1단계: 자주 사용하는 IDE에 오픈 소스 라이브러리 다운로드

Java 애플리케이션 생성

먼저 AWS SDK, Apache Flink 및 AWS 서비스용 커넥터가 포함된 오픈 소스 라이브러리를 다운로드할 수 있습니다. 

Java 샘플 코드

데이터 스트림 및 스트림 연산자를 사용하여 Apache Flink 애플리케이션 코드를 작성합니다. 애플리케이션 데이터 스트림은 애플리케이션 코드 사용에 대한 처리를 수행하는 데이터 구조입니다. 데이터는 원본에서 애플리케이션 데이터 스트림으로 지속적으로 흐릅니다. 하나 이상의 스트림 연산자를 사용하여 애플리케이션 데이터 스트림의 처리를 정의합니다.

3단계: Kinesis Data Analytics에 코드 업로드

Java 애플리케이션 구성

구축 이후 Amazon Kinesis Data Analytics에 코드를 업로드하면 서비스에서 수신 데이터의 볼륨 및 처리량에 대응하는 자동 크기 조정을 포함하여 지속적인 실시간 애플리케이션 실행에 필요한 모든 것을 처리합니다.

Amazon Kinesis Data Analytics Studio를 손쉽게 시작

1단계: Amazon Kinesis Data Analytics Studio 애플리케이션 생성

Java 애플리케이션 생성

Amazon Kinesis Data Analytics, Amazon MSK 또는 Amazon Kinesis Data Streams 콘솔에서 시작할 수 있습니다. 사용자 지정 커넥터를 사용하여 다른 모든 데이터 원본에도 연결할 수 있습니다.

Java 샘플 코드

노트의 개별 구문을 실행하고, 컨텍스트에서 결과를 보며, Apache Zeppelin의 내장형 시각화를 사용하여 개발을 가속화할 수 있습니다. 사용자 정의 함수를 코드에 사용할 수도 있습니다.

3단계: Kinesis Data Analytics 스트리밍 애플리케이션으로 구축하고 배포

Java 애플리케이션 구성

클릭 몇 번으로 코드를 지속적으로 실행되는 스트림 처리 애플리케이션으로 배포할 수 있습니다. 배포된 애플리케이션은 내구성 있는 상태 및 자동 조정이 포함된 Kinesis Data Analytics for Apache Flink 애플리케이션이 됩니다. 코드를 프로덕션으로 전환하기 전에 소스, 대상, 로깅 및 모니터링 수준을 변경할 수 있습니다.

Amazon Kinesis Data Analytics SQL 시작하기

시작하려면 새 Amazon Kinesis Data Analytics 애플리케이션을 생성합니다. AWS에서 제공한 데모 스트림을 입력으로 선택하고, 템플릿을 고른 후, SQL 쿼리를 편집합니다. 그런 다음 콘솔에서 결과를 확인하거나 Amazon Elasticsearch Service로 결과를 로드하여 Kibana를 사용해 시각화합니다. 몇 분 안에 완전한 스트리밍 데이터 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.

1단계: 입력 스트림 구성

입력 스트림 구성

먼저 Amazon Kinesis Data Analytics 콘솔로 이동하여 Kinesis 데이터 스트림 또는 Kinesis Data Firehose 전송 스트림을 입력으로 선택합니다. Amazon Kinesis Data Analytics는 데이터를 수집하고, 표준 데이터 형식을 자동으로 인식하며, 스키마를 제안합니다. 이 스키마를 미세 조정하거나, 입력 데이터가 비정형인 경우에는 AWS의 직관적 스키마 편집기를 사용하여 새로운 스키마를 정의할 수 있습니다.

설명서 보기 

2단계: SQL 쿼리 작성

SQL 쿼리 작성

다음으로 Amazon Kinesis Data Analytics SQL 편집기 및 내장된 템플릿을 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하도록 SQL 쿼리를 작성하고, 라이브 스트리밍 데이터로 이를 테스트합니다.

설명서 보기 

3단계: 출력 스트림 구성

출력 스트림 구성

마지막으로 결과를 로드할 대상을 가리킵니다. Amazon Kinesis Data Analytics는 Amazon Kinesis Data Streams 및 Amazon Kinesis Data Firehose와 즉시 통합되므로 처리된 결과를 Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Elasticsearch Service 또는 자체 사용자 지정 대상으로 손쉽게 전송할 수 있습니다.

설명서 보기 

온라인 교육

자습서 워크숍

이 워크숍에서는 거의 실시간으로 스트리밍 데이터를 수집, 분석 및 시각화하기 위한 포괄적인 스트리밍 아키텍처를 구축합니다. 뉴욕 시에서 택시 회사의 운영을 개선하려고 합니다. 그러면 택시 플릿 운영을 최적화하기 위해 뉴욕 시에서 택시 플릿의 텔레메트리 데이터를 거의 실시간으로 분석할 수 있습니다.

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사전 구축된 솔루션

AWS Streaming Data Solution for Amazon Kinesis

사전 구축된 솔루션을 사용하여 빠르게 시작하세요. AWS Streaming Data Solution for Amazon Kinesis를 사용하여 많은 양의 애플리케이션 로그 캡처, 클릭스트림 데이터 분석, 데이터 레이크로의 지속적 전송과 같은 실시간 스트리밍 사용 사례를 해결하는 데 도움이 됩니다.

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교육 동영상

Amazon Kinesis Data Analytics에서 Apache Flink 애플리케이션을 사용하여 보다 시기 적절하게 데이터에 대한 인사이트를 얻는 방법을 설명하는 15분 길이의 교육 동영상입니다.

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Amazon Kinesis Data Analytics 시작하기

AWS 계정에 가입
AWS 계정에 가입

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시작하기 안내서 검토
시작 안내서 검토

SQL 또는 Apache Flink에 대한 단계별 안내서에서 Amazon Kinesis Data Analytics의 사용 방법을 알아보십시오.

콘솔에서 구축 시작
스트리밍 애플리케이션 구축 시작

Amazon Kinesis Data Analytics 콘솔에서 스트리밍 애플리케이션을 구축하세요.