쉽게 Amazon Kinesis를 시작할 수 있습니다. 이 페이지에서는 스트리밍 애플리케이션을 빠르게 시작할 수 있도록 주요 리소스 모음을 제공합니다.


수천 개의 서비스가 조화를 이루어 매일 수백만 시간의 비디오 스트림을 Netflix 고객에게 제공합니다. 이러한 애플리케이션은 규모, 기능 및 기술이 각기 다르지만 모두 Netflix 네트워크를 사용하여 통신합니다. 막대한 트래픽 볼륨과 배포의 동적 특성으로 인해 이러한 서비스 간의 상호 작용을 이해하는 것은 매우 어려운 문제입니다. 이 세션에서는 먼저 Netflix가 이러한 방대한 규모의 문제를 해결하기 위해 Kafka와 같은 다른 데이터 스트리밍 솔루션이 아니라 Kinesis를 선택한 이유를 알아보겠습니다. 그런 다음 Netflix가 어떻게 Kinesis Streams를 사용하여 네트워크 트래픽 로그를 보강하고 실시간으로 사용 패턴을 파악하는지 자세히 살펴보겠습니다. 마지막으로 Netflix가 어떻게 이러한 시스템을 사용하여 포괄적인 종속성 맵을 구축하고, 네트워크 효율성을 개선하고, 장애에 대한 복원력을 강화하는지 다루겠습니다. 이 세션에서는 여러분의 대규모 네트워크에 적용하여 실행 가능한 통찰력을 실시간으로 확보할 수 있는 기술과 프로세스를 확인하시기 바랍니다.

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데이터 레이크를 사용하면 조직 내 직원들이 대부분 데이터를 지속적으로 빠르게 생성하는 개별 데이터 소스의 대규모 정형 및 비정형 데이터에 액세스하고 이를 분석할 수 있습니다. 이러한 데이터를 적시에 분석용으로 제공하려면 안정적이며 비용 효율적으로 이러한 데이터를 데이터 레이크로 수집할 수 있는 스트리밍 솔루션이 필요합니다. Amazon Kinesis Firehose는 손쉽게 스트리밍 데이터를 준비하고 AWS로 로드할 수 있게 해주는 완전관리형 서비스입니다. 이 테크 톡에서는 Amazon Kinesis Firehose에 대한 개요를 제공하며 이 서비스를 사용하여 실시간 스트리밍 데이터를 수집, 변환, 배치 처리 및 압축하여 Amazon S3 데이터 레이크로 로드하는 방법을 자세히 알아봅니다.

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로그 분석은 디지털 마케팅, 애플리케이션 모니터링, 사기 탐지, 광고 기술, 게임 및 IoT와 같은 다양한 애플리케이션을 위해 웹 사이트, 모바일 디바이스, 서버, 센서 등의 로그 데이터를 분석할 수 있도록 지원하는 일반적인 빅 데이터 사용 사례입니다. 로그 분석을 실시간으로 수행하면 정보를 더 빠르게 확보할 수 있으므로, 몇 시간 또는 며칠이 아니라 몇 초 또는 몇 분 만에 통찰력을 확보할 수 있습니다. 이 세션에서는 Amazon Kinesis Firehose를 사용하여 인프라 없이 로그를 수집하고 제공하는 방법을 알아봅니다. 실시간으로 로그 데이터를 처리하여 반응형 분석을 구축하는 데 Amazon Kinesis Analytics를 어떻게 사용할 수 있는지 보여드립니다. 마지막으로 Amazon Elasticsearch Service를 사용하여 로그 데이터를 대화식으로 쿼리하고 시각화하는 방법을 설명합니다.

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Editorial_GettingStarted

다음 샘플 코드 및 도구를 사용하여 Amazon Kinesis로 분석 애플리케이션을 신속하게 구축, 테스트 및 배포할 수 있습니다.

  • AWS 샘플 IoT 분석 코드를 사용하여 애플리케이션은 구축합니다. 처음부터 새로 시작할 필요가 없습니다. 여기에서 다운로드 »
  • Kinesis Data Generator를 사용하여 Kinesis 애플리케이션을 테스트합니다. 자세히 알아보기 »
  • 실습 자습서를 따라 Kinesis를 사용하여 로그 분석 솔루션을 구축합니다. 알아보기 »