Sanntidsbehandling med Kinesis
Bruk Amazon Kinesis Data Streams og Kinesis Firehose til å ta imot, behandle og levere store datastrømmer i sanntid ved hjelp av Lambda-funksjoner.
Sanntidsbehandling med Kinesis er en gratis leksjon i Serverløs utvikling med AWS Lambda på CoddyKit. Dette er leksjon 3 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i Serverløs utvikling med AWS Lambda, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i Serverløs utvikling med AWS Lambda inneholder totalt 4 leksjoner.
Hvorfor sanntidsdata er viktig
I dagens hektiske verden trenger mange applikasjoner å reagere på data umiddelbart. Dette kalles sanntidsdatabehandling.
- Umiddelbar innsikt: Analyser data når de kommer inn.
- Raske svar: Utløs handlinger uten forsinkelse.
- Bedre brukeropplevelse: Tilpass innhold i sanntid.
Tenk på svindeloppdagelse, sanntidsdashbord eller overvåking av IoT-enheter.
Introduksjon til Amazon Kinesis
Amazon Kinesis er en kraftig samling tjenester utviklet for å samle inn, behandle og analysere datastrømmer i sanntid. Den hjelper deg med å håndtere enorme datamengder effektivt.
Viktige Kinesis-tjenester omfatter:
- Kinesis Data Streams (KDS): For egendefinerte applikasjoner som trenger detaljert kontroll.
- Kinesis Firehose: For enkel levering til datalagre som S3 eller Redshift.
Kinesis Data Streams (KDS)
Kinesis Data Streams (KDS) fungerer som en kontinuerlig kanal for datastrømmer med høy gjennomstrømming. Den samler inn data fra ulike kilder og gjør dem tilgjengelige for behandling i forskjellige applikasjoner.
KDS organiserer data i shards. En shard er den grunnleggende enheten for gjennomstrømming. Dataprodusenter skriver til shards, og datakonsumenter leser fra dem.
Produsere data til KDS
Applikasjoner sender data til KDS ved hjelp av operasjoner som PutRecord eller PutRecords. Hver post inneholder en partisjonsnøkkel som KDS bruker til å gruppere data og rute dem til en bestemt shard.
En god partisjonsnøkkel sørger for jevn fordeling av data på tvers av shards, hindrer overbelastede områder og maksimerer gjennomstrømmingen.
Lambda som KDS-konsument
AWS Lambda-funksjoner er utmerkede konsumenter for Kinesis Data Streams. Du kan konfigurere en tilordning av Lambda-hendelseskilde slik at funksjonen automatisk påkalles når nye dataposter er tilgjengelige i en KDS-strøm.
Lambda spør strømmen, leser poster i grupper og sender dem til funksjonen din for behandling. Dette gjør det svært effektivt å bygge sanntidsprosessorer.
Behandle Kinesis-poster
Her er en enkel Python-Lambda-funksjon som behandler poster fra en Kinesis Data Stream. Den går gjennom postene i hendelsen og skriver ut dataene deres.
Prøv å kjøre dette eksempelet:
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 for levering
Kinesis Firehose er en fullstendig administrert tjeneste for levering av datastrømmer i sanntid til mål som Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service eller HTTP-endepunkter.
I motsetning til KDS krever Firehose nesten ingen administrasjon. Du oppretter ganske enkelt en leveringsstrøm, angir kilde og mål, og Firehose håndterer all skalering, bufring og levering.
Firehose-mål
Firehose er utviklet for forenklet datalevering. Den grupperer, komprimerer og krypterer data automatisk før de sendes til målet du velger.
Vanlige mål omfatter:
- Amazon S3: For langsiktig lagring og datasjøer.
- Amazon Redshift: For datavarehus og analyse.
- Amazon OpenSearch Service: For logging og søk.
- HTTP-endepunkter: For egendefinerte integrasjoner.
Transformere data med Firehose og Lambda
Kinesis Firehose kan integreres med Lambda for å transformere innkommende data før de leveres til det endelige målet. Dette er svært nyttig for å rense, berike eller formatere data på direkten.
Du konfigurerer en Lambda-funksjon i Firehose-leveringsstrømmen, og Firehose påkaller den for hver gruppe med poster og forventer å få de transformerte postene tilbake.
Sammenligning av Kinesis-tjenester
Hvilke påstander beskriver forskjellene mellom eller bruksområdene til Kinesis Data Streams (KDS) og Kinesis Firehose korrekt?
Oppsummering og neste steg
Du har lært om Amazon Kinesis, en viktig tjeneste for sanntidsdatabehandling.
- Kinesis Data Streams (KDS): Tilbyr fleksibel, shard-basert strømming for egendefinerte applikasjoner, ofte med Lambda som konsument.
- Kinesis Firehose: Tilbyr en administrert løsning for levering av datastrømmer til ulike mål, med valgfri Lambda-transformasjon.
Disse tjenestene, kombinert med Lambda, muliggjør kraftige hendelsesdrevne arkitekturer for håndtering av enorme datastrømmer i sanntid.
Lær deg Serverløs utvikling med AWS Lambda med en AI-veileder – gratis
Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.
- Kurs
- 12
- Leksjoner
- 48
Ofte stilte spørsmål
Er leksjonen «Sanntidsbehandling med Kinesis» gratis?
Ja – hele teksten i «Sanntidsbehandling med Kinesis» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av Serverløs utvikling med AWS Lambda-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i Serverløs utvikling med AWS Lambda inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva lærer jeg i «Sanntidsbehandling med Kinesis»?
Bruk Amazon Kinesis Data Streams og Kinesis Firehose til å ta imot, behandle og levere store datastrømmer i sanntid ved hjelp av Lambda-funksjoner. Du øver på Serverløs utvikling med AWS Lambda med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.
Trenger jeg erfaring for å begynne med Serverløs utvikling med AWS Lambda?
Ingen tidligere erfaring er nødvendig. Serverløs utvikling med AWS Lambda på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 3 av 4.
Hvor lang tid tar leksjonen «Sanntidsbehandling med Kinesis»?
De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.
Kan jeg skrive og kjøre kode i denne Serverløs utvikling med AWS Lambda-leksjonen?
Ja. Alle Serverløs utvikling med AWS Lambda-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.
Alle leksjonene i dette kurset
- Bygge hendelsesstyrte mikrotjenester
- Integrasjon med Amazon EventBridge
- Sanntidsbehandling med Kinesis
- Saga-mønsteret for distribuerte transaksjoner