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。Apache Flink 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、次の手順に従います。

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 Apache Flink ライブラリをダウンロードしてから、アプリケーションコードを書いて、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回のアプリケーションを作成する方法は、Apache Flink 用 Amazon Kinesis Data Analytics デベロッパーガイドにあります。ガイドには、Apache Beam を使用するアプリケーションを実行するために必要なコンポーネントもあります。Apache Flink がサポートしている他の言語の同じコードは、Amazon Kinesis Data Analytics で使用している Apache Flink バージョンの公式の Apache Flink ドキュメントにあります。

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を含む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。 

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、Apache Flink アプリケーション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、アプリケーション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 デベロッパーガイドの Apache Flink アプリケーション用 Amazon Kinesis Data Analytics の使用開始セクションに、最初のアプリケーションを構築するためのチュートリアルがあります。

事前に構築されたソリューションを使用してすぐに開始する

Amazon Kinesis の AWS ストリーミングデータソリューションを使用して、大量のアプリケーションログのキャプチャ、クリックストリームデータの分析、データレイクへの継続的な配信など、リアルタイムストリーミングのユースケースを解決します。

15 分のトレーニングビデオでは、Amazon Kinesis Data Analytics で Apache Flink 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 デベロッパーガイドでは、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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入門ガイドを見る
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SQL または Apache Flink 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。