Амазонка представлена нещодавно запуск «AppFlow», нова послуга інтеграції що полегшує передачу даних між програмами AWS та SaaS (такі як Google Analytics, Marketo, Salesforce, ServiceNow, Slack, Snowflake та Zendesk).
Цікавий від AppFlow це простота, яку вона пропонує для передачі даних між послугами AWS та іншими програмами SaaS. AppFlow дає можливість створювати ці інтеграції без необхідності писати власний код, процес, який іноді може зайняти місяці через вимоги до очищення даних тощо.
Amazon App Flow також працює з AWS PrivateLink спрямовувати потоки даних через мережу AWS, а не через загальнодоступний Інтернет, щоб забезпечити ще більшу безпеку даних та конфіденційність.
Про AppFlow
Інтеграція AppFlow відбувається в зменшеній послідовності кроків, без кодування або використання спеціальних роз’ємів. Автоматизовані потоки можуть працювати у великих масштабах, на вибраній частоті: їх можна запланувати, активувати через комерційний захід або запустити на вимогу. У випадку CRM одноразова передача даних може бути здійснена, наприклад, під час перетворення потенційного клієнта, під час відкриття файлу клієнта або підписання угоди.
Мільйони клієнтів використовують програми, озера даних, масштабну аналітику, машинне навчання та робочі навантаження IoT на AWS. Ці клієнти також часто мають дані, що зберігаються в десятках додатків SaaS, в результаті чого бункери відключаються від даних, що зберігаються на AWS. Організації хочуть мати можливість поєднувати свої дані з усіх цих джерел, але це вимагає, щоб клієнти витрачали дні на написання коду для створення нестандартних з'єднувачів та перетворень даних для перетворення різнорідних типів даних та форматів у різних додатках SaaS.
AppFlow призначений для компаній та організацій, які хочуть зберігати та обробляти дані з декількох додатків SaaS на AWS для аналізу, створення моделей машинного навчання або збору даних із додатків IoT.
Це керована послуга автоматизує двосторонній обмін даними між програмним забезпеченням SaaS та послугами AWS, такими як зберігання S3, база даних Redshift або Aurora, SageMaker для створення моделей машинного навчання тощо. або сторонніми службами, такими як сховище даних Snowflake. Інтеграція спрощується завдяки рішенням CRM як Salesforce, ITSM, як ServiceNow, або рішення для підтримки, такі як Zendesk, співпраця, як обмін миттєвими повідомленнями Slack, або електронна комерція, як Marketo.
Оскільки компанії, у яких працює кілька розробників, можуть вдаватися до створення записів вручну та експорт даних (що вводить і збільшує ризик помилок людини у вдосконалених моделях даних та машинного навчання, а також відкриває потенціал для витоків даних) Amazon AppFlow вирішує ці проблеми і надає можливість клієнтам з різними технічними навичками.
Всього за кілька кліків на консолі Amazon AppFlow клієнти можуть налаштувати декілька типів тригерів для своїх потоків даних, включаючи одноразові запити на передачу, синхронізацію даних, заплановану на заздалегідь визначений час, або передачі на основі подій на початку кампанії.
Наприклад, перетворювати та обробляти дані, комбінуючи поля (для обчислення нових значень), фільтрація записів (для зменшення шуму), маскування конфіденційних даних (для забезпечення конфіденційності) та перевірка значень полів (для очищення даних).
Amazon AppFlow автоматично шифрує дані в спокої та в русі за допомогою AWS або керовані клієнтами ключі шифрування, і дозволяє користувачам обмежувати потік даних через загальнодоступний Інтернет для програм, інтегрованих з AWS PrivateLink, зменшуючи ризик безпеки.
Клієнти можуть почати використовувати простий інтерфейс Amazon AppFlow для створення та запуску потоків даних між джерелами за лічені хвилини та Amazon AppFlow надійно організовує та виконує передачу даних.
Тим, хто зацікавлений у цій послузі, вони повинні знати, що за користування Amazon AppFlow не стягується жодних початкових платежів, а плата стягується лише за кількість потоків, які вони виконують, та обсяг оброблених даних, крім того, є допис, де AWS пояснює, як використовувати AppFlow для передачі розмов із Slack на S3 для аналізу з Athena та перегляду за допомогою QuickSight.