AWS服务器：如何高效实现数据聚合
一、数据聚合的核心价值与挑战
数据聚合是将分散的多源数据整合为统一视图的过程，其核心价值在于：
- 决策支持：通过合并销售、用户行为等数据生成商业洞察
- 成本优化：减少原始数据存储量，降低云存储开销
- 实时分析：快速响应市场变化（如电商促销实时监控）
传统方式面临三大挑战：数据源异构性、处理时效性要求、资源扩展瓶颈。AWS云服务为此提供了完整的解决方案。
二、AWS数据聚合技术栈
1. 数据采集层
Amazon Kinesis：支持每秒百万级事件处理，典型应用：
- IoT设备数据实时摄入（延迟<1秒）
- 点击流数据分析（配合Firehose自动存储至S3）
2. 存储层
S3 + Glacier分级存储架构：
| 存储类型 | 成本( | 适用场景 |
|---|---|---|
| S3标准 | $0.023/GB | 高频访问数据 |
| Glacier | $0.004/GB | 归档数据（检索延迟分钟级） |
3. 处理层</
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