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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 2026/02

AWSのサーバーレス技術を用いてストリーミングデータの扱い方を学びます。

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AWSCloud

4時間

22 ビデオ

56 演習

4,500 XP

9,184

修了証明書

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コース説明

不正検知で取引を安全に保ったり、交通信号で渋滞を緩和したり——私たちが日々意識せずに使っている仕組みを支えているのは何でしょうか？その答えは、さまざまなソースから継続的に生成されるストリーミングデータと、Amazon Kinesis や AWS Lambda のようなサーバーレス技術です。

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 Python Introduction to Shell Streaming Concepts

1

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.

What is streaming and why does it matter?

Batch vs stream

Producers and destinations

Managing Firehose delivery streams

Getting ready for the first stream

Creating roles

IAM users vs. roles

Permissions practice

S3 bucket creation

Working with the Firehose delivery stream

Create your first Firehose stream

Writing to a Firehose stream

Reading Firehose data

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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.

Going serverless

Creating and running Lambda functions

Serverless vs servers

Lambda function components

Reading data from S3 based on an event

Your first live lambda!

Adding a lambda layer

Lambda flow

Using environment variables

Serverless data workflow

Fast vs slow lambdas

A time-triggered lambda

Time-triggered lambda code

Serverless APIs

Create an API lambda

A serverless API

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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.

A transformational Lambda

Transforming data inside a stream

Encoding and decoding base64

Create a transformational lambda

A barebones transformational lambda

Analyzing data in the stream

Creating a Kinesis data analytics application

Kinesis data analytics vs transformational Lambda

Building a Kinesis data analytics application

Kinesis data analytics SQL components

Using multiple streams

Delivering data from Kinesis Analytics

Get the daily top speed

Using Kinesis data analytics for alerts

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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.

Streaming data case study

Creating an Elasticsearch cluster

RedShift vs Elasticsearch

Monitoring performance

Cloudwatch dasbhoards and alarms

Cloudwatch components

Cloudwatch monitoring flow

Visualizing streaming data

Working with ElasticSearch using Kibana

Cloudwatch vs Elasticsearch

Elasticsearch visualization flow

An alternative approach

Another alternative approach

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AWS Kinesis と Lambda で学ぶストリーミングデータ

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