Amazon Kinesis Data Streams の使用を開始

データプロデューサーは、Amazon Kinesis データストリームに Amazon Kinesis Data Streams API、Amazon Kinesis Producer Library (KPL)、または Amazon Kinesis Agent を介してデータを格納できます。

Amazon Kinesis Data Generator を使用して Kinesis データストリームまたは Kinesis Data Firehose にサンプルデータを格納します。

Amazon Kinesis Data Streams には、データを Amazon Kinesis ストリームに入力するために PutRecord と PutRecords という 2 種類の API が準備されています。PutRecord では 1 回の API 呼び出し内で単一のデータレコードを扱えます。PutRecords API では 1 回の API 呼び出し内で複数のデータレコードを扱えます。

Amazon Kinesis Producer Library (KPL) は、Amazon Kinesis データストリームにデータを格納するのに役立つ、使いやすく、高度な設定が可能なライブラリです。Amazon Kinesis Producer Library (KPL) は、最低限のクライアントリソースを使用して、高いプロデューサースループットを素早く実現できる、シンプルで非同期の、信頼のおけるインターフェイスを提供します。

Amazon Kinesis Agent は、データを収集して Amazon Kinesis に送る機能を簡単に実現する、事前に構築された Java アプリケーションです。このエージェントは、ウェブサーバー、ログサーバー、データベースサーバーなど、Linux ベースのサーバー環境にインストールできます。エージェントによって特定のファイルがモニタリングされ、継続的にデータがストリームに送られます。

AWS サービスを使用して完全に管理されたストリーム処理アプリケーションを実行するか、独自のアプリケーションを構築します。

Amazon Kinesis Data Firehose は、ストリーミングデータを変換し、データストアや分析ツールに確実にロードする最も簡単な方法です。Kinesis データストリームを Kinesis data firehose のソースとして使用できます。

Amazon Managed Service for Apache Flink を使用すると、Apache Flink を使用してストリーミングデータを簡単にクエリしたり、ストリーミングアプリケーションを構築したりできます。これにより、実用的なインサイトを得て、ビジネスやお客様のニーズにすばやく対応することができます。Kinesis データストリームは、Amazon Managed Service for Apache Flink アプリケーションのソースと宛先として使用できます。

Lambda 関数をサブスクライブして、Kinesis データストリームから自動的にレコードを読み取ることができます。 AWS Lambda は通常、レコードごと (イベントベースとも呼ばれます) のストリーム処理に使用されます。

ビルド済みのライブラリである Amazon Kinesis Client Library (KCL) を使用すると、Amazon Kinesis データストリームからデータを読み取って処理する Amazon Kinesis アプリケーションを簡単に作成できます。KCL は、ストリームボリュームの変化への適応、ストリーミングデータの負荷分散、分散サービスの調整、データ処理の耐障害性などの複雑な問題に対応します。KCL を利用することで、Amazon Kinesis アプリケーションの構築中にビジネスロジックに集中できます。 KCL 2.0 以降では、低レイテンシーの HTTP/2 ストリーミング API と拡張ファンアウトを使用してストリームからデータを取得できます。

ビルド済みのライブラリである Amazon Kinesis コネクタライブラリを使用すると、Amazon Kinesis を他の AWS サービスやサードパーティ製ツールと簡単に統合できるようになります。Amazon Kinesis コネクタライブラリを使用するには、Amazon Kinesis クライアントライブラリ（KCL）が必要です。このライブラリの現在のバージョンでは、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift、Amazon S3、Amazon Elasticsearch Service に対するコネクタが提供されています。またライブラリには、各タイプのサンプルコネクタと、サンプルを実行するための Apache Ant ビルドファイルも含まれています。

Amazon Kinesis Storm Spout はビルド済みのライブラリで、Amazon Kinesis Data Streams と Apache Storm を簡単に統合できます。Amazon Kinesis Storm Spout の現在のバージョンは、Kinesis データストリームからデータをフェッチし、そのデータをタプルとして送出します。信頼性が高くスケーラブルなストリームキャプチャ、ストレージ、および再生サービスとして Amazon Kinesis Data Streams を活用するには、Spout を Storm トポロジに追加します。

VPC エンドポイントを作成すると、Amazon Virtual Private Cloud (VPC) から Kinesis Data Streams API にプライベートでアクセスできます。VPC エンドポイントを使うと、VPC と Kinesis Data Streams の間のルーティングが AWS ネットワークによって処理されます。インターネットゲートウェイ、NAT ゲートウェイ、VPN 接続は必要ありません。Kinesis Data Streams で使用される VPC エンドポイントの最新世代では、AWS PrivateLink が使用されています。AWS PrivateLink は、VPC でのプライベート IP と Elastic Network Interface (ENI) を使用することにより、AWS のサービス間でのプライベート接続を実現するテクノロジーです。PrivateLink の詳細については、AWS PrivateLink のドキュメントを参照してください。

拡張ファンアウトにより、顧客は並行してストリームから読み取るコンシューマーの数を調整しながら、パフォーマンスを維持することができます。拡張ファンアウトと HTTP/2 データ取得 API を使用して、通常 70 ミリ秒以内にファンアウトデータを複数のアプリケーションに届けます。

サーバー側の暗号化またはクライアント側の暗号化を使用して、Kinesis Data Streams に格納したデータを暗号化できます。 サーバー側の暗号化は、データストリームからデータの格納と取得を行う際に自動的にデータを暗号化および復号する、フルマネージド型の機能です。また、データストリームにデータを格納する前に、クライアント側でデータを暗号化することもできます。詳細については、Kinesis Data Streams のよくある質問にある「セキュリティ」セクションを参照してください。

データストリームを Kinesis Data Firehose のソースとして使用すると、すぐにデータを変換し、S3、Redshift、Elasticsearch、Splunk に送信できます。新しいプログラミング言語やフレームワークの処理を学ぶことなく、標準 SQL を使用してリアルタイムでストリーミングデータを処理できる Amazon Managed Service for Apache Flink アプリケーションを接続します。

Amazon Kinesis Data Streams は Amazon CloudWatch と統合されているため、Amazon Kinesis データストリームとデータストリーム内のシャードの CloudWatch メトリクスを簡単に収集、表示、分析できます。Amazon Kinesis Data Streams のメトリクスの詳細については、「Amazon CloudWatch による Amazon Kinesis Streams サービスのモニタリング」を参照してください。

Amazon Kinesis Data Streams は、AWS Identity and Access Management (IAM) と統合されています。IAM は、AWS の各種サービスとリソースへのユーザーアクセスを安全に制御するサービスです。例えば、特定のユーザーまたはグループだけに Amazon Kinesis データストリームへのデータの追加を許可するポリシーを作成できます。Amazon Kinesis データストリームのアクセスの管理と制御に関する詳細については、「IAM により Amazon Kinesis リソースへのアクセスを制御する」を参照してください。

Amazon Kinesis Data Streams は AWS CloudTrail と統合されています。AWS CloudTrail は、ユーザーのアカウントに対する AWS API コールを記録してログファイルを提供するサービスです。API コールのログ記録およびサポートされる Amazon Kinesis API のリストの詳細については、「AWS CloudTrail を使用した Amazon Kinesis API コールのログ記録」を参照してください。

リソースとコストの管理が容易になるように Amazon Kinesis データストリームにタグを付けることができます。タグは、AWS リソースの整理に役立つ、キーと値のペアとして表されるユーザー定義のラベルです。例えば、コストセンター別に Amazon Kinesis データストリームにタグを付けることにより、コストセンターに基づいて Amazon Kinesis データストリームのコストを分類および追跡できます。詳細については、「Amazon Kinesis Data Streams でのストリームのタグ付け」を参照してください。

このチュートリアルでは、Amazon Kinesis データストリームの作成、株取引のシミュレーションデータのストリームへの送信、データストリームのデータを処理するアプリケーションの作成の方法について説明します。 

• はじめに
• 前提条件
• ステップ 1: ストリームの作成
• ステップ 2: IAM ポリシーとユーザーの作成
• ステップ 3: 実装コードのダウンロードと構築
• ステップ 4: プロデューサーの実装
• ステップ 5: コンシューマーの実装
• ステップ 6: (任意) コンシューマーの拡張
• ステップ 7: 完了処理

Amazon Kinesis でストリーミングデータをリアルタイムに収集、処理、分析することが簡単になるため、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。このセッションでは、データの取り込みに Kinesis Streams、リアルタイムの処理に Kinesis Analytics、永続性のために Kinesis Firehose を使用した、エンドツーエンドのストリーミングデータソリューションを紹介します。ストリーミングデータを使用する SQL クエリの記述方法を詳しく確認し、Kinesis Analytics アプリケーションを最適化およびモニタリングするためのベストプラクティスについて説明します。最後に、システム全体のコストを算出する方法を説明します。

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AWS のビッグデータウェブサービスに関する知識を強化し、最初のビッグデータアプリケーションをクラウドでリリースしましょう。 取り込み、保存、処理、および可視化で構成されるデータバスとしてビッグデータ処理を簡素化する方法を説明します。AWS のマネージドサービス (Amazon Athena、Amazon Kinesis、Amazon DynamoDB、Amazon S3 など) を使用してビッグデータアプリケーションを構築します。また、ビッグデータアプリケーションのアーキテクチャの設計パターンを確認し、アプリケーションを自分で再構築してカスタマイズできるように、自習用ラボへのアクセス権を付与します。このセッションを最大限活用するために、自分のノート PC を持参し、AWS のサービスに理解している必要があります。

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近年、接続デバイスの数とリアルタイムデータソースの数は、爆発的に増加しています。そのため、データが継続的に生成され、生成されるスピードも加速しています。ビジネスでは、このようなデータを使用するために数時間または数日待つことはできません。貴重なインサイトを取得するためには、このデータを即座に利用して新しい情報に迅速に対応する必要があります。このワークショップでは、ストリーミングデータソースを利用して、ほぼリアルタイムで分析、対応する方法を説明します。実際のストリーミングデータのシナリオに関する要件がいくつか提示され、Amazon Kinesis、AWS Lambda、Amazon SNS などのサービスを使用して、要件を満たすソリューションを作成するタスクを実行します。

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データから実行可能なインサイトを取得する時間を短縮することは、すべてのビジネスにとって重要であり、バッチデータ分析ツールを使用しているお客様は、ストリーミング分析のメリットを活用しようとしています。データウェアハウスやデータベースから、リアルタイムのソリューションにアーキテクチャを拡張するためのベストプラクティスをご確認ください。Amazon Kinesis を使用してリアルタイムデータのインサイトを取得し、Amazon Aurora、Amazon RDS、Amazon Redshift、Amazon S3 と統合させる方法をご確認ください。Amazon Flex チームが、Amazon 配信ドライバーで使われる Amazon Flex モバイルアプリケーションでストリーミング分析を使用して、毎月何百万ものパッケージを時間どおりに配信した方法を説明します。バッチ処理システムからリアルタイムシステムへの移行を可能にし、既存のバッチデータをストリーミングデータに移行するという課題を克服したアーキテクチャについて、およびリアルタイム分析を活用する方法について説明します。

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市場で勝利し、差別化されたカスタマーエクスペリエンスを提供するには、企業はリアルタイムでライブデータを使用し、意思決定の迅速化を促進する必要があります。このセッションでは、一般的なストリーミングデータ処理のユースケースとアーキテクチャについて説明します。まず、ストリーミングデータと AWS のストリーミングデータ機能の概要について説明します。次に、幾つかのお客様の事例と、リアルタイムストリーミングアプリケーションを確認します。最後に、ストリーミングデータの主なユースケースにおける、一般的なアーキテクチャと設計パターンについて説明します。

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