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.

Caso di studio sui dati in streaming

Creare un cluster Elasticsearch

Opzioni

Kinesis Data Analytics

Elastic Search

Amazon RedShift

RedShift vs Elasticsearch

Monitorare le prestazioni

Dashboard e allarmi di CloudWatch

CloudWatch Metrics

CloudWatch Alarms

CloudWatch Dashboards

Componenti di CloudWatch

Monitorare Lambda

Flusso di monitoraggio CloudWatch

Visualizzare i dati in streaming

Lavorare con ElasticSearch usando Kibana

Elasticsearch

Amazon CloudWatch

CloudWatch vs Elasticsearch

Monitoraggio di Lambda

Flusso di visualizzazione in Elasticsearch

Avvisi dopo Kinesis Lambda Transform

Un approccio alternativo

Un altro approccio alternativo

Monitoring and visualizing streaming data

Cosa alimenta, senza che ce ne accorgiamo, i sistemi che usiamo ogni giorno, come il rilevamento delle frodi che protegge le nostre transazioni o i semafori che tengono fluido il traffico? La risposta è lo streaming dei dati (dati generati in modo continuo da fonti diverse) e le tecnologie serverless—come Amazon Kinesis e AWS Lambda.
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In questo corso imparerai a sfruttare queste tecnologie potenti aiutando una data engineer fittizia di nome Cody. Il tuo obiettivo è aiutarla a raccogliere dati in streaming in tempo reale dai veicoli di proprietà della città, analizzarli e inviare avvisi pertinenti, come segnalazioni di velocità, ai conducenti. Con Amazon Kinesis e Firehose imparerai a ingerire dati da milioni di fonti, per poi usare Kinesis Analytics per analizzare i dati mentre scorrono nello stream. Attiverai anche funzioni serverless in AWS Lambda che eseguiranno azioni in modo condizionale in base ai dati ricevuti. Al termine del corso saprai creare dashboard ElasticSearch in tempo reale con AWS QuickSight e CloudWatch—e, si spera, avrai aiutato Cody a portare a termine il suo ambizioso progetto.


Introduction to AWS Boto in Python

Introduction to Shell

Streaming Concepts

Scopri come gestire dati in streaming con tecnologie serverless su AWS.

Dati in streaming con AWS Kinesis e Lambda

Scopri come lavorare con i dati in streaming usando le tecnologie serverless su AWS.

Creare una dashboard in tempo reale dei dati di sensori in streaming da Firehose.

Visualizzare più sorgenti dati sulla stessa dashboard.

Monitorare che i dati arrivino correttamente in Firehose e vengano consegnati a S3.

Creare un allarme quando ci sono troppi errori dalla funzione di trasformazione Lambda.

Rivedere i log delle esecuzioni di AWS Lambda.

CloudWatch vs Elasticsearch

Dati in streaming con AWS Kinesis e Lambda

Esercizio pratico interattivo