コース
AWS Kinesis と Lambda で学ぶストリーミングデータ
上級スキルレベル
更新日 2026/02AWSCloud4時間22 ビデオ56 演習4,500 XP8,954達成証明書
数千の企業の学習者に愛されています
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DataCamp for Businessを試すコース説明
このコースでは、架空のデータエンジニア Cody を手助けしながら、これらの強力な技術を使いこなす方法を学びます。目標は、市が保有する車両からリアルタイムのストリーミングデータを収集・分析し、速度超過のような関連アラートをドライバーに送ることです。Amazon Kinesis と Firehose を使って数百万のソースからデータを取り込み、Kinesis Analytics でストリームを流れるデータをその場で分析します。さらに、AWS Lambda でサーバーレス関数を起動し、受信データに応じて条件付きでアクションを実行します。トレーニングの最後には、AWS QuickSight と CloudWatch を使ってライブの ElasticSearch ダッシュボードを作成できるようになり、Cody の意欲的なプロジェクトの達成にも貢献できるはずです。
前提条件
Introduction to AWS Boto in PythonIntroduction to ShellStreaming Concepts1
Streaming in the cloud
In this first chapter, you will learn about the differences between batch and stream processing, create your first stream, manage its permissions, write to it and read from it.
2
Going serverless
The next step in your streaming data journey is learning how to use transformational lambda functions to go serverless. Through hands-on exercises, you will add lambda layers and trigger lambda functions on specific conditions.
3
Analyzing streaming data
You're now ready to encode and decode streaming data and analyze data directly in the stream. You will even use multiple streams to get daily vehicle top speeds.
4
Monitoring and visualizing streaming data
In this final chapter, you will discover how to monitor your stream's performance using logs, metrics, alarms and dashboards. You will use Elasticsearch and build your own Kibana dashboard.
AWS Kinesis と Lambda で学ぶストリーミングデータ
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