Twitter in AWS RDS integrieren

Erfahren Sie, wie man Twitter und AWS RDS integrieren kann, um sofort auf Daten zugreifen zu können.

MIT DATA VIRTUALITY PIPES
Replizieren Sie Daten aus Twitter in AWS RDS und analysieren Sie integrierte Daten mit Ihrem BI-Tool.
Twitter in AWS RDS integrieren mit Pipes


Über Twitter

Twitter ist als soziales Netzwerk ein Bloggingdienst für Mikronachrichten im Telegrammstil. Hauptfunktionen sind Hashtags für Einzelbegriffe, Retweets zum Kommentieren und Verbreiten von Tweets sowie weitere Tools zum Hervorheben eigener oder beliebter fremder Kurznachrichten. Die global starke Frequentierung des Mikro-Bloggingdienstes Twitter lässt sich unternehmerisch nutzen, um ein großes Zielpublikum anzusprechen. Mit den Werkzeugen der Plattform bekommen eigene Produkt- und Unternehmensseiten zusätzliche Aufmerksamkeit durch die Möglichkeit der Verlinkung verschiedener Inhalte.

Über AWS RDS

Amazon RDS ist ein sogenannter Managed Relation Database Service der sechs Datenbank Engines zur Auswahl bereitstellt: Amazon Aurora, MySQL, MariaDB, Oracle, Microsoft SQL Server und PostgreSQL.

BEWEGEN SIE IN IHRE DATEN MIT PIPES

Pipes ermöglicht es Ihnen Daten aus Twitter, AWS RDS und mehr als 200 anderen Cloud-Diensten und Datenbanken zu integrieren. Automatisieren Sie Ihre Daten-Workflows mit Daten-Pipelines.

DATA VIRTUALITY BIETET ZWEI PIPES LÖSUNGEN

je nach Ihren Anforderungen.

Pipes

Einfache und zuverlässige Datenreplikation in der Cloud

Mit Pipes können Sie Daten aus jeder Datenquelle nach Zeitplan in Ihren Zielspeicher oder Ihr Data Warehouse bewegen. Integrieren Sie all Ihre Daten mit ein paar Klicks - nicht mit Code.

Pipes Professional

Anspruchsvolle Datenreplikation, gehostet in der Cloud oder On-Premises

Mit Pipes Professional können Sie Daten vor der Replikation mit SQL transformieren und modellieren. Profitieren Sie von granularen Anpassungsmöglichkeiten und erstellen Sie Datenmodelle über verschiedene Quellen hinweg mit 80 % weniger Zeitaufwand.

Features von Pipes Professional umfassen:

  • SQL-Modellierungsschicht
  • Komplexe Replikationstypen
  • Erweitertes Scheduling
  • Metadaten Repositories
  • Benutzerdefinierte Extrahierung
  • Job-Abhängigkeiten
  • Mehrere Zieldatenspeicher
  • Datenföderation
  • Individuelle Job-Trigger
Ihre Zukunft mit automatisierten Daten-Workflows ist nur wenige Klicks entfernt.