このモジュールでは、Amazon Kinesis ストリームを作成し、ユニコーン車両群のセンサーデータを収集して保存します。所定のコマンドラインクライアントを使用して、Wild Ryde のユニコーンからセンサーデータを生成し、ストリームから読み取ります。最後に、ユニコーンダッシュボードを使用して、ユニコーンをマップにプロットし、リアルタイムで状態を監視します。以降の
このモジュールのアーキテクチャには、Amazon Kinesis ストリーム、プロデューサー、およびコンシューマーが関係します。
プロデューサーは、現在乗客を乗せているユニコーンにアタッチされているセンサーです。このセンサーは、ユニコーンの現在の位置、前の秒に移動した距離、マジックポイントおよびヒットポイントなどのデータを毎秒出力するため、運用チームは Wild
Amazon Kinesis ストリームは、プロデューサーから送信されたデータを保存し、コンシューマーがこれらのデータの処理と分析を実行できるインターフェイスを提供します。コンシューマーは、ストリームを追いかけてリアルタイムで効果的にストリームからデータポイントを出力するシンプルなコマンドラインユーティリティです。そのため、どのデータがストリームに保存されるかを確認できます。ストリームからデータが送受信されると、ユニコーンダッシュボードを使用して、ユニコーン車両群の現在の位置と重要データをリアルタイムで確認できます。
モジュールの所要時間: 25 分
使用するサービス:
• Amazon Kinesis Data Streams
• Amazon Cognito
• AWS IAM
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ステップ 1.Amazon Kinesis ストリームを作成する
Amazon Kinesis Data Streams コンソールを使用して、wildrydes という名前の、1 シャードの新しいストリームを作成します。
a. AWS マネジメントコンソールに移動し、[サービス] で [Analytics] の [Kinesis] を選択します。
b.初期画面が表示されたら、[Get started] を選択します。
c.[データストリームの作成] を選択します。
d.Kinesis ストリーム名に「
wildrydes 」を入力し、[シャード数] に「1」を入力して、[Kinesis ストリームの作成] を選択します。e.60 秒以内に Kinesis ストリームがアクティブになり、リアルタイムストリーミングデータを保存する準備が整います。
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ステップ 2.ストリームにメッセージを生成する
コマンドラインプロデューサーを使用して、ストリームにメッセージを生成します。
a.お使いの Cloud9 環境が開いているタブに切り替えます。
b.ターミナルで、プロデューサーを実行して、ストリームへのセンサーデータの
出力 を開始します。./producer
c.プロデューサーはすぐにメッセージをストリームに出力し、画面に期間を表示します。
d.Amazon Kinesis Streams コンソールで、[
wildrydes ] をクリックしてから [モニタリング] タブをクリックします。e.数分後、Put Record (Bytes) — Sum グラフが 1 分あたり数千バイトの Put を記録し始めます。
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ステップ 3.ストリームからメッセージを読み取る
a.お使いの Cloud9 環境が開いているタブに切り替えます。
b.[+] ボタンを押し、[New Terminal] をクリックして新しいターミナルのタブを開きます。
c.コンシューマーを実行して、ストリームからのセンサーデータの読み取りを開始します。
./consumer
d.コンシューマーは、プロデューサーから送信されるメッセージを表示します。
{ "Name": "Shadowfax", "StatusTime": "2017-06-05 09:17:08.189", "Latitude": 42.264444250051326, "Longitude": -71.97582884770408, "Distance": 175, "MagicPoints": 110, "HealthPoints": 150 } { "Name": "Shadowfax", "StatusTime": "2017-06-05 09:17:09.191", "Latitude": 42.265486935100476, "Longitude": -71.97442977859625, "Distance": 163, "MagicPoints": 110, "HealthPoints": 151 } -
ステップ 4.ユニコーンダッシュボードの ID プールを作成する
Amazon Cognito ID プールを作成して、Kinesis ストリームから読み取るアクセス権を未認証ユーザーに付与します。次のステップで使用するため、ID プール ID をメモしておきます。
a.AWS マネジメントコンソールに移動し、[Services] をクリックし、[セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス] の [Cognito] を選択します。
b.[Manage Identity Pools (ID プールの管理)] を選択します。
c.[新しい ID プールの作成] を選択します。
d.[ID プール名] に「
wildrydes 」と入力します。e.[認証されていない ID に対してアクセスを有効にする] チェックボックスをオンにします。
f.[プールの作成] をクリックします。
g.[Allow (許可)] をクリックします。これによって、ID プール用の認証ロールと未認証ロールが作成されます。
h.[ダッシュボードに移動] を選択します。
i.
右 上隅にある [ID プールの編集] を選択します。j.後のステップで使用するため、ID プールの ID をメモしておきます。
k.[Cancel] をクリックします。
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ステップ 5.ストリームへのアクセス権を未認証ロールに付与する
ユニコーンをマップにプロットするために、新しいポリシーを
未認証 ロールに追加して、ダッシュボードからストリームを読み取ることができるようにします。
a.AWS マネジメントコンソールに移動し、[サービス] で [セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス] の [IAM] を選択します。
b.左側のナビゲーションで [ロール] を選択します。
c.[Cognito_wildrydesUnauth_Role] を選択します。
d.[Add inline policy (インラインポリシーの追加)] を選択します。
e.[Choose a service (サービスの選択)]、[Kinesis] の順に選択します。
f.[Actions (アクション)] セクションの [Read (読み込み)] と [List (リスト)] 権限チェックボックスをオンにします。
g.
wildrydes ストリームに対してこのロールを制限するために [Resources (リソース)] を選択します。h.
ストリーム の横にある [Add ARN (ARN の追加)] を選択します。i.使用するリージョン (us-east-1 など) を [Region] に、使用するアカウント ID を [Account] に、
wildrydes を [Stream name] に入力します。使用しているリージョンを確認するには、コピーした Amazon Cognito ID プール ARN のプレフィックスをご参照ください。
AWS マネジメントコンソールで 12 桁の AWS
アカウント ID 番号を確認するには、ナビゲーションバーの右上にある [Support] を選択し、[Support Center] をクリックします。現在サインインしている ID が、右上隅のサポートメニューの下に表示されます。j.[追加] を選択します。
k.[ポリシーの確認] を選択します。
l.[名前] に「wildrydesDashboardPolicy」と入力します。
m.[ポリシーの作成] を選択します。
(クリックして拡大)
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ステップ 6.ダッシュボードにユニコーンの状態を表示する
ユニコーンダッシュボードを使用して、リアルタイムマップでユニコーンを確認します。
a.ユニコーンダッシュボードを開きます。
b.ステップ 4 でメモした Cognito Identity Pool ID を入力し、[Start] をクリックします。
c.マップにユニコーンが表示されていることを確認します。
d.ユニコーンをクリックして、ストリームの詳細を表示します。
(クリックして拡大)
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ステップ 7.プロデューサーで実験する
ダッシュボードとコンシューマーを監視しながら、プロデューサーを停止して開始します。さまざまなユニコーン名で複数のプロデューサーを開始します。
a.Control + C キーを押してプロデューサーを停止すると、30 秒後にメッセージが停止し、ユニコーンが
消える ことがわかります。b. プロデューサーを再度開始すると、メッセージが再開され、ユニコーンが再度現れます。
c. [+] ボタンを押して [New Terminal] をクリックし、新しいターミナルのタブを開きます。
d. 新しいタブでプロデューサーの別のインスタンスを作成します。特定のユニコーン名を入力すると、コンシューマーの出力に両方のユニコーンのデータポイントが表示されます。
./producer -name Bucephalus
e.ダッシュボードで、複数のユニコーンが表示されていることを確認します。
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総括とヒント
🔑 Amazon Kinesis を使用すると、ストリーミングデータをリアルタイムで収集、処理、分析することが容易になるため、インサイトを適時に取得して新しい情報に迅速に対応できます。
🔧 このモジュールでは、Amazon Kinesis ストリームを作成し、これを使用して、シミュレーションしたユニコーンフリートのデータを保存および可視化しました。
次のモジュールでは、ユニコーン車両群のセンサーデータをリアルタイムで集約する Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成します。