Kinesis Analytics를 시작하는 가장 좋은 방법은 샘플 애플리케이션을 구축하여 직접 사용해보는 것입니다. 먼저 Kinesis Analytics 콘솔로 이동하여 새로운 Kinesis Analytics 애플리케이션을 생성합니다. AWS에서 제공한 데모 스트림을 입력으로 선택하고, 템플릿을 고른 후, SQL 쿼리를 수정합니다. 그런 다음 콘솔에서 결과를 확인하거나 Amazon Elasticsearch Service로 결과를 로드하여 Kibana를 사용해 시각화합니다. 몇 분 안에 완전한 스트리밍 데이터 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.


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쉽게 Kinesis Analytics를 시작할 수 있습니다. 사용법 안내 동영상은 일반 사용 사례와 스트림 처리 워크플로에 대한 상세한 기술 설명을 제공하여 이를 더욱 쉽게 시작할 수 있도록 지원합니다. 또한, 작업을 완료할 수 있도록 핵심 기능에 대한 심층적인 개요를 제공합니다. 아래 링크를 클릭하여 동영상을 시청하십시오.


개발자 안내서는 예제 스트리밍 데이터 애플리케이션에 대한 설명을 제공합니다. 또한, 이러한 예제 중 일부에는 사용해 보고 실제 경험을 얻을 수 있도록 단계별 지침이 포함되어 있습니다.

이러한 예제 설명을 통해 다음을 할 수 있습니다.

  • Amazon Kinesis Analytics로 무엇을 구축할 수 있는지 학습
  • 스트리밍 애플리케이션을 시작하는 실제 경험 확보
  • 구축의 기반이 되는 기본 SQL 코드 확보
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Jeff Barr 작성 | 2016년 8월 11일

아시는 바와 같이 Amazon Kinesis는 AWS 클라우드에서 실시간 스트리밍 데이터의 작업 프로세스를 획기적으로 간소화합니다. 자체 처리 및 단기 스토리지 인프라를 설정하고 실행하는 대신 Kinesis Stream 또는 Kinesis Firehose를 생성하고, 데이터가 이 서비스로 펌프되도록 구성한 후, 이를 처리 또는 분석하는 애플리케이션을 구축하면 됩니다.

Kinesis Streams 및 Kinesis Firehose를 사용하면 스트리밍 데이터 솔루션을 상대적으로 쉽게 구축할 수 있지만, AWS에서는 이를 좀 더 쉽게 만들고자 합니다. AWS에서는 절차 개발자든 데이터 과학자 또는 SQL 개발자든 누구나 웹 애플리케이션의 방대한 클릭스트림, 연결 디바이스의 텔레메트리 및 센서 보고서, 서버 로그 및 표준 쿼리 언어 사용 등 모든 것을 실시간으로 처리할 수 있도록 지원하고자 합니다!

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Ryan Nienhuis 작성 | 2016년 8월 11일

이 게시물은 'Amazon Kinesis Analytics로 스트리밍 데이터에 대한 SQL 작성'과 관련된 두 편의 AWS 빅 데이터 블로그 게시물 중 첫 번째입니다. 이 게시물에서는 스트리밍 데이터 및 주요 개념에 대한 개요(예: 스트리밍 SQL의 기초)를 제공하고 간단한 예제를 사용하여 설명을 마무리합니다. 다음 게시물에서는 Amazon Kinesis Analytics를 사용한 스트림 처리에 대한 좀 더 고급 개념을 다루겠습니다.

대부분 조직은 배치 데이터 처리를 통해 매일 또는 매시간 마다 분석을 수행하여 비즈니스 의사 결정을 지원하고 고객 경험을 개선합니다. 하지만 실시간으로 데이터를 처리하고 대응할 수 있다면 데이터에서 훨씬 더 큰 가치를 도출할 수 있습니다. 데이터에 대한 통찰력의 가치는 시간이 지나면서 빠르게 감소합니다. 더 빠르게 대응할수록 더 큰 가치를 얻을 수 있습니다.

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