Étude de cas : données en streaming
Streaming de données avec AWS Kinesis et Lambda
Maksim Pecherskiy
Data Engineer
Ce chapitre
Envoyer les données entrantes à Firehose
Stocker les données
Visualiser les données
Définir des alertes en temps réel
Surveiller le flux
Satisfaire un cahier des charges
Exigences
Tweets avec le hashtag #sandiego
Arrivée des tweets en temps réel
Tweets enrichis du sentiment
Visualiser les 15 dernières minutes
Alerter le manager si >3 tweets négatifs en 5 min
Minimiser la perte due aux pannes
Données persistantes pour analyse ultérieure
Tweets en temps réel
Enrichis d'un score de sentiment
Les données doivent persister pour analyse ultérieure
Visualiser les 15 dernières minutes
Redshift vs Elasticsearch
Redshift
Conçu pour stocker des tables propres
Schéma défini dans la base
SQL pour les requêtes
S'intègre bien aux outils BI comme Tableau
Elasticsearch
Sans schéma – idéal pour logs et texte
Schéma créé à la requête
Langage de requête propre
UI dédiée : Kibana
Passons à la pratique !
Streaming de données avec AWS Kinesis et Lambda
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