Kurs
Datenstreaming mit AWS Kinesis und Lambda
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AWSCloud4 Std.22 Videos56 Übungen4,500 XP8,757Leistungsnachweis
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Probiere es mit DataCamp for BusinessKursbeschreibung
In diesem Kurs lernst du, wie du diese leistungsstarken Technologien nutzen kannst, indem du einem fiktiven Dateningenieur namens Cody hilfst. Dein Ziel ist es, ihr dabei zu helfen, Echtzeit-Datenströme von stadteigenen Fahrzeugen zu sammeln, die Daten zu analysieren und relevante Warnungen wie Geschwindigkeitswarnungen an die Fahrer zu senden. Mit Amazon Kinesis und Firehose lernst du, wie du Daten aus Millionen von Quellen einlesen kannst, bevor du Kinesis Analytics nutzt, um die Daten zu analysieren, während sie sich durch den Stream bewegen. Du wirst auch serverlose Funktionen in AWS Lambda erstellen, die basierend auf den empfangenen Daten bedingte Aktionen auslösen. Am Ende dieser Schulung wirst du wissen, wie du mit AWS QuickSight und CloudWatch Live-Dashboards mit ElasticSearch erstellst - und hoffentlich Cody geholfen haben, ihr ehrgeiziges Projekt zu vollenden.
Voraussetzungen
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.
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