学完这些课程后，我对创建专业的可视化图表和仪表板充满信心
Shoebur Rahman采购专员，Giz Bangladesh
课程简介
是什么在悄然驱动我们日常使用的系统，例如保障交易安全的欺诈检测，或让交通顺畅的信号控制？答案是流数据（由不同来源持续产生的数据）以及无服务器技术——如 Amazon Kinesis 和 AWS Lambda。
在本课程中，您将通过协助一位名叫 Cody 的虚构数据工程师来学习如何运用这些强大的技术。您的目标是帮助她收集来自城市公务车辆的实时流数据，对数据进行分析，并向驾驶员发送相关告警，例如超速提醒。借助 Amazon Kinesis 和 Firehose，您将学习如何从数百万个来源摄取数据；随后使用 Kinesis Analytics 在数据流动过程中进行分析。您还将使用 AWS Lambda 启动无服务器函数，根据接收到的数据有条件地触发相应操作。完成本课程后，您将掌握如何使用 AWS QuickSight 和 CloudWatch 创建实时的 ElasticSearch 仪表板——也希望能帮助 Cody 完成她的雄心勃勃的项目。
在本课程中，您将通过协助一位名叫 Cody 的虚构数据工程师来学习如何运用这些强大的技术。您的目标是帮助她收集来自城市公务车辆的实时流数据，对数据进行分析，并向驾驶员发送相关告警，例如超速提醒。借助 Amazon Kinesis 和 Firehose，您将学习如何从数百万个来源摄取数据；随后使用 Kinesis Analytics 在数据流动过程中进行分析。您还将使用 AWS Lambda 启动无服务器函数，根据接收到的数据有条件地触发相应操作。完成本课程后，您将掌握如何使用 AWS QuickSight 和 CloudWatch 创建实时的 ElasticSearch 仪表板——也希望能帮助 Cody 完成她的雄心勃勃的项目。
先修要求
课程体系
课程大纲
2
走向无服务器
在流数据学习之旅的下一步，您将学习使用具有转换能力的 Lambda 函数来实现无服务器架构。通过动手练习，您将添加 Lambda 层，并在满足特定条件时触发 Lambda 函数。
3
分析流数据
现在，您已准备好对流数据进行编码与解码，并直接在数据流中分析数据。您甚至会使用多个数据流来获取车辆的每日最高车速。
4
监控与可视化流数据
在最后一章中，您将学习如何通过日志、指标、告警和仪表板来监控数据流的性能。您将使用 Elasticsearch，并构建自己的 Kibana 仪表板。
使用 AWS Kinesis 与 Lambda 处理流数据
课程已完成
