确保我们的 Lambda Transform 成功识别情感并把新记录写入 Elasticsearch 和 S3 至关重要。
我们希望为 Lambda 创建一个指标，并设置告警，确保失败次数不会超过设定阈值。
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
在本章中，您将了解批处理与流处理的区别，创建您的第一个数据流，管理其权限，并向数据流写入与读取数据。
在流数据学习之旅的下一步，您将学习使用具有转换能力的 Lambda 函数来实现无服务器架构。通过动手练习，您将添加 Lambda 层，并在满足特定条件时触发 Lambda 函数。
现在，您已准备好对流数据进行编码与解码，并直接在数据流中分析数据。您甚至会使用多个数据流来获取车辆的每日最高车速。
在最后一章中，您将学习如何通过日志、指标、告警和仪表板来监控数据流的性能。您将使用 Elasticsearch，并构建自己的 Kibana 仪表板。
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