन की आवश्यकता होगी। लेकिन ADX को ऑन-डिमांड प्रावधानित किया जा सकता है, स्वचालित रूप से स्केल किया जा सकता है और, कौशल सेट के अनुसार, इसके लिए सेवा की क्वेरी भाषा सीखने से थोड़ी अधिक आवश्यकता होती है। वहां प्रदान किया गया मूल्य बहुत बड़ा है। और चूँकि स्रोत डेटा क्लाउड स्टोरेज में रह सकता है, यह अभी भी ओपन सोर्स तकनीकों द्वारा क्वेरी-सक्षम है Hadoop और स्पार्क.

अवश्य पढ़ें

माइक्रोसॉफ्ट इग्नाइट कॉन्फ्रेंस में Azure AI में नए दिमाग लेकर आया है (सीएनईटी)
Microsoft Azure को एज कंप्यूटिंग के लिए नए टूल मिलते हैं (टेक रिपब्लिक)

लॉक-इन, या रॉक ऑन?

अंततः, यदि आप सब कुछ ओपन सोर्स समाधानों के साथ कर रहे हैं कुबेरनेट्स क्लस्टर, आपके पास सार्वजनिक क्लाउड और कॉर्पोरेट डेटा केंद्रों में भी बहुत सारी पोर्टेबिलिटी होगी। लेकिन विशुद्ध रूप से खुले स्रोत समाधानों के साथ बाजार/मूल्य और परियोजना की सफलता का समय बहुत अधिक चुनौतीपूर्ण हो सकता है। यह क्लाउड डेटा एनालिटिक्स ट्रेड-ऑफ़ को स्पष्ट करता है। टैबूला में सूचना प्रौद्योगिकी के उपाध्यक्ष एरियल पिसेट्ज़की ने कहा, "एज़्योर डेटा एक्सप्लोरर, फास्टली के साथ मिलकर रीयल-टाइम लॉगिंग, तेज़ अपडेट समय और सहज इंटरैक्टिव के साथ हमारे पिछले समाधान से बेहतर प्रदर्शन करता है इंटरफेस। साथ ही, यह इतना सरल था कि हम एक सप्ताह में प्रतिदिन 17 टीबी डेटा ग्रहण और विश्लेषण कर रहे थे।"

हालाँकि, वह कैलकुलस हर किसी के लिए काम नहीं करेगा। आपकी टीम को कार्यान्वयन में आसानी बनाम कार्यान्वयन में आसानी पर विचार करने की आवश्यकता होगी। चिंताओं को दूर करें और तदनुसार समाधान चुनें। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता, हालांकि, यह जानना अच्छा है कि क्लाउड और नई डेटा प्रौद्योगिकियां फास्टली जैसे समाधानों को पहुंच में ला रही हैं।