Amazon 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 Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成するだけです。Java または SQL ベースのアプリケーションのどちらを選択するかに応じて、以下のステップを使用します。

Java は簡単に使用を開始できます。

まず始めに、Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成し、ストリーミングデータを継続的に読み込み、処理します。お気に入りの IDE を使って、オープンソースの Java ライブラリをダウンロードしてから、Java コードを書いて、ライブストリーミングデータでそれをテストします。Kinesis Data Analytics が結果を送信する宛先を、設定できます。

ライブラリのダウンロード方法と初めてのアプリケーションを作成する方法は、「Amazon Kinesis Data Analytics for Java Developer Guide」にあります。

ステップ 1: オープンソースライブラリをお気に入りの IDE にダウンロードする

Java アプリケーションを作成します

まず、AWS SDK、Apache Flink、AWS のサービス向けコネクタが含まれるオープンソースライブラリをダウンロードすることから始めます。 

ステップ 2: Java でサンプルアプリケーションを構築する

Java サンプルコード

データストリームとストリーム演算子を利用し、Java コードを記述します。アプリケーションデータストリームは、Java コードを利用した処理の実行対象となるデータ構造です。データはソースからアプリケーションデータストリームに継続的に流れます。1 つまたは複数のストリーム演算子を使用して、アプリケーションデータストリームに対する処理を定義します。

ステップ 3: Kinesis Data Analytics にコードをアップロードする

Java アプリケーションを設定します

構築が完了すると、Amazon Kinesis Data Analytics では、リアルタイムアプリケーションを継続的に実行するために必要なすべてが提供され、受信データのボリュームとスループットに応じて自動的にスケールされます。

Java Developer Guide を使用して今すぐ始める

Java Developer Guide のGetting Started with Amazon Kinesis Data Analytics for Java Applicationsセクションに、最初のアプリケーションを構築するための簡単な説明があります。

Apache Flink は、Apache Flink GitHub リポジトリに Java ベースのストリーム処理の例をいくつか提供しています。

Amazon Kinesis Data Analytics for Java 入門

15 分のトレーニングビデオでは、Amazon Kinesis Data Analytics で Java アプリケーションを使用してデータからよりタイムリーな正しい情報を得る方法について説明しています。

SQL は簡単に使用を開始できます

まず初めに、Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成します。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 を使用して可視化できます。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。

ステップ 1: 入力ストリームを設定する

入力ストリームを設定する

まず、Amazon Kinesis Data Analytics コンソールに移動して、入力として Kinesis データストリームまたは Kinesis Data Firehose 配信ストリームを選択します。Amazon Kinesis Data Analytics にデータが取り込まれ、データの標準形式が自動的に認識されて、スキーマが提案されます。このスキーマはさらに改善できます。または、入力データが構造化されていない場合は、直感的なスキーマエディタを使用して新しいスキーマを定義できます。

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ステップ 2: SQL クエリを記述する

SQL クエリを記述する

次に、Amazon Kinesis Data Analytics SQL エディタと組み込みテンプレートを使用してストリーミングデータを処理するための SQL クエリを記述し、それをライブストリーミングデータでテストします。

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ステップ 3: 出力ストリームを設定する

出力ストリームを設定

最後に、処理した結果をどこにロードするかをポイントします。Amazon Kinesis Data Analytics はアウトオブボックスの状態で Amazon Kinesis Data Streams や Amazon Kinesis Data Firehose と統合できるため、処理した結果を簡単に Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon Elasticsearch Service、またはユーザーが独自に設定した送信先に送ることができます。

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入門ガイドの例

これらのリソースでは、ストリーミングデータのアプリケーション例とステップバイステップの手順が紹介されており、実際に試すことができます。

仕組み

SQL Developer Guide では、Amazon Kinesis Data Analytics アーキテクチャ、アプリケーションの作成、入力と出力の設定に関する概要を確認できます。

開始方法

入門ガイドでは、AWS アカウントとコマンドラインインターフェース (AWS CLI) の設定、Amazon Kinesis Data Analytics のスターターアプリケーションの作成手順について説明しています。

アプリケーション例

このアプリケーション例ガイドでは、Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションの作成や結果のテストに役立つコードサンプルとステップバイステップの手順を紹介しています。

ハウツー動画

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。

Amazon Kinesis Data Analytics 入門 (2:21)
リアルタイムダッシュボードの表示 (3:14)
リアルタイムアラームの作成 (2:59)
時系列分析の生成 (2:32)

Amazon Kinesis Data Analytics の使用を開始する

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SQL および Java のステップバイステップガイドで Amazon Kinesis Data Analytics の使用方法を学習できます。

コンソールで構築を開始する
ストリーミングアプリケーションの構築を開始する

Amazon Kinesis Data Analytics コンソールを使用してストリーミングアプリケーションを構築します。