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Curso

Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda

AvanzadoNivel de habilidad

Actualizado 2/2026

Aprende a trabajar con datos de streaming utilizando tecnologías sin servidor en AWS.

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AWSCloud

4 h

22 vídeos

56 Ejercicios

4,500 XP

9,018

Certificado de logros

Preferido por estudiantes en miles de empresas

Training a Team?

Try for Business

Descripción del curso

¿Qué hace funcionar los sistemas que utilizamos todos los días sin darnos cuenta, como la detección de fraudes para mantener seguras nuestras transacciones o las señales de tráfico que mantienen la fluidez del tráfico? La respuesta son los datos en streaming (datos que se generan continuamente a partir de distintas fuentes) y las tecnologías sin servidor, como Amazon Kinesis y AWS Lambda.

En este curso, aprenderás a aprovechar estas potentes tecnologías ayudando a un ingeniero de datos ficticio llamado Cody. Tu objetivo es ayudarla a recopilar datos de flujo en tiempo real de los vehículos propiedad de la ciudad, analizar los datos y enviar alertas relevantes, como avisos de velocidad, a los conductores. Utilizando Amazon Kinesis y Firehose, aprenderás a ingerir datos de millones de fuentes antes de utilizar Kinesis Analytics para analizar los datos a medida que se mueven por el flujo. También crearás funciones sin servidor en AWS Lambda que desencadenarán condicionalmente acciones basadas en los datos recibidos. Al final de esta formación sabrás cómo crear cuadros de mando de ElasticSearch en directo con AWS QuickSight y CloudWatch, y con suerte habrás ayudado a Cody a completar su ambicioso proyecto.

Requisitos previos

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

Iniciar Capítulo

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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