Управляемая платформа Apache Flink – Вопросы и ответы по Amazon Kinesis Data Analytics

Общие

Вопрос: Что такое Amazon Kinesis Data Analytics?

Сервис Amazon Kinesis Data Analytics – самое удобное средство для преобразования и анализа потоковых данных в режиме реального времени с помощью Apache Flink. Apache Flink – это платформа и ядро с открытым исходным кодом для обработки потоков данных. Сервис Kinesis Data Analytics упрощает создание приложений Apache Flink, управление ими и интеграцию таких приложений с другими сервисами AWS.

Kinesis Data Analytics обеспечивает все необходимое для непрерывной работы приложений потоковой передачи и выполняет автоматическое масштабирование в зависимости от объема и скорости поступления входных данных. Kinesis Data Analytics избавляет от необходимости управлять серверами, минимальных выплат и расходов на настройку. Вы платите только за ресурсы, используемые приложениями потоковой передачи.

Вопрос. Что представляет собой обработка потоков в режиме реального времени и где ее можно использовать?

Из-за взрывного роста количества источников данных в режиме реального времени компании потребляют данные как никогда быстро. Независимо от того, обрабатываете ли вы данные журналов из мобильных и веб-приложений, данные о покупках с платформ интернет-коммерции или данные датчиков с IoT-устройств, получая информацию в режиме реального времени можно узнать, что происходит с клиентами и бизнесом прямо сейчас.

Вопрос. Для чего предназначен сервис Kinesis Data Analytics?

Сервис Kinesis Data Analytics Можно применять в различных примерах использования для непрерывной обработки данных и получения аналитической информации за считаные секунды или минуты, без ожидания длиной несколько дней или недель. Kinesis Data Analytics позволяет быстро создавать комплексные приложения потоковой обработки данных для анализа журналов или навигации по сайту, Интернета вещей (IoT), рекламных технологий, игр и многого другого. Четыре наиболее распространенных примера использования: извлечение, преобразование и загрузка потоковых данных (ETL), непрерывная генерация метрик, создание аналитических систем с быстрым откликом в режиме реального времени и интерактивная отправка запросов в потоки данных.

Извлечение, преобразование и загрузка потоковых данных (ETL)

Приложения извлечения, преобразования и загрузки потокового данных (ETL) позволяют в режиме реального времени очищать, обогащать, систематизировать и преобразовывать необработанные данные перед их загрузкой в озеро данных или хранилище данных, сокращая или устраняя этапы пакетной ETL‑обработки. Эти приложения могут объединять небольшие записи в файлы большего размера перед их доставкой и выполнять сложные операции объединения потоков и таблиц. Например, можно создать приложение, которое будет непрерывно считывать данные датчика IoT, сохраняемые в потоках данных Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), упорядочивать эти данные по типу датчика, удалять дубликаты данных, приводить данные в соответствие с заданной схемой, а затем доставлять эти данные в Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Непрерывная генерация метрик

Приложения для непрерывной генерации метрик позволяют отслеживать и понимать тенденции изменения данных с течением времени. Такие приложения могут объединять потоковые данные в блоки критически важной информации и эффективно интегрировать ее с базами отчетных данных и сервисами мониторинга для обслуживания приложений и пользователей в режиме реального времени. Благодаря Kinesis Data Analytics вы можете использовать код Apache Flink или SQL для непрерывного анализа временных рядов за указанные интервалы времени. Например, можно создать обновляемую в режиме реального времени турнирную таблицу для мобильной игры, вычисляя лучших игроков каждую минуту, а затем отправляя эти данные в Amazon DynamoDB. Или можно отслеживать входящий трафик веб‑сайта, подсчитывая количество уникальных посетителей сайта каждые пять минут и отправляя обработанные результаты в Amazon RedShift.

Аналитические системы с быстрым откликом, работающие в режиме реального времени

Аналитические приложения с быстрым откликом, работающие в режиме реального времени, отправляют оповещения и предупреждения в режиме реального времени, когда определенные показатели достигают заданных пороговых значений или (в более сложных случаях) когда приложение обнаруживает некие аномалии с помощью алгоритмов машинного обучения (МО). Такие приложения позволяют в режиме реального времени мгновенно реагировать на изменения в бизнесе, например прогнозировать отказ пользователя от мобильного приложения и выявлять системы, работа которых ухудшается. К примеру, приложение может вычислять доступность API или коэффициент успешного использования API клиентами с течением времени, а затем отправлять результаты в Amazon CloudWatch. Можно также создать другое приложение для поиска событий, отвечающих определенным критериям, а затем автоматически отправлять оповещения соответствующим клиентам с помощью Amazon Kinesis Data Streams и Amazon Simple Notification Service (SNS).

Интерактивный анализ потоков данных
Интерактивный анализ позволяет проводить исследование потоковых данных в режиме реального времени. С помощью специальных запросов или программ вы можете изучать потоки из Amazon MSK или Amazon Kinesis Data Streams и визуализировать данные в этих потоках. Например, вы можете просмотреть в режиме реального времени поведение метрики, вычисляющей среднее значение за период времени, и отправить агрегированные данные в выбранное место назначения. Интерактивный анализ также помогает последовательной разработке приложений по обработке потоковых данных. Составляемые вами запросы постоянно обновляются при поступлении новой информации. С помощью Kinesis Data Analytics Studio вы можете развертывать непрерывное выполнение запросов с включенным автоматическим масштабированием и резервным копированием состояния.

Вопрос. Как начать работу с приложениями Apache Flink для Kinesis Data Analytics?

Войдите в консоль Amazon Kinesis Data Analytics и создайте новое приложение потоковой обработки. Можно также использовать интерфейс командной строки AWS или пакеты AWS SDK. После создания приложения перейдите в свою привычную интегрированную среду разработки, подключитесь к AWS и установите библиотеки Apache Flink с открытым исходным кодом и SDK AWS на выбранном языке. Apache Flink – это платформа и ядро с открытым исходным кодом для обработки потоков данных и SDK AWS. Расширяемые библиотеки включают в себя более 25 предварительно созданных операторов потоковой обработки, таких как операторы операций с окнами и агрегации, а также интеграцию с сервисами AWS, например с Amazon MSK, Amazon Kinesis Data Streams и Amazon Kinesis Data Firehose. После создания кода его нужно загрузить в Kinesis Data Analytics, после чего сервис обеспечит все необходимое для непрерывной работы приложений в режиме реального времени, включая автоматическое масштабирование в зависимости от объема и скорости поступления входящих данных.

Вопрос. Как начать работу с приложениями Apache Beam для Kinesis Data Analytics?
Использование Apache Beam для создания приложений Kinesis Data Analytics очень напоминает начало работы с Apache Flink. Выполните инструкции из приведенного выше вопроса и установите все компоненты, необходимые для того, чтобы приложения работали на Apache Beam, в соответствии с инструкциями из руководства для разработчиков. Обратите внимание, что Kinesis Data Analytics поддерживает SDK Java только при работе на Apache Beam.

Вопрос. Как начать работу с Amazon Kinesis Data Analytics Studio?
Создайте новый блокнот Studio в консоли Amazon Kinesis Data Analytics. Сразу после запуска блокнота вы можете открыть его в Apache Zeppelin для мгновенного написания кода на SQL, Python или Scala. Вы можете интерактивно разрабатывать приложения с помощью интерфейса блокнота для Amazon Kinesis Data Streams, Amazon MSK и Amazon S3, используя встроенные интеграции и другие различные источники с пользовательскими коннекторами. Для выполнения специальных запросов к потокам данных и разработки приложения по обработке потоков можно использовать любого оператора, поддерживаемого Apache Flink в Flink SQL и Table API. После того, как вы будете готовы, можно всего за несколько кликов продвинуть свой код в непрерывно работающее приложение потоковой обработки данных с автоматическим масштабированием и надежным состоянием.

Вопрос. Как начать работу с сервисом Kinesis Data Analytics для SQL?

Войдите в консоль Amazon Kinesis Data Analytics и создайте новое приложение потоковой обработки. Можно также использовать интерфейс командной строки AWS или пакеты AWS SDK. Комплексное приложение можно создать за три простых шага: 1) настроить входящие потоковые данные; 2) написать SQL-запросы; 3) указать, куда следует отправлять результаты. Kinesis Data Analytics распознает стандартные форматы данных, такие как JSON, CSV и TSV, и автоматически создает базовую схему. Эту схему можно изменить, а если ваши данные являются неструктурированными, можно определить новую схему, используя интуитивно понятный редактор схем. Затем сервис применит эту схему ко входящему потоку и преобразует его к виду SQL-таблицы, данные в которой постоянно обновляются, что позволит использовать стандартные SQL-запросы для обращения к ней. Для создания запросов пользователи используют наш SQL-редактор.

SQL-редактор поставляется со всеми дополнительными возможностями, включая проверку синтаксиса и тестирование на данных, которые поступают в режиме реального времени. Мы предоставляем шаблоны SQL-кода для решения всевозможных задач: от простого фильтра потоковых данных до продвинутого обнаружения аномалий и аналитики «top-K». Kinesis Data Analytics также предоставляет всю инфраструктуру, необходимую для обработки потока данных любой пропускной способности, и обеспечивает ее эластичное масштабирование. Пользователю не приходится заботиться о планировании и выделении инфраструктуры или брать на себя обязанности по управлению.

Вопрос: Какие лимиты действуют для Kinesis Data Analytics?

Kinesis Data Analytics эластично масштабирует приложение, чтобы его ресурсы соответствовали скорости поступления данных потока‑источника и уровню сложности запросов для большинства сценариев. Подробную информацию о лимитах сервиса см. в разделе Limits руководства разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics для SQL. Подробную информацию о лимитах сервиса для приложений Apache Flink см. в разделе Limits руководства разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics для Apache Flink.

Вопрос. Поддерживает ли Amazon Kinesis Data Analytics регистрацию схем?
Да. С помощью коннекторов Apache Flink DataStream, Amazon Kinesis Data Analytics для приложений Apache Flink может использовать реестр схем AWS Glue – внесерверную функцию AWS Glue. Вы можете интегрировать Apache Kafka / Amazon MSK и Amazon Kinesis Data Streams в качестве приемника или источника с рабочими нагрузками Amazon Kinesis Data Analytics для Apache Flink. Чтобы начать работу и узнать больше, ознакомьтесь с пользовательской документацией для реестров схем.

Основные понятия

Вопрос. Что такое приложение Kinesis Data Analytics?

Приложением называется единица сервиса Kinesis Data Analytics, с которой ведется работа. Приложения Kinesis Data Analytics непрерывно считывают и обрабатывают потоковые данные в режиме реального времени. Используя язык, поддерживаемый Apache Flink, можно создать код приложения для обработки входящих потоковых данных и получения результатов. После этого сервис Kinesis Data Analytics будет записывать результаты обработки в указанный целевой объект.

Каждое приложение состоит из трех основных компонентов.

Входящие данные. Источник потоковых данных для приложения. При настройке источника данных необходимо связать источник потоковых данных с одним или несколькими потоками данных внутри приложения. Данные поступают из одного или нескольких источников данных в потоки данных внутри приложения. Данные из этих потоков обрабатываются внутри приложения с помощью программного кода, а обработанные данные передаются в последующие потоки данных внутри приложения или в целевые объекты. Добавление входящих данных происходит в коде приложения для приложений Apache Flink и с помощью API Kinesis Data Analytics для SQL‑приложений.

Код приложения – последовательность операторов Apache Flink или SQL, которые обрабатывают входящие данные и формируют исходящие данные. В простейшем виде код приложения может состоять из одного оператора Apache Flink или SQL, который считывает данные из потока данных внутри приложения, связанного с источником потоковой передачи, и записывает в поток данных внутри приложения, связанный с исходящими данными. Для блокнота Studio это может быть простой запрос выбора Flink SQL, результаты которого отобразятся в контексте внутри блокнота. Вы можете написать код Apache Flink на поддерживаемых языках для Kinesis Data Analytics для приложений Apache Flink или блокнотов Studio, либо код SQL, который разбивает исходный поток данных в приложении на несколько потоков и применяет дополнительную логику к отдельным потокам для Kinesis Data Analytics для приложений SQL.

Исходящие данные. Внутри приложения можно создать один или несколько потоков данных для хранения промежуточных результатов. После этого можно дополнительно настроить сохранение результатов обработки отдельного потока во внешнем целевом объекте. Добавление входящих данных происходит в коде приложения для приложений Apache Flink, блокнотов Studio и в Kinesis Data Analytics для SQL‑приложений.

Вопрос. Что такое поток данных внутри приложения?

Поток данных внутри приложения – это сущность, которая непрерывно сохраняет данные в приложении для последующей обработки. Приложения непрерывно считывают данные из потоков данных внутри приложения и выполняют запись в них. В приложениях Apache Flink и Studio взаимодействие с потоком происходит внутри приложения, данные обрабатываются с помощью операторов потока. Операторы преобразуют один или несколько потоков данных в новый поток данных. В SQL‑приложениях взаимодействие с потоком внутри приложения происходит так же, как и с SQL‑таблицей, с помощью операторы SQL. Операторы SQL применяются к одному или нескольким потокам данных, а результаты попадают в новый поток данных.

Вопрос. Какой код приложений поддерживает сервис?

Kinesis Data Analytics поддерживает приложения, написанные на Java, Scala и Python, с библиотеками Apache Flink с открытым исходным кодом и вашим собственным кодом. Kinesis Data Analytics также поддерживает приложения, написанные на Java, с библиотеками Apache Beam с открытым исходным кодом и вашим собственным кодом. Kinesis Data Analytics Studio поддерживает код, созданный с использованием совместимых с Apache Flink SQL, Python и Scala.

Управление приложениями

Вопрос. Как отслеживать выполнение операций и производительность приложений Kinesis Data Analytics?

AWS предоставляет различные инструменты, которые можно использовать для мониторинга приложений Kinesis Data Analytics, включая доступ к Flink Dashboard для приложений Apache Flink. Некоторые из этих инструментов можно настроить так, чтобы они осуществляли мониторинг автоматически. Подробнее о мониторинге приложений говорится в следующих источниках:

раздел Monitoring Kinesis Data Analytics руководства разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics для Apache Flink.
раздел Monitoring Kinesis Data Analytics руководства разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics для Studio.
раздел Monitoring Kinesis Data Analytics руководства разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics для SQL.

Вопрос. Как управлять доступом к приложениям Kinesis Data Analytics и контролировать его?

Сервису Kinesis Data Analytics требуются разрешения на чтение записей из потоковых источников данных, определенных для приложения. Кроме того, сервису Kinesis Data Analytics необходимы разрешения на запись исходящих данных приложения в целевые объекты, указанные в настройках исходящих данных приложения. Эти разрешения предоставляются путем создания ролей AWS Identity and Access Management (IAM), которые может принять сервис Kinesis Data Analytics. Разрешения, которые предоставлены для конкретной роли, определяют, что именно сервис Kinesis Data Analytics может делать, когда он принимает эту роль. Подробнее говорится в следующих источниках:

раздел Granting Permissions руководства разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics для Apache Flink.
раздел Granting Permissions руководства разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics Studio.
раздел Granting Permissions руководства разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics для SQL.

Вопрос: Как Kinesis Data Analytics масштабирует приложение?

Kinesis Data Analytics эластично масштабирует приложение, чтобы оно соответствовало скорости передачи данных потока‑источника и уровню сложности запросов для большинства сценариев. Сервис Kinesis Data Analytics выделяет ресурсы в виде блоков обработки Amazon Kinesis (KPU). Один KPU предоставляет 1 виртуальный ЦПУ и 4 ГБ памяти.

Для приложений Apache Flink и блокнотов Studio сервис Kinesis Data Analytics выделяет 50 ГБ хранилища на каждый KPU работающего приложения. Это хранилище используется приложением для создания контрольных точек, при этом доступ к нему можно получить с помощью временного диска. Контрольная точка представляет собой актуальную резервную копию работающего приложения, с помощью которой выполняется немедленное восстановление в случае сбоя приложения. Контролировать параллельное выполнение задач приложения Kinesis Data Analytics для Apache Flink (таких как чтение из источника данных или выполнение оператора) также можно с помощью параметров Parallelism и ParallelismPerKPU в API. Параметр Parallelism определяет число одновременно работающих инстансов задачи. У всех работающих операторов, источников и получателей данных параметр Parallelism по умолчанию имеет значение «один». Параметр ParallelismPerKPU определяет число параллельных задач, которые могут быть запланированы для каждого блока обработки Kinesis (KPU) того или иного приложения; значение по умолчанию равно 1. Дополнительные сведения см. в разделе Scaling руководства разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics для Apache Flink.

Для SQL‑приложений каждый источник потоковых данных связывается с соответствующим потоком внутри приложения. Хотя это и не является обязательным для большинства клиентов, более эффективно использовать KPU можно за счет увеличения количества подпотоков внутри приложения, сопоставленных с источником путем указания параметра, называемого входным параллелизмом. Сервис Kinesis Data Analytics равномерно распределяет разделы источника потоковых данных, то есть сегменты потока данных Amazon Kinesis, в соответствии с указанным числом подпотоков внутри приложения. Например, если используется поток данных Amazon Kinesis из 10 сегментов в качестве источника потоковых данных и для входного параллелизма указано значение 2, сервис Kinesis Data Analytics присвоит по пять сегментов Amazon Kinesis двум подпотокам внутри приложения с названиями «SOURCE_SQL_STREAM_001» и «SOURCE_SQL_STREAM_002». Дополнительную информацию см. в разделе Configuring Application Input руководства по Amazon Kinesis Data Analytics для SQL‑разработчиков.

Вопрос. Какие существуют рекомендации по созданию приложений Kinesis Data Analytics и управлению ими?

Дополнительную информацию и рекомендации по Apache Flink см. в разделе Best Practices руководства разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics для Apache Flink. В этом разделе приведены рекомендации по повышению отказоустойчивости и производительности, ведению журналов, написанию кода и многое другое.

Дополнительную информацию и рекомендации по Amazon Kinesis Data Analytics Studio см. в разделе Best Practices руководства разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics Studio. В данном разделе рассматриваются рекомендации и образцы для приложений SQL, Python и Scala, требования к развертыванию кода непрерывно работающего приложения потоковой обработки, производительность, ведение журнала и многое другое.

Дополнительную информацию и рекомендации по SQL см. в разделе Best Practices руководства разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics для SQL. В этом разделе рассмотрены вопросы управления приложениями, определения схемы входящих данных, подключения к исходящим данным и написания кода приложения.

Вопрос. Я могу получить доступ к ресурсам за пределами облака Amazon VPC с помощью приложения Kinesis Data Analytics для Apache Flink?

Да. Вы можете получить доступ к ресурсам за пределами облака Amazon VPC. Информацию о настройке доступа к VPC для приложения см. в разделе Using an Amazon VPC руководства по Amazon Kinesis Data Analytics для разработчиков.

Вопрос. Может ли одно приложение Kinesis Data Analytics для Apache Flink получить доступ к множеству облаков VPC?

Нет. Если указано множество подсетей, они все должны находиться в одном облаке VPC. Подключиться к другим облакам VPC можно с помощью пирингового подключения VPC.

Вопрос. Может ли приложение Kinesis Data Analytics для Apache Flink, подключенное к облаку VPC, также получить доступ к Интернету и адресам сервиса AWS?

Приложения Kinesis Data Analytics для Apache Flink и блокноты Kinesis Data Analytics Studio, настроенные на доступ к ресурсам в конкретном облаке VPC, по умолчанию не будут иметь доступа к Интернету. Информацию о настройке доступа к Интернету для приложения см. в разделе Internet and Service Access руководства по Amazon Kinesis Data Analytics для разработчиков.

Цены и оплата

Вопрос. Сколько стоит использование Kinesis Data Analytics?

При работе с Amazon Kinesis Data Analytics вы платите только за то, что реально используете. При использовании Amazon Kinesis Data Analytics не требуется выделять ресурсы или вносить авансовые платежи.

Оплата начисляется на почасовой основе, исходя из числа блоков обработки Amazon Kinesis (KPU), использованных при работе приложения потоковой передачи. KPU представляет собой единицу ресурса потоковой обработки, которая включает 1 виртуальный ЦПУ и 4 ГБ оперативной памяти. Amazon Kinesis Data Analytics автоматически масштабирует количество KPU, необходимых приложению для обработки потоков данных, по мере изменения требований к памяти и вычислительной мощности в зависимости от сложности обработки и скорости обработки потоковых данных.

При оркестрации приложений Apache Flink и Apache Beam взимается дополнительная плата за единицу KPU на каждое приложение. При использовании приложений Apache Flink и Apache Beam также взимается плата за хранилище запущенного приложения и за надежные резервные копии приложения. Хранилище запущенного приложения используется для обработки данных с фиксацией состояния в Amazon Kinesis Data Analytics и оплачивается с учетом количества ГБ-месяц. Создание постоянных резервных копий приложений (с оплатой по количеству использованных гигабайтов в месяц) предоставляется в качестве дополнительной возможности и позволяет выполнять восстановление на момент времени.

В Amazon Kinesis Data Analytics Studio в режиме разработки или в интерактивном режиме начисляется плата за один дополнительный процессор оркестровки приложений и один процессор интерактивной разработки. Также взимается плата за работу хранилища приложений. Плата за надежные резервные копии приложений не взимается.

Дополнительную информацию о ценах см. на странице цен на Amazon Kinesis Data Analytics.

Вопрос: Доступен ли сервис Kinesis Data Analytics на уровне бесплатного пользования AWS?

Нет. В настоящее время сервис Kinesis Data Analytics недоступен на уровне бесплатного пользования AWS. Уровень бесплатного пользования AWS – это программа, в рамках которой предлагается бесплатно воспользоваться пробной версией ряда сервисов AWS.

Вопрос. Будет ли взиматься плата за приложение Kinesis Data Analytics, которое запущено, но не обрабатывает какие‑либо данные из источника?

Для работающих приложений Apache Flink и Apache Beam в Kinesis Data Analytics плата начисляется минимум за два KPU и 50 ГБ хранилища приложений.

Для блокнотов Kinesis Data Analytics Studio плата начисляется минимум за три KPU и 50 ГБ хранилища приложений.

Когда приложение Kinesis Data Analytics работает, для SQL‑приложений плата начисляется минимум за один KPU.

Вопрос. Какие другие расходы, помимо непосредственной платы за сервис, может повлечь использование Kinesis Data Analytics?

Kinesis Data Analytics – это полностью управляемое решение потоковой обработки данных, которое не зависит от источников потоковых данных, откуда оно считывает данные, и целевых объектов, куда оно записывает обработанные данные. Отдельная плата будет начисляться за сервисы, из которых приложение считывает данные и в которые оно записывает данные.

Создание приложений Apache Flink

Создание кода для приложений, использующих Apache Flink

Вопрос. Что такое Apache Flink?

Apache Flink – это платформа с открытым исходным кодом и сервис потоковой и пакетной обработки данных. Она упрощает создание приложений потоковой передачи, поскольку предоставляет мощные операторы и очень хорошо решает основные проблемы потоковой передачи, такие как обработка дубликатов. Apache Flink обеспечивает распределение данных, обмен данными и отказоустойчивость для выполнения распределенных вычислений над потокам данных.

Вопрос. Как начать разрабатывать приложения?

Сначала можно загрузить библиотеки с открытым исходным кодом, включая SDK AWS, Apache Flink и соединители для сервисов AWS. Инструкции по загрузке библиотек и созданию первого приложения см. в руководстве по Amazon Kinesis Data Analytics для разработчиков Apache Flink.

Вопрос. Как выглядит код приложения?

В коде Apache Flink используются потоки данных и операторы для работы с ними. Потоки данных приложения – это структура данных, обработка которых выполняется с помощью кода. Данные непрерывно поступают из источников в потоки данных приложения. Для определения процедуры обработки потоков данных приложения, включающей преобразование, разделение, объединение, присоединение и определение интервала, используется один или несколько операторов потока. Потоки данных и операторы могут быть соединены в последовательные и параллельные цепочки. Небольшой пример использования псевдокода показан ниже.

DataStream <GameEvent> rawEvents = env.addSource(
 New KinesisStreamSource(“input_events”));
DataStream <UserPerLevel> gameStream =
 rawEvents.map(event - > new UserPerLevel(event.gameMetadata.gameId, 
   event.gameMetadata.levelId,event.userId));
gameStream.keyBy(event -> event.gameId)
            .keyBy(1)
            .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1)))
            .apply(...) - > {...};
gameStream.addSink(new KinesisStreamSink("myGameStateStream"));

Вопрос. Как использовать операторы?

Операторы принимают поток данных приложения в качестве входных данных и отправляют обработанные данные в поток данных приложения в качестве выходных данных. Операторы можно соединять для создания приложений с несколькими этапами обработки, при этом для их внедрения и работы не требуются глубокие знания распределенных систем.

Вопрос. Какие операторы поддерживаются?

Kinesis Data Analytics для Apache Flink включает в себя более 25 операторов из Apache Flink, включая операторы сопоставления, KeyBy, агрегирования, объединения окон и операций с окнами, которые можно применять для решения задач в разнообразных примерах использования. Оператор сопоставления позволяет выполнять произвольную обработку, беря один элемент из входящего потока данных и создавая другой элемент. Оператор KeyBy логически упорядочивает данные, используя заданный ключ, позволяющий обрабатывать одинаковые точки данных вместе. Оператор Aggregations выполняет обработку по нескольким ключам, таким как сумма, мин. и макс. Оператор Window Join объединяет два потока данных по заданному ключу и интервалу. Оператор Window группирует данные, используя ключ и, как правило, операции с ограничением по времени, например подсчет количества уникальных элементов за 5‑минутный период времени.

Если этих операторов недостаточно для приложения, можно создать собственные операторы. Другие примеры можно найти в разделе «Operators» руководства разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics для Apache Flink. Полный список операторов Apache Flink можно найти в разделе Operators документации по Apache Flink.

Вопрос. Какие типы интеграции поддерживаются в приложениях Kinesis Data Analytics для Apache Flink?

Можно настроить встроенные возможности интеграции с минимальными требованиями к коду или создать собственную интеграцию для подключения практически к любому источнику данных. Библиотеки с открытым исходным кодом на основе Apache Flink поддерживают потоковые источники и целевые объекты (получатели) для выполнения доставки данных. Это также подразумевает поддержку дополнения данных через асинхронные коннекторы ввода-вывода. Список коннекторов, включенных в библиотеки с открытым исходным кодом, приведен ниже.

Источники потоковых данных: Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Kinesis Data Streams  Целевые объекты или получатели данных: Amazon Kinesis Data Streams,
Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon DynamoDB, Amazon Elasticsearch Service и Amazon S3 (посредством интеграции файловых получателей данных)

Apache Flink также включает другие коннекторы, в том числе для Apache Kafka, Apache Cassandra, Elasticsearch и других систем.

Вопрос. Могут ли приложения Kinesis Data Analytics для Apache Flink реплицировать данные в разные потоки и (или) темы?
Да. Приложения Apache Flink сервиса Kinesis Data Analytics можно использовать для репликации данных между Amazon Kinesis Data Streams, Amazon MSK и другими системами. В примере, приведенном в документации, продемонстрировано, как читать данные из одной темы Amazon MSK и записывать в другую.

Вопрос. Поддерживается ли возможность настраиваемой интеграции?

Добавить источник или целевой объект в свое приложение можно с помощью набора примитивов, позволяющих осуществлять чтение из файлов, каталогов, сокетов и прочих источников, к которым можно получить доступ через Интернет, а также запись в них. Apache Flink предоставляет такие примитивы для источников данных и получателей данных. Примитивы поставляются с конфигурациями, которые позволяют осуществлять непрерывное или однократное чтение и запись данных в асинхронном или синхронном режиме, а также многое другое. Например, можно настроить приложение для непрерывного чтения данных из Amazon S3, расширив существующую интеграцию с источником на основе файлов.

Вопрос. Какую модель доставки обеспечивают приложения Kinesis Data Analytics для Apache Flink?

Приложения Apache Flink в Kinesis Data Analytics используют модель доставки «строго однократно», если приложение построено с использованием идемпотентных операторов, включая операторы источников и получателей данных. Это означает, что обработанные данные окажут влияние на последующие результаты один и только один раз. Контрольные точки сохраняют текущее состояние приложения и позволяют приложениям Kinesis Data Analytics для Apache Flink восстанавливать работу с прерванного места для обеспечения той же семантики, что и при бесперебойном выполнении. Контрольные точки для приложений Apache Flink предоставляются с использованием функциональных возможностей создания контрольных точек Apache Flink. По умолчанию приложения Kinesis Data Analytics для Apache Flink использует семантику Apache Flink «строго однократно». Приложение будет поддерживать семантику обработки «строго однократно», если это приложение создано с использованием источников, операторов и получателей данных, использующих семантику Apache Flink «строго однократно».

Вопрос: Можно ли получить доступ к локальному хранилищу из хранилища приложения?

Да. Kinesis Data Analytics для Apache Flink предоставляет для работающих приложений 50 ГБ хранилища на каждый блок обработки Kinesis (KPU). Хранилище в Kinesis Data Analytics масштабируется вместе с приложением. Хранилище работающего приложения используется для сохранения состояния приложения с помощью контрольных точек. Оно также доступно для использования кодом приложения в качестве временного диска для кэширования данных или для любых других целей. Kinesis Data Analytics может в любое время удалить из хранилища работающего приложения данные, которые не были сохранены с помощью контрольных точек (например, операторы, источники, получатели данных). Все данные, хранящиеся в хранилище работающих приложений, шифруются при хранении.

Вопрос. Как Kinesis Data Analytics для Apache Flink автоматически создает резервные копии моего приложения?

Kinesis Data Analytics автоматически создает резервную копию состояния работающего приложения с помощью контрольных точек и снимков состояния. Контрольные точки сохраняют текущее состояние и позволяют приложениям Kinesis Data Analytics для Apache Flink восстанавливать его для обеспечения той же семантики, что и при бесперебойном выполнении. Контрольные точки используют хранилище работающего приложения. Снимки состояния сохраняют точку восстановления, позволяющую выполнять для приложений восстановление на момент времени. Снимки состояния используют постоянные резервные копии приложения.

Вопрос: Что такое снимки состояния приложения?

Снимки состояния позволяют создавать точку восстановления и восстанавливать приложение на момент времени в прошлом. Это позволяет сохранять предыдущее состояние приложения и выполнять откат приложения к этому состоянию в любое время. Сервис позволяет настроить, сколько снимков состояния (от нуля до тысяч штук) требуется хранить в любой конкретный момент времени. Для снимков состояния используются постоянные резервные копии приложения, при этом Kinesis Data Analytics взимает плату в зависимости от их размера. Kinesis Data Analytics по умолчанию шифрует данные, сохраненные в снимках состояния. Можно удалить отдельные снимки состояния с помощью API или все снимки состояния, удалив приложение.

Вопрос. Какие версии Apache Flink поддерживаются?

Узнать больше о поддерживаемых версиях Apache Flink можно на странице примечаний к выпуску аналитики данных Amazon Kinesis. На этой странице также указаны версии Apache Beam, Java, Python и AWS SDK, которые поддерживает Аналитика данных Amazon Kinesis.

Вопрос. Могут ли приложения Аналитики данных Amazon Kinesis для Apache Flink выполняться на Apache Beam?

Да, Аналитика данных Amazon Kinesis для Apache Flink поддерживает приложения для потоковой передачи, созданные с использованием Apache Beam. Вы можете создавать потоковые приложения Apache Beam на Java и запускать их на различных движках и сервисах, включая использование Apache Flink с помощью Аналитики данных Amazon Kinesis. Информацию о поддерживаемых версиях Apache Flink и Apache Beam можно найти в документации Аналитики данных Amazon Kinesis.

Создание приложений Amazon Kinesis Data Analytics Studio

Вопрос. Как разработать приложение Studio?
Вы можете начать с Amazon Kinesis Data Analytics Studio, Amazon Kinesis Data Streams или консолей Amazon MSK и несколькими щелчками мыши запустить бессерверный блокнот для мгновенного запроса потоков данных и выполнения интерактивной аналитики данных.

Интерактивная аналитика данных. Вы можете написать код в блокноте на SQL, Python или Scala, чтобы взаимодействовать с потоковыми данными и получать ответ на запрос в течение нескольких секунд. Вы можете использовать встроенные визуализации для изучения данных и просматривать аналитические выводы о потоках в режиме реального времени непосредственно в своем блокноте, а также легко разрабатывать приложения для обработки потоков на базе Apache Flink.

Как только ваш код будет готов к запуску в виде рабочего приложения, вы можете одним щелчком мыши перейти к приложению потоковой обработки, обрабатывающему гигабайты данных в секунду без использования серверов.

Приложение для потоковой обработки. Когда вы будете готовы продвигать собственный код в производство, вы можете создать код, нажав на кнопку. Нажмите кнопку Deploy as stream processing application («Развернуть как приложение обработки потока») в интерфейсе блокнота или выполнить одну команду в CLI. Сервис Studio возьмет на себя управление инфраструктурой, необходимой для запуска приложения обработки потока в масштабе, включит автоматическое масштабирование и надежное состояние, также как и в приложении Amazon Kinesis Data Analytics для Apache Flink.

Вопрос. Как выглядит код приложения?
Вы можете написать код в блокноте на предпочитаемом языке SQL, Python или Scala, используя API таблицы Apache Flink. API таблицы – это высокоуровневый абстрактный и реляционный API, который поддерживает сверхмножество возможностей SQL. Он предлагает знакомые операции, такие как выбор, фильтрация, объединение, группировка, агрегирование и т.д., а также специфические понятия для потока, такие как создание окна. Используйте %<интерпретатор>, чтобы указать язык, который будет использоваться в разделе блокнота, и легко переключайтесь между языками. Интерпретаторы – это плагины Apache Zeppelin, которые позволяют разработчикам указывать язык или механизм обработки данных для каждого раздела блокнота. Для улучшения функционала кода вы также можете создавать пользовательские функции и ссылаться на них.

Вопрос. Какие операции SQL поддерживаются?
Вы можете выполнять такие операции SQL, как сканирование и фильтрация (SELECT, WHERE), агрегирование (GROUP BY,GROUP BY WINDOW, HAVING), набор (UNION, UNIONALL, INTERSECT, IN, EXISTS), порядок (ORDER BY, LIMIT), объединение (INNER, OUTER, временное окно – BETWEEN, AND, объединение с временными таблицами – таблицами, которые отслеживают изменения во течение времени), Top N, дедупликация и распознавание шаблонов. Некоторые из этих запросов, например, GROUP BY, OUTER JOIN и Top N, – «обновление результатов» для потоковых данных, а значит результаты постоянно обновляются по мере обработки потоковых данных. Также поддерживаются другие операторы DDL, такие как CREATE, ALTER и DROP. Полный список запросов и образцов см. по ссылке https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/table/sql/queries.html.

Вопрос. Как поддерживаются Python и Scala?

API таблицы Apache Flink поддерживает Python и Scala посредством языковой интеграции с использованием строк Python и выражений Scala. Поддерживаемые операции похожи на аналогичные операции SQL, включая выбор, порядок, группировку, объединение, фильтрацию и создание окон. Полный список операций и примеры приведены в нашей документации.

Вопрос. Какие версии Apache Flink и Apache Zeppelin поддерживаются?

Узнать больше о поддерживаемых версиях Apache Flink можно на странице примечаний к выпуску Аналитики данных Amazon Kinesis. На этой странице также указаны версии Apache Zeppelin, Apache Beam, Java, Python и AWS SDK, которые поддерживает Аналитика данных Amazon Kinesis.

Вопрос. Какие типы интеграции поддерживаются по умолчанию в приложениях Kinesis Data Analytics Studio?

Источники данных: Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Kinesis Data Streams, Amazon S3
Целевые объекты или получатели: Amazon MSK, Amazon Kinesis Data Streams и Amazon S3

Вопрос. Поддерживается ли возможность настраиваемой интеграции?
Вы можете настроить иные интеграции с помощью нескольких дополнительных шагов и строк кода Apache Flink (Python, Scala или Java), чтобы указать соединения со всеми поддерживаемыми интеграциями Apache Flink, включая такие целевые объекты, как Amazon OpenSearch Service, Amazon ElastiCache for Redis, Amazon Aurora, Amazon Redshift, Amazon DynamoDB, Amazon Keyspaces и другие. Исполняемые файлы для пользовательских коннекторов можно прикрепить при создании или настройке приложения Studio.

Вопрос. Мне следует разрабатывать с помощью Kinesis Data Analytics Studio или Kinesis Data Analytics SQL?
Мы рекомендуем начать работу с Kinesis Data Analytics Studio, поскольку этот сервис предлагает более полный процесс обработки потоков с однократной обработкой. Kinesis Data Analytics Studio предлагает разработку приложений для потоковой обработки на выбранном вами языке (SQL, Python и Scala), масштабирует обработку до ГБ/с, поддерживает длительные вычисления в течение нескольких часов или даже дней, выполняет обновление кода за секунды, обрабатывает несколько входящих потоков одновременно и работает с различными типами потоков, включая Amazon Kinesis Data Streams и Amazon MSK.

Создание приложений Kinesis Data Analytics SQL

Для новых проектов рекомендуется использовать обновленную студию Kinesis Data Analytics вместо Kinesis Data Analytics для приложений SQL. Сервис Kinesis Data Analytics Studio сочетает простоту использования и широкие аналитические возможности, позволяя создавать сложные приложения для обработки потоков за считанные минуты.

Настройка входных данных для SQL‑приложений

Вопрос. Какие источники входных данных поддерживаются в SQL‑приложениях Kinesis Data Analytics?

SQL‑приложения в Kinesis Data Analytics поддерживают два типа источников входных данных: источники потоковых данных и источники ссылочных данных. Источник потоковых данных непрерывно генерирует данные, которые поступают в приложение для обработки. Источник ссылочных данных предоставляет статичные данные, которые используются приложением в качестве дополнения к данным, поступающим из источников потоковых данных. В каждом приложении можно использовать не более одного источника потоковых данных и не более одного источника ссылочных данных. Приложение непрерывно считывает и обрабатывает новые данные из источников потоковых данных, включая Amazon Kinesis Data Streams и Amazon Kinesis Data Firehose. Приложение считывает данные из источника ссылочных данных, включая Amazon S3, в полном объеме для дополнения данных из источника потоковых данных с помощью SQL-оператора JOIN.

Вопрос: Что такое источник ссылочных данных?

Источник ссылочных данных предоставляет статичные данные, которые используются приложением в качестве дополнения к данным, поступающим из источников потоковых данных. Ссылочные данные хранятся в виде объектов в корзине S3. При запуске SQL‑приложения Kinesis Data Analytics считывает объект S3 и создает внутри приложения SQL‑таблицу для хранения ссылочных данных. После этого код приложения может объединить ее с потоком внутри приложения. Обновить данные в этой таблице SQL можно с помощью вызова API UpdateApplication.

Вопрос: Как настроить источник потоковых данных в SQL‑приложении?

Источником потоковых данных может быть поток данных Amazon Kinesis или поток доставки Amazon Kinesis Data Firehose. SQL‑приложение Kinesis Data Analytics в режиме реального времени непрерывно считывает новые данные из источников потоковых данных по мере их поступления. Доступ к данным в коде SQL обеспечивается через потоки данных внутри приложения. Поток данных в приложении функционирует как таблица SQL, поскольку данные можно создавать, вставлять в поток и выбирать из него. Разница состоит в том, что данные в потоке внутри приложения постоянно дополняются новыми из источника потоковых данных.

Для добавления источника потоковых данных можно использовать Консоль управления AWS. Дополнительную информацию об источниках см. в разделе Configuring Application Input руководства по Kinesis Data Analytics для SQL‑разработчиков.

Вопрос: Как настроить источник ссылочных данных в SQL‑приложении?

Источником ссылочных данных может быть объект Amazon S3. При запуске SQL‑приложение Kinesis Data Analytics целиком считывает данные объекта S3. Доступ к данным в коде SQL обеспечивается через таблицу. Наиболее распространенный способ использования источника ссылочных данных – дополнение данных, поступающих из источника потоковых данных, с помощью команды SQL JOIN.

С помощью интерфейса командной строки AWS можно добавить источник ссылочных данных, указав корзину S3, объект, роль IAM и связанную схему. Kinesis Data Analytics загружает эти данные при запуске приложения и повторно загружает их при каждом вызове API Update.

Вопрос: Какие форматы данных поддерживаются для SQL‑приложений?

SQL‑приложения в Kinesis Data Analytics могут определять схему и автоматически анализировать записи JSON и CSV, использующие кодировку UTF‑8, с помощью API DiscoverInputSchema. Эта схема применяется для данных, считанных из потока для последующей вставки в поток внутри приложения.

Для других данных, использующих кодировку UTF‑8 и не использующих разделитель, применяется разделитель, отличный от такового в CSV. Если с помощью API определения схему не удалось определить полностью, можно сделать это с помощью интерактивного редактора схемы или воспользоваться возможностями работы со строками для структурирования данных. Дополнительную информацию см. в разделе Using the Schema Discovery Feature and Related Editing руководства по Amazon Kinesis Data Analytics для SQL‑разработчиков.

Вопрос: Как обеспечивается доступ SQL‑кода к входящему потоку данных?

Kinesis Data Analytics для SQL применяет указанную схему и передает данные в один или несколько потоков внутри приложения для источников потоковых данных, а также в одну таблицу SQL для источников ссылочных данных. По умолчанию количество потоков в приложении равно одному, что в большинстве случаев отвечает потребностям пользователей. Если приложение не успевает обрабатывать данные из источника потока, как это определено в метрике MillisBehindLatest сервиса CloudWatch, это количество следует увеличить. Необходимое число подпотоков в приложении определяется как производительностью источника потока, так и сложностью запросов. Параметр, используемый для указания количества подпотоков в приложении, которые сопоставляются с источником потоковых данных, называется входным параллелизмом.

Создание кода SQL‑приложений

Вопрос. Как выглядит код SQL‑приложения?

Код приложения – последовательность операторов языка SQL, которые обрабатывают входящие и формируют исходящие данные. Эти операторы SQL работают с потоками внутри приложения и таблицами ссылочных данных. Поток данных внутри приложения напоминает постоянно обновляемые таблицы, для которых можно выполнять SQL-операции SELECT и INSERT. Доступ к целевым объектам из кода SQL и сконфигурированным источникам данных обеспечивается с помощью потоков внутри приложения. Можно также создавать дополнительные подпотоки внутри приложения для сохранения промежуточных результатов запроса.

Для работы с потоками внутри приложения можно использовать следующий шаблон.

Всегда используйте оператор SELECT в контексте оператора INSERT. При выборе строки вставляйте результаты в другой поток внутри приложения.
Используйте оператор INSERT в контексте «закачки» данных.
«Закачка» данных используется, чтобы сделать непрерывными работу оператора INSERT и запись данных в поток внутри приложения.

Приведенный ниже SQL‑код обеспечивает работу простого приложения.

CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
    ticker_symbol VARCHAR(4),
    change DOUBLE,
    price DOUBLE);

CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS 
  INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"    
    SELECT STREAM ticker_symbol, change, price    
    FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001";

Дополнительную информацию см. в разделе Application Code руководства по Amazon Kinesis Data Analytics для SQL‑разработчиков.

Вопрос: Какую помощь в написании SQL‑кода предлагает Kinesis Data Analytics?

В Kinesis Data Analytics входит библиотека аналитических шаблонов для стандартных вариантов использования, включающих фильтры потоковых данных, обработку временных интервалов и обнаружение аномалий. Эти шаблоны доступны в редакторе SQL в Консоли управления AWS. После создания приложения и перехода к редактору SQL шаблоны будут доступны в верхнем левом углу консоли.

Вопрос: Как в Kinesis Data Analytics выполнить обнаружение аномалий в режиме реального времени?

Kinesis Data Analytics содержит встроенные SQL‑функции для нескольких продвинутых аналитических методов, в том числе для обнаружения аномалий. Для обнаружения аномалий в режиме реального времени нужно просто включить вызов этой функции в свой SQL‑код. Для реализации обнаружения аномалий Kinesis Data Analytics использует алгоритм Random Cut Forest. Дополнительная информация по алгоритму Random Cut Forests приведена в техническом описании «Streaming Data Anomaly Detection».

Настройка целевых объектов в SQL‑приложениях

Вопрос. Какие целевые объекты поддерживает сервис?

Kinesis Data Analytics для SQL поддерживает до трех целевых объектов на каждое приложение. Сохранять результаты SQL‑запросов можно в Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service (через Amazon Kinesis Data Firehose) и Amazon Kinesis Data Streams. Можно записывать данные в целевой объект, не поддерживаемый непосредственно Kinesis Data Analytics, передавая результаты SQL‑запросов в Amazon Kinesis Data Streams и используя его интеграцию с AWS Lambda для отправки данных в выбранный целевой объект.

Вопрос. Как настроить целевой объект?

В коде приложения нужно указать вывод результатов операторов SQL в один или несколько потоков внутри приложения. Можно добавить в приложение дополнительную конфигурацию вывода данных, которая позволит сохранять все данные, записанные в потоки приложения, не более чем в четыре внешних целевых объекта. Этими внешними целевыми объектами могут быть корзина Amazon S3, таблица Amazon Redshift, домен Amazon OpenSearch Service (через Amazon Kinesis Data Firehose) и поток данных Amazon Kinesis. Каждое приложение может поддерживать до четырех целевых объектов, при этом можно использовать любое сочетание перечисленных вариантов. Дополнительную информацию см. в разделе Configuring Output Streams руководства по Amazon Kinesis Data Analytics для SQL‑разработчиков.

Вопрос: Мой целевой объект напрямую не поддерживается. Как я могу отправить в него результаты SQL-запросов?

Для записи данных в целевой объект, который не поддерживается напрямую, можно использовать сервис AWS Lambda и Kinesis Data Analytics for SQL. Мы рекомендуем записывать результаты в поток данных Amazon Kinesis, а затем использовать AWS Lambda для чтения результатов обработки и отправки их в выбранный целевой объект. Дополнительную информацию см. в разделе Example: AWS Lambda Integration руководства по Amazon Kinesis Data Analytics для SQL‑разработчиков. В качестве альтернативы можно использовать поток доставки Kinesis Data Firehose для загрузки данных в Amazon S3, а затем вызвать функцию AWS Lambda для чтения и отправки этих данных в выбранный целевой объект. Дополнительную информацию см. в разделе Using AWS Lambda with Amazon S3 руководства для разработчиков по AWS Lambda.

Вопрос: Какую модель доставки обеспечивает сервис Kinesis Data Analytics?

SQL‑приложения в Kinesis Data Analytics для вывода данных приложения в настроенные целевые объекты используют модель доставки «не менее одного раза». Приложения Kinesis Data Analytics используют внутренние контрольные точки, являющиеся моментами времени, когда исходящие записи были доставлены в целевые объекты и при этом потери данных отсутствовали. Сервис использует контрольные точки по мере необходимости, чтобы убедиться, что исходящие данные приложения доставлены в определенные целевые объекты не менее одного раза. Дополнительную информацию о модели доставки см. в разделе Configuring Application Output руководства по Amazon Kinesis Data Analytics для SQL‑разработчиков.

Сравнение с другими решениями для обработки потоковых данных

Вопрос. Чем использование Amazon Kinesis Data Analytics отличается от запуска собственного приложения с помощью клиентской библиотеки Amazon Kinesis?

Клиентская библиотека Amazon Kinesis (KCL) – это встроенная библиотека, позволяющая создавать пользовательские приложения для считывания и обработки данных из потока данных Amazon Kinesis. Она берет на себя такие сложные задачи, как адаптация к изменениям объема потока данных, балансировка нагрузки потоковых данных, координация распределенных сервисов и отказоустойчивая обработка данных. KCL позволяет разработчику сосредоточить внимание на бизнес‑логике создаваемого приложения.

С помощью Kinesis Data Analytics можно обрабатывать потоковые данные в режиме реального времени и выполнять запросы к ним. Amazon Kinesis Analytics позволяет использовать стандартный язык SQL для обработки потоков данных без необходимости изучать новые языки программирования. Просто укажите Kinesis Data Analytics на входящий поток данных, напишите SQL‑запросы и уточните, куда следует записать результаты обработки. Сервис Kinesis Data Analytics использует библиотеку KCL для чтения данных из источников потоковых данных в качестве одной из составляющих основного приложения. Он позволяет абстрагироваться от этого, а также от многих других, более сложных понятий, связанных с использованием библиотеки KCL, таких как применение контрольных точек.

Когда требуется полностью управляемое решение и возможность использовать SQL для обработки данных из потока, следует выбрать Kinesis Data Analytics. Библиотеку KCL стоит использовать, когда требуется создать специализированное решение для обработки данных, требования к которому не соответствуют настройкам Kinesis Data Analytics, и при этом есть возможность самостоятельно управлять созданным пользовательским приложением.

Соглашение об уровне обслуживания

Вопрос: Что гарантирует соглашение об уровне обслуживания Amazon Kinesis Data Analytics?

Соглашение об уровне обслуживания (SLA) Amazon Kinesis Data Analytics гарантирует бесперебойную ежемесячную работу сервиса Amazon Kinesis Data Analytics на уровне не менее 99,9 %.

Вопрос. Как узнать, могу ли я претендовать на компенсацию по соглашению об уровне обслуживания (SLA)?

Компенсация по соглашению об уровне обслуживания Amazon Kinesis Data Analytics по условиям нашего соглашения об уровне обслуживания в отношении Amazon Kinesis Data Analytics предоставляется, если бесперебойная ежемесячная работа сервиса в рамках одного региона в нескольких зонах доступности, в которых запущено задание, составила менее 99,9 % в течение любого оплачиваемого месяца. С условиями и положениями соглашения об уровне обслуживания, а также подробностями оформления заявки на компенсацию можно ознакомиться на странице сведений о SLA в отношении Amazon Kinesis.

Начать работу с Amazon Kinesis Data Analytics

Расчет стоимости

Посетите страницу цен на Amazon Kinesis Data Analytics.

Ознакомиться с руководством по началу работы

Из этого пошагового руководства вы узнаете, как использовать Amazon Kinesis Data Analytics для работы с SQL илиApache Flink.

Разработка приложений потоковой передачи

Создайте свое первое приложение потоковой передачи в консоли Amazon Kinesis Data Analytics.

Вопросы и ответы по Amazon Kinesis Data Analytics