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강의

AWS Kinesis와 Lambda로 배우는 스트리밍 데이터

고급기술 수준

업데이트됨 2026. 2.

AWS의 서버리스 기술로 스트리밍 데이터를 다루는 방법을 학습하세요.

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AWSCloud

4시간

22 동영상

56 연습 문제

4,500 XP

9,184

성취 증명서

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

팀을 교육하시나요?

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강의 설명

사기 거래를 막아 결제를 안전하게 지키거나, 교통 흐름을 원활하게 만드는 신호 체계처럼, 우리가 일상에서 무심코 사용하는 시스템은 무엇으로 작동할까요? 정답은 스트리밍 데이터(여러 소스에서 지속적으로 생성되는 데이터)와 Amazon Kinesis, AWS Lambda 같은 서버리스 기술입니다.

이 과정에서는 가상의 데이터 엔지니어 Cody를 도우면서 이러한 강력한 기술을 활용하는 방법을 배웁니다. 목표는 시 소유 차량에서 생성되는 실시간 스트리밍 데이터를 수집하고, 이를 분석해 과속 경고와 같은 알림을 운전자에게 보내는 것입니다. Amazon Kinesis와 Firehose를 사용해 수백만 개 소스에서 데이터를 수집하고, Kinesis Analytics로 스트림을 흐르는 동안 데이터를 분석하는 방법을 익히게 됩니다. 또한 AWS Lambda에서 서버리스 함수를 만들어, 수신한 데이터에 따라 조건부로 동작을 트리거하도록 구성합니다. 학습을 마치면 AWS QuickSight와 CloudWatch로 실시간 ElasticSearch 대시보드를 만드는 방법을 알게 되고, Cody의 야심 찬 프로젝트도 성공적으로 지원하게 될 것입니다.

선수 조건

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

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

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

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

AWS Kinesis와 Lambda로 배우는 스트리밍 데이터

강의
완료

수료증 획득

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