Kinesis Data Analytics を開始する最良の方法は、サンプルアプリケーションを構築して、実際に体験してみることです。Kinesis Data Analytics コンソールに移動し、新しい Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成してみましょう。入力として提供されているデモストリームを選択して、テンプレートを選んで SQL クエリを編集します。そうすれば、コンソールで結果を表示できます。または出力を Amazon Elasticsearch Service にロードして、Kibana を使用して可視化することが可能です。数分で、完全なストリーミングデータアプリケーションをデプロイできます。


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Kinesis Data Analytics は簡単に使用を開始できます。ハウツー動画なら、さらに簡単に、一般的なユースケースとストリーム処理のワークフローについて技術的に深く理解できます。主要機能の概要についても詳しく扱っているため、実践に役立ちます。録画を視聴するには、以下のリンクに従います。


開発者ガイドには、ストリーミングデータアプリケーション例のウォークスルーが用意されています。一部の例にはステップごとの手順が含まれているので、実際のハンズオン体験が可能です。

これらの例のウォークスルーを使って、以下のようなことが可能です。

  • Amazon Kinesis Data Analytics で何が構築できるか学ぶ
  • ストリーミングアプリケーションを起動するハンズオン体験
  • 構築のベースラインとなる SQL コードの取得
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ストリームの前処理 表示
基本的な分析 表示
高度な分析 表示
アプリケーション内ストリームの後処理 表示

by Jeff Barr | 2016 年 8 月 11 日

ご存じのとおり、Amazon Kinesis を使えば AWS クラウド内でのリアルタイムストリーミングデータを処理するプロセスがとても簡単になります。処理用および短期ストレージ用のインフラストラクチャを設定して運用する代わりに、Kinesis Data Stream または Kinesis Data Firehose を作成し、データを取り込むよう設定してから、データの処理や分析を行うアプリケーションを構築すればよいのです。

Kinesis Data Streams と Kinesis Data Firehose を使ったストリーミングデータソリューションの構築は既にかなり簡単なのですが、これをもっと簡単にしてみたいと思います。プロシージャ開発者、データサイエンティスト、SQL 開発者の皆さんが、ウェブアプリケーションからのクリックストリーム、接続デバイスからのテレメトリおよびセンサーレポート、サーバーログといった大量のデータを、標準クエリ言語を使用して、しかもすべてリアルタイムで処理できるようにしたいのです。

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by Ryan Nienhuis | 2016 年 8 月 11 日

これは、Amazon Kinesis Data Analytics を使用したストリーミングデータに対する SQL 記述に関する 2 つの AWS ビッグデータブログ投稿の最初のものです。この投稿では、ストリーミングデータの概要、およびストリーミング SQL の基本など主な概念について説明し、簡単な例を使ったウォークスルーを行います。次回の投稿では、Amazon Kinesis Data Analytics を使った高度なストリーム処理の概念について扱います。

ほとんどの組織では、ビジネスの意思決定用の情報およびカスタマーエクスペリエンス向上のために、毎日または毎時といった間隔で分析用のバッチデータ処理が行われています。しかし、もし処理と対応をリアルタイムで行えるなら、データの持つ価値は大幅に高まります。データから得られる洞察の価値は時間の経過とともに急速に低下していきます。反応は早ければ早いほどよいのです。

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