Pemprosesan Masa Nyata dengan Kinesis
Gunakan Amazon Kinesis Data Streams dan Kinesis Firehose untuk menerima, memproses dan menyampaikan strim data yang besar dalam masa nyata menggunakan fungsi Lambda.
Pemprosesan Masa Nyata dengan Kinesis ialah pelajaran Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 3 daripada 4. Anda boleh membaca keseluruhan pelajaran di bawah secara percuma — kemudian berlatih secara praktikal dalam pelayar menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan, dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Kepentingan Data Masa Nyata
Dalam dunia yang bergerak pantas hari ini, banyak aplikasi perlu bertindak balas terhadap data dengan serta-merta. Hal ini dikenali sebagai pemprosesan data masa nyata.
- Maklumat segera: Analisis data sebaik sahaja data tiba.
- Tindak balas pantas: Cetuskan tindakan tanpa kelewatan.
- Pengalaman pengguna yang dipertingkatkan: Peribadikan kandungan secara terus.
Fikirkan tentang pengesanan penipuan, papan pemuka langsung atau pemantauan peranti IoT.
Pengenalan kepada Amazon Kinesis
Amazon Kinesis ialah rangkaian perkhidmatan berkuasa yang direka untuk mengumpul, memproses dan menganalisis data strim dalam masa nyata. Ia membantu anda mengendalikan jumlah data yang sangat besar dengan cekap.
Perkhidmatan utama Kinesis termasuk:
- Kinesis Data Streams (KDS): Untuk aplikasi tersuai yang memerlukan kawalan terperinci.
- Kinesis Firehose: Untuk penghantaran mudah ke stor data seperti S3 atau Redshift.
Kinesis Data Streams (KDS)
Kinesis Data Streams (KDS) adalah seperti saluran berterusan untuk data berdaya pemprosesan tinggi. Ia menangkap data daripada pelbagai sumber dan menjadikannya tersedia untuk diproses oleh aplikasi yang berbeza.
KDS menyusun data ke dalam pecahan. Pecahan ialah unit asas daya pemprosesan. Pengeluar data menulis data ke dalam pecahan, manakala pengguna data membacanya.
Menghasilkan Data ke KDS
Aplikasi menghantar data ke KDS menggunakan operasi seperti PutRecord atau PutRecords. Setiap rekod mengandungi kunci pembahagian, yang digunakan oleh KDS untuk mengumpulkan data dan menghalakannya ke pecahan tertentu.
Kunci pembahagian yang baik memastikan pengagihan data yang sekata merentasi pecahan, mengelakkan titik panas dan memaksimumkan daya pemprosesan.
Lambda sebagai Pengguna KDS
Fungsi AWS Lambda ialah pengguna yang sangat sesuai untuk Kinesis Data Streams. Anda boleh mengkonfigurasi pemetaan sumber peristiwa Lambda untuk memanggil fungsi anda secara automatik setiap kali rekod data baharu tersedia dalam aliran KDS.
Lambda meninjau aliran, membaca rekod secara berkelompok dan menghantarnya kepada fungsi anda untuk diproses. Hal ini menjadikan pembinaan pemproses masa nyata sangat cekap.
Memproses Rekod Kinesis
Berikut ialah fungsi Lambda Python ringkas yang memproses rekod daripada Kinesis Data Stream. Fungsi ini mengulangi rekod dalam peristiwa dan mencetak datanya.
Cuba jalankan contoh ini:
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 untuk Penghantaran
Kinesis Firehose ialah perkhidmatan terurus sepenuhnya untuk menghantar data strim masa nyata ke destinasi seperti Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service atau titik akhir HTTP.
Tidak seperti KDS, Firehose hampir tidak memerlukan pentadbiran. Anda hanya perlu mencipta aliran penghantaran, menentukan sumber dan destinasi, kemudian Firehose mengendalikan penskalaan, penimbalan dan penghantaran.
Destinasi Firehose
Firehose direka untuk memudahkan penghantaran data. Ia mengumpulkan, memampatkan dan menyulitkan data secara automatik sebelum menghantarnya ke destinasi pilihan anda.
Destinasi biasa termasuk:
- Amazon S3: Untuk penyimpanan jangka panjang dan tasik data.
- Amazon Redshift: Untuk pergudangan data dan analitik.
- Amazon OpenSearch Service: Untuk pencatatan dan carian.
- Titik akhir HTTP: Untuk penyepaduan tersuai.
Mengubah Data dengan Firehose & Lambda
Kinesis Firehose boleh disepadukan dengan Lambda untuk mengubah data masuk sebelum data dihantar ke destinasi akhirnya. Hal ini sangat berguna untuk membersihkan, memperkaya atau memformat semula data secara langsung.
Anda mengkonfigurasi fungsi Lambda dalam aliran penghantaran Firehose, kemudian Firehose memanggilnya untuk setiap kelompok rekod dan menjangkakan rekod yang telah diubah sebagai hasilnya.
Perbandingan Perkhidmatan Kinesis
Pernyataan manakah yang menerangkan perbezaan atau kegunaan Kinesis Data Streams (KDS) dan Kinesis Firehose dengan tepat?
Imbas Kembali & Langkah Seterusnya
Anda telah mempelajari tentang Amazon Kinesis, iaitu perkhidmatan utama untuk pemprosesan data masa nyata.
- Kinesis Data Streams (KDS): Menawarkan penstriman fleksibel berasaskan pecahan untuk aplikasi tersuai dan sering digunakan oleh Lambda.
- Kinesis Firehose: Menyediakan penyelesaian terurus untuk menghantar data strim ke pelbagai destinasi, dengan pilihan transformasi Lambda.
Perkhidmatan ini, yang digabungkan dengan Lambda, membolehkan seni bina dipacu peristiwa yang berkuasa untuk mengendalikan aliran data yang sangat besar dalam masa nyata.
Pelajari Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan dengan tutor kecerdasan buatan — percuma
Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.
- Kursus
- 12
- Pelajaran
- 48
Soalan Lazim
Adakah pelajaran “Pemprosesan Masa Nyata dengan Kinesis” percuma?
Ya — teks penuh “Pemprosesan Masa Nyata dengan Kinesis” boleh dibaca secara percuma di web ini. Untuk berlatih secara interaktif menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7, serta membuka kunci baki kursus Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan, tingkat taraf kepada CoddyKit PRO. Kursus Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Apakah yang akan saya pelajari dalam “Pemprosesan Masa Nyata dengan Kinesis”?
Gunakan Amazon Kinesis Data Streams dan Kinesis Firehose untuk menerima, memproses dan menyampaikan strim data yang besar dalam masa nyata menggunakan fungsi Lambda. Anda berlatih Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.
Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan?
Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 3 daripada 4.
Berapa lamakah pelajaran “Pemprosesan Masa Nyata dengan Kinesis” diambil?
Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.
Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan ini?
Ya. Setiap pelajaran Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Membina Perkhidmatan Mikro Berpacukan Peristiwa
- Mengintegrasikan dengan Amazon EventBridge
- Pemprosesan Masa Nyata dengan Kinesis
- Corak Saga untuk Transaksi Teragih