Corso
Dati in streaming con AWS Kinesis e Lambda
AvanzatoLivello di competenza
Aggiornato 02/2026
AWSCloud4 h22 video56 Esercizi4,500 XP9,194Attestato di conseguimento
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Prova per il BusinessDescrizione del corso
In questo corso imparerai a sfruttare queste tecnologie potenti aiutando una data engineer fittizia di nome Cody. Il tuo obiettivo è aiutarla a raccogliere dati in streaming in tempo reale dai veicoli di proprietà della città, analizzarli e inviare avvisi pertinenti, come segnalazioni di velocità, ai conducenti. Con Amazon Kinesis e Firehose imparerai a ingerire dati da milioni di fonti, per poi usare Kinesis Analytics per analizzare i dati mentre scorrono nello stream. Attiverai anche funzioni serverless in AWS Lambda che eseguiranno azioni in modo condizionale in base ai dati ricevuti. Al termine del corso saprai creare dashboard ElasticSearch in tempo reale con AWS QuickSight e CloudWatch—e, si spera, avrai aiutato Cody a portare a termine il suo ambizioso progetto.
Prerequisiti
Introduction to AWS Boto in PythonIntroduction to ShellStreaming Concepts1
Streaming nel cloud
In questo primo capitolo scoprirai le differenze tra elaborazione batch e in streaming, creerai il tuo primo stream, ne gestirai i permessi, ci scriverai e leggerai da esso.
2
Passare al serverless
Il passo successivo nel tuo percorso sullo streaming è imparare a usare funzioni Lambda di trasformazione per passare al serverless. Con esercizi pratici, aggiungerai layer Lambda e attiverai funzioni Lambda al verificarsi di condizioni specifiche.
3
Analizzare dati in streaming
Ora sei pronto per codificare e decodificare dati in streaming e analizzarli direttamente nello stream. Userai anche più stream per ottenere le velocità massime giornaliere dei veicoli.
4
Monitorare e visualizzare dati in streaming
In questo capitolo finale scoprirai come monitorare le prestazioni del tuo stream usando log, metriche, allarmi e dashboard. Userai Elasticsearch e costruirai la tua dashboard Kibana.
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