Realtidsbehandling med Kinesis
Brug Amazon Kinesis Data Streams og Kinesis Firehose til at indlæse, behandle og levere store datastrømme i realtid ved hjælp af Lambda-funktioner.
Realtidsbehandling med Kinesis er en gratis Serverløs udvikling med AWS Lambda-lektion på CoddyKit. Dette er lektion 3 af 4. Du kan læse hele lektionen gratis nedenfor — og derefter øve dig praktisk i browseren med en indbygget kodeeditor og en AI-vejleder, der er tilgængelig døgnet rundt. Den er en del af læringsforløbet i Serverløs udvikling med AWS Lambda, og dine fremskridt synkroniseres på tværs af nettet og CoddyKit-appen. Serverløs udvikling med AWS Lambda-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Hvorfor realtidsdata er vigtigt
I dagens hurtigt skiftende verden har mange applikationer brug for at reagere på data med det samme. Det kaldes realtidsdatabehandling.
- Øjeblikkelig indsigt: Analysér data, efterhånden som de ankommer.
- Hurtige svar: Udløs handlinger uden forsinkelse.
- Forbedret brugeroplevelse: Tilpas indhold undervejs.
Tænk på svindelregistrering, live-dashboardtavler eller overvågning af IoT-enheder.
Introduktion til Amazon Kinesis
Amazon Kinesis er en effektiv samling af tjenester, der er udviklet til at indsamle, behandle og analysere streamingdata i realtid. Den hjælper dig med at håndtere enorme datamængder effektivt.
De vigtigste Kinesis-tjenester omfatter:
- Kinesis Data Streams (KDS): Til brugerdefinerede applikationer, der har brug for detaljeret kontrol.
- Kinesis Firehose: Til nem levering til datalagre som S3 eller Redshift.
Kinesis Data Streams (KDS)
Kinesis Data Streams (KDS) fungerer som en kontinuerlig pipeline til data med høj gennemstrømning. Den indsamler data fra forskellige kilder og gør dem tilgængelige for behandling i forskellige applikationer.
KDS organiserer data i shards. En shard er den grundlæggende enhed for gennemstrømning. Dataproducenter skriver til shards, og dataforbrugere læser fra dem.
Produktion af data til KDS
Applikationer sender data til KDS ved hjælp af handlinger som PutRecord eller PutRecords. Hver post indeholder en partitioneringsnøgle, som KDS bruger til at gruppere data og route dem til en bestemt shard.
En god partitioneringsnøgle sikrer en jævn fordeling af data på tværs af shards, forhindrer hotspots og maksimerer gennemstrømningen.
Lambda som KDS-forbruger
AWS Lambda-funktioner er fremragende forbrugere af Kinesis Data Streams. Du kan konfigurere en Lambda-hændelseskildetilknytning til automatisk at påkalde din funktion, hver gang nye dataposter er tilgængelige i en KDS-stream.
Lambda henter data fra streamen, læser poster i batches og sender dem til din funktion til behandling. Det gør det meget effektivt at bygge realtidsbehandlere.
Behandling af Kinesis-poster
Her er en enkel Python-Lambda-funktion, der behandler poster fra en Kinesis Data Stream. Den gennemløber posterne i hændelsen og udskriver deres data.
Prøv at køre dette eksempel:
import base64
import json
def lambda_handler(event, context):
for record in event['Records']:
# Kinesis data is base64 encoded
payload = base64.b64decode(record['kinesis']['data']).decode('utf-8')
print(f"Processed record: {payload}")
return {'statusCode': 200}Kinesis Firehose til levering
Kinesis Firehose er en fuldt administreret tjeneste til levering af streamingdata i realtid til destinationer som Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service eller HTTP-slutpunkter.
I modsætning til KDS kræver Firehose næsten ingen administration. Du opretter blot en leveringsstream, angiver din kilde og destination, og Firehose håndterer al skalering, buffering og levering.
Firehose-destinationer
Firehose er udviklet til forenklet datalevering. Den samler automatisk data i batches, komprimerer dem og krypterer dem, før de sendes til den valgte destination.
Almindelige destinationer omfatter:
- Amazon S3: Til langsigtet lagring og datasøer.
- Amazon Redshift: Til datalagring og analyse.
- Amazon OpenSearch Service: Til logning og søgning.
- HTTP-slutpunkter: Til brugerdefinerede integrationer.
Transformér data med Firehose og Lambda
Kinesis Firehose kan integreres med Lambda for at transformere indgående data, før de leveres til deres endelige destination. Det er særdeles nyttigt til at rense, berige eller omformatere data undervejs.
Du konfigurerer en Lambda-funktion i din Firehose-leveringsstream, og Firehose påkalder den for hvert batch af poster og forventer transformerede poster retur.
Sammenligning af Kinesis-tjenester
Hvilke udsagn beskriver korrekt forskellene mellem eller anvendelserne af Kinesis Data Streams (KDS) og Kinesis Firehose?
Opsummering og næste skridt
Du har lært om Amazon Kinesis, en vigtig tjeneste til realtidsdatabehandling.
- Kinesis Data Streams (KDS): Tilbyder fleksibel, shard-baseret streaming til brugerdefinerede applikationer og forbruges ofte af Lambda.
- Kinesis Firehose: Tilbyder en administreret løsning til levering af streamingdata til forskellige destinationer med valgfri Lambda-transformation.
Disse tjenester kombineret med Lambda muliggør effektive hændelsesdrevne arkitekturer til håndtering af enorme datastrømme i realtid.
Lær Serverløs udvikling med AWS Lambda med en AI-underviser — gratis
Skriv og kør rigtig kode i din browser, få øjeblikkelig hjælp fra en AI-underviser døgnet rundt, og fortsæt, hvor du slap, på web eller i appen.
- Kurser
- 12
- Lektioner
- 48
Ofte stillede spørgsmål
Er lektionen “Realtidsbehandling med Kinesis” gratis?
Ja — hele teksten til “Realtidsbehandling med Kinesis” kan læses gratis her på nettet. Hvis du vil øve dig interaktivt med en indbygget kodeeditor og en AI-vejleder døgnet rundt og få adgang til resten af Serverløs udvikling med AWS Lambda-kurset, skal du opgradere til CoddyKit PRO. Serverløs udvikling med AWS Lambda-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Hvad lærer jeg i “Realtidsbehandling med Kinesis”?
Brug Amazon Kinesis Data Streams og Kinesis Firehose til at indlæse, behandle og levere store datastrømme i realtid ved hjælp af Lambda-funktioner. Du øver dig i Serverløs udvikling med AWS Lambda med praktisk kode, som du kører direkte i browseren, og en AI-vejleder døgnet rundt besvarer dine spørgsmål, mens du arbejder dig gennem lektionen.
Skal jeg have erfaring for at begynde på Serverløs udvikling med AWS Lambda?
Der kræves ingen tidligere erfaring. Serverløs udvikling med AWS Lambda på CoddyKit er tilrettelagt for både begyndere og øvede, så du kan starte her eller fra begyndelsen og lære i dit eget tempo. Dette er lektion 3 af 4.
Hvor lang tid tager lektionen “Realtidsbehandling med Kinesis”?
De fleste CoddyKit-lektioner tager cirka 5–10 minutter. Hver lektion er kort og interaktiv, så du gør løbende fremskridt og kan fortsætte, hvor du slap – på både web og app.
Kan jeg skrive og køre kode i denne Serverløs udvikling med AWS Lambda-lektion?
Ja. Alle Serverløs udvikling med AWS Lambda-lektioner har en indbygget kodeeditor, så du kan skrive og køre rigtig kode direkte i din browser og få øjeblikkelig feedback fra AI – uden lokal opsætning.
Alle lektioner i dette kursus
- Opbygning af hændelsesdrevne mikrotjenester
- Integration med Amazon EventBridge
- Realtidsbehandling med Kinesis
- Saga-mønsteret til distribuerede transaktioner