Category: Analytics

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创建低成本的工作在VPC内网的OpenSearch单节点并配置用户名密码身份验证

摘要：本文介绍如何快速创建一个低成本的、工作在VPC内网的OpenSearch单节点集群，并允许Master用户密码身份验证，然后测试上传文档和搜索，并分别在VPC内网的EC2 Windows和开发者本机用Session Manager转发方式访问Kibana。

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使用Athena分析在S3上的WAF Log

一、背景

在使用WAF保护业务系统的过程中，经常需要查询历史日志，分析特定防护对象的防护效果，查看拦截的请求，或查看访问特定URL的防护效果。这时候就需要用到WAF日志功能。

AWS WAF支持将日志输出到CloudWatch Log Groups，Kinesis，以及S3。将日志输出到CloudWatch Log Groups使用方便，但是存储成本高；将日志输出到Kinesis后可连接多种投递方式，灵活且延迟低，但技术架构稍微复杂。将WAF日志存储到S3数据湖，可实现最低低成本储存日志，通过Athena可快速方便查询。

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在Redshift上使用comment语句

一、背景

Redshift是用于大量数据分析的列式数据仓库。Redshift并不支持所有PostgreSQL的语法。

关于Redshift支持的的限制，可参考这里 Unsupported PostgreSQL functions 的文档。

在这篇文章中，明确提到Comment information functions是不被支持的。

不过，在Redshift上可使用comment命令来为数据库的表、列添加注释。

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Redshift 跨库查询使用方法

一、背景

Redshift默认会创建名为dev的数据库，在其中又包含名为public的schema，然后用户在其中创建表和视图。如果希望在同一个Redshift集群内同时创建多个数据库，并且进行跨数据库访问，那么可参照本文的方法。

注：本功能仅支持RA3机型，老的dc2/ds2机型上不支持。

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Kinesis入门之三部曲系列

之前很多同学觉得Kinesis比较复杂，这里做一系列入门实验，方便快速采纳服务。点击每个标题后的连接跳转到对应文档。

场景1：KDF准实时流式入湖（1分钟级）+ 低频查询

使用Kinesis Data Firehose将数据导入S3数据湖，设置分区键，并转换为Parquet列格式。通过Athena可以极低的开销做低频查询。本方案成本低效果好，对现有系统不侵入，可作为现有大数据分析手段的补充。点击跳转：文档，视频。

场景2：KDF准实时流式入仓（1分钟级）+ 高频查询

使用Kinesis Data Firehose将原始数据以GZIP压缩方式在S3落盘，并按照60秒的间隔自动加载到数Redshift数据仓库。Redshift为MPP架构分布式数仓，支持通过JDBC方式调用，满足BI系统多并发的高频查询要求。点击跳转：文档。

场景3：KDS实时流式入仓（秒级）+ 高频查询

使用Kinesis Data Stream将原始数据放在Kinesis流中，可使用多种消费方式包括KDA（托管Flink）、Redshift等方式消费。本方案采用Redshift的物化视图方式对Kinesis数据流进行消费，并通过自动刷新物化视图实现秒级的延迟。Redshift可满足BI系统多并发的高频查询要求。点击跳转：文档。

Kinesis Data Firehose 准实时写入数据到Redshift方案

一、背景

Kinesis作为AWS流式数据服务的核心产品，支持多种数据服务作为投递对象。通过Kinesis Data Firehose将数据持久化落盘到S3并自动加载到Redshift数据仓库，可实现最低一分钟的分析间隔，且无需额外配置脚本或计划任务用于加载和数据转换。

本文通过自定义脚本生成测试数据，并加载到Redshift。

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Kinesis Data Firehose 写入S3动态分区并转换为Parquet格式

本文有关操作Demo请参考这个视频。本篇为具体技术配置过程。

一、背景和需求分析

1、Kinesis介绍

Kinesis简介From AWS官网：

Amazon Kinesis Data Firehose (KDF) 是将流数据加载到数据存储和分析工具的最简单方式。Kinesis Data Firehose是一项完全托管式服务，让您可以轻松地从数十万个来源中捕获、转换大量流数据，并将其加载到 Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon OpenSearch Service、Kinesis Data Analytics、通用 HTTP 终端节点，以及 Datadog、New Relic、MongoDB 和 Splunk 等的服务提供商中，从而获得近乎实时的分析与见解。

2、Kinesis分区需求

测试Kinesis发送数据流时候，经常使用Kinesis控制台上的生成测试数据按钮，这个按钮将生成如下四个字段：

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通过API查询Amazon OpenSearch服务（ElasticSearch）版本和可用机型

一、确认要使用的版本

Amazon OpenSearch Service 是一款开源的分布式搜索和分析套件，衍生自 Elasticsearch。Amazon OpenSearch Service 是 Amazon Elasticsearch Service 的后继者，提供最新版本的 OpenSearch，支持 19 个版本的 Elasticsearch（1.5 到 7.10 版本），并支持由 OpenSearch Dashboards 和 Kibana（1.5 到 7.10 版本）提供的可视化功能。

引擎版本差异在这里。

至此的插件版本差异在这里。

更多信息参考官网的FAQ页面这里（中文）。

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使用CloudTrail和Athena分析S3访问日志

本文更新于2023年8月，新增了对于大量CloudTrail历史数据，需要实现创建分区键的说明。否则按照CloudTrail控制台推荐的默认的Athena建表语句进行查询，将是针对数个GB数据的全表扫描带来不必要的成本。按照本文新增章节，创建带有分区键的Athena表，即可显著降低查询成本。分区键推荐采用Region和日期的方式。

一、背景

S3存储桶的文件读写日志包括Server Access Log和CloudTrail两种方式。二者之间的差别可参考如下网址：

https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AmazonS3/latest/userguide/logging-with-S3.html

在官方上描述非常详细，可看到CloudTrail采集的信息更加丰富，因此本文将介绍使用CloudTrail做分析。如下截图。

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