Ana içeriğe atla

Kurs

AWS Kinesis ve Lambda ile Akış Verileri

İleri SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 02.2026

AWS'de sunucusuz teknolojileri kullanarak akış verileriyle nasıl çalışılacağını öğrenin.

Kursa Ücretsiz Başlayın

AWSCloud4 sa22 video56 Egzersiz4,500 XP8,972Başarı Belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?

DataCamp for Business ürününü deneyin

Kurs Açıklaması

Günlük hayatta fark etmeden kullandığımız sistemleri — örneğin işlemlerimizi güvende tutan dolandırıcılık tespiti ya da trafiğin akışını düzenleyen trafik ışıkları — hangi teknoloji çalıştırıyor? Cevap: akış verileri (farklı kaynaklar tarafından sürekli üretilen veriler) ve Amazon Kinesis ile AWS Lambda gibi sunucusuz teknolojiler.

Bu derste, bu güçlü teknolojilerden nasıl yararlanacağını, kurgusal bir veri mühendisi olan Cody’e yardım ederek öğreneceksin. Amacın, şehir araçlarından gerçek zamanlı akış verisi toplamasına, bu veriyi analiz etmesine ve sürücülere hız uyarıları gibi ilgili bildirimler göndermesine yardımcı olmak. Amazon Kinesis ve Firehose kullanarak milyonlarca kaynaktan veri almayı; ardından veri akış içindeyken Kinesis Analytics ile analiz etmeyi öğreneceksin. AWS Lambda’da, gelen veriye göre koşullu olarak eylem tetikleyen sunucusuz fonksiyonlar da çalıştıracaksın. Eğitimin sonunda AWS QuickSight ve CloudWatch ile canlı ElasticSearch panoları oluşturmayı bilecek — ve umarız Cody’nin iddialı projesini tamamlamasına yardım etmiş olacaksın.

Önkoşullar

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

Bölümü Başlat

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

Bölümü Başlat

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

Bölümü Başlat

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

Bölümü Başlat

AWS Kinesis ve Lambda ile Akış Verileri

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi Kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve AWS Kinesis ve Lambda ile Akış Verileri eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.