In this first chapter, you will learn about the differences between batch and stream processing, create your first stream, manage its permissions, write to it and read from it.

What is streaming and why does it matter?

Batch vs stream

Producers and destinations

Managing Firehose delivery streams

Getting ready for the first stream

Creating roles

IAM users vs. roles

Permissions practice

S3 bucket creation

Working with the Firehose delivery stream

Create your first Firehose stream

Writing to a Firehose stream

Reading Firehose data

Streaming in the cloud

The next step in your streaming data journey is learning how to use transformational lambda functions to go serverless. Through hands-on exercises, you will add lambda layers and trigger lambda functions on specific conditions.

Going serverless

Creating and running Lambda functions

Serverless vs servers

Lambda function components

Reading data from S3 based on an event

Your first live lambda!

Adding a lambda layer

Lambda flow

Using environment variables

Serverless data workflow

Fast vs slow lambdas

A time-triggered lambda

Time-triggered lambda code

Serverless APIs

Create an API lambda

A serverless API

You're now ready to encode and decode streaming data and analyze data directly in the stream. You will even use multiple streams to get daily vehicle top speeds.

A transformational Lambda

Transforming data inside a stream

Encoding and decoding base64

Create a transformational lambda

A barebones transformational lambda

Analyzing data in the stream

Creating a Kinesis data analytics application

Kinesis data analytics vs transformational Lambda

Building a Kinesis data analytics application

Kinesis data analytics SQL components

Using multiple streams

Delivering data from Kinesis Analytics

Get the daily top speed

Using Kinesis data analytics for alerts

Analyzing streaming data

In this final chapter, you will discover how to monitor your stream's performance using logs, metrics, alarms and dashboards. You will use Elasticsearch and build your own Kibana dashboard.

Studi kasus data streaming

Membuat klaster Elasticsearch

Opsi

Kinesis Data Analytics

Elastic Search

Amazon RedShift

RedShift vs Elasticsearch

Memantau kinerja

Dasbor dan alarm CloudWatch

CloudWatch Metrics

CloudWatch Alarms

CloudWatch Dashboards

Komponen CloudWatch

Memantau Lambda

Alur pemantauan CloudWatch

Memvisualisasikan data streaming

Bekerja dengan ElasticSearch menggunakan Kibana

Options

Amazon CloudWatch

CloudWatch vs Elasticsearch

Alur visualisasi Elasticsearch

Peringatan setelah Kinesis Lambda Transform

Pendekatan alternatif

Pendekatan alternatif lainnya

Monitoring and visualizing streaming data

Apa yang menggerakkan sistem yang kita gunakan setiap hari tanpa kita sadari, seperti deteksi penipuan untuk menjaga keamanan transaksi atau lampu lalu lintas yang membuat arus kendaraan tetap lancar? Jawabannya adalah data streaming (data yang dihasilkan terus-menerus dari berbagai sumber) dan teknologi tanpa server—seperti Amazon Kinesis dan AWS Lambda.
<br /> <br />
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara memanfaatkan teknologi kuat tersebut dengan membantu seorang data engineer fiksi bernama Cody. Tujuan Anda adalah membantunya mengumpulkan data streaming waktu nyata dari kendaraan milik kota, menganalisis data tersebut, dan mengirim peringatan yang relevan seperti peringatan kecepatan kepada pengemudi. Dengan Amazon Kinesis dan Firehose, Anda akan belajar cara mengumpulkan data dari jutaan sumber sebelum menggunakan Kinesis Analytics untuk menganalisis data saat data mengalir dalam stream. Anda juga akan membuat fungsi tanpa server di AWS Lambda yang akan memicu tindakan secara kondisional berdasarkan data yang diterima. Pada akhir pelatihan ini Anda akan mengetahui cara membuat dasbor ElasticSearch langsung dengan AWS QuickSight dan CloudWatch—dan semoga membantu Cody menyelesaikan proyek ambisiusnya.


Introduction to AWS Boto in Python

Introduction to Shell

Streaming Concepts

Pelajari cara bekerja dengan data streaming menggunakan teknologi serverless di AWS.

Streaming Data dengan AWS Kinesis dan Lambda

Membuat dasbor waktu nyata untuk data sensor streaming dari Firehose.

Memvisualisasikan banyak sumber data pada dasbor yang sama.

Memantau untuk memastikan data berhasil masuk ke Firehose dan terkirim ke S3

Membuat alarm saat terlalu banyak kesalahan berasal dari fungsi transformasi Lambda.

CloudWatch vs Elasticsearch

Streaming Data dengan AWS Kinesis dan Lambda

Latihan interaktif praktis