開始使用 Kinesis Analytics 的最佳方式是透過建立範例應用程式取得實作經驗。只要前往 Kinesis Analytics 主控台並建立新的 Kinesis Analytics 應用程式即可。選取我們提供的示範串流做為輸入,挑選一個範本,然後編輯 SQL 查詢。接著您就可以直接在主控台檢視結果,或將輸出載入 Amazon Elasticsearch Service,並使用 Kibana 建立視覺化檢視。只要幾分鐘的時間就能部署一個完整的串流資料應用程式。


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開始使用 Kinesis Analytics 非常簡單。做法影片透過深入探討常用案例和串流處理工作流程的技術,讓您更容易上手。同時也提供重要功能的深度概觀,協助您順利完成工作。請參閱下列連結以觀看記錄:


開發人員指南提供範例串流資料應用程式的逐步解說。其中一些範例也包含逐步指示,可讓您試用並獲得實作體驗。

使用這些範例逐步解說,您將可以:

  • 了解可以使用 Amazon Kinesis Analytics 建立哪些項目
  • 獲得啟動串流應用程式的實作體驗
  • 取得用於建立應用程式的基礎 SQL 程式碼
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預先處理串流 檢視
基本分析 檢視
進階分析 檢視
預先處理應用程式內串流 檢視

作者:Jeff Barr | 2016 年 8 月 11 日

您可能已經知道,Amazon Kinesis 可大幅簡化在 AWS 雲端處理即時串流資料的過程。您只需建立 Kinesis Stream 或 Kinesis Firehose、安排將資料放入其中,然後建立應用程式來處理或分析這些資料,不用設定和執行自己的處理和短期儲存基礎設施。

雖然使用 Kinesis Streams 和 Kinesis Firehose 建立串流資料解決方案已經相對簡單,但我們想讓這個過程更加簡單。無論您是程序性開發人員、資料科學家或 SQL 開發人員,我們都想讓您從連接裝置上的 Web 應用程式、遙測和感應器報告、伺服器日誌以及使用標準查詢語言即時處理大量的點擊流。

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作者:Ryan Nienhuis | 2016 年 8 月 11 日

這是 AWS 大數據部落格中兩篇有關使用 Amazon Kinesis Analytics 在串流資料上撰寫 SQL 文章的第一篇。在此文章中,我提供串流資料的概觀和主要概念 (例如串流 SQL 的基本知識),並使用簡單的範例示範逐步解說。在另一篇文章中,我將說明更進階的使用 Amazon Kinesis Analytics 進行串流處理的概念。

大多數的組織使用批次資料處理來執行每日或每小時的分析,以報告商業決策並改善客戶體驗。然而,如果您能夠即時處理資料並做出反應,就能從這些資料衍生更多更有價值的資訊。事實上,資料的洞見價值會隨著時間迅速降低,因此反應的時間越快,效果就越好。

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