Leistung überwachen

Datenstreaming mit AWS Kinesis und Lambda

Maksim Pecherskiy

Data Engineer

Letzte Lektion

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Datenstreaming mit AWS Kinesis und Lambda

Lambda-Transform

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Datenstreaming mit AWS Kinesis und Lambda

Lambda-Transform

def lambda_handler(event, context):

comprehend = boto3.client('comprehend', region_name='us-east-1', aws_access_key_id = AWS_KEY, aws_secret_access_key=AWS_SECRET)
output = []
for record in event['records']: ...
Datenstreaming mit AWS Kinesis und Lambda

Lambda-Transform

def lambda_handler(event, context):
    ...
    for record in event['records']:

dict_data = base64.b64decode(record['data']).decode('utf-8').strip() dict_data = json.loads(dict_data)
sentiment_all = comprehend.detect_sentiment( Text=dict_data['text'], LanguageCode=dict_data['lang']) dict_data['sentiment'] = sentiment_all['Sentiment'] ...
Datenstreaming mit AWS Kinesis und Lambda

Lambda-Transform

def lambda_handler(event, context):
    ...
    for record in event['records']:
        ...

output_record = { 'recordId': record['recordId'], 'result': 'Ok', 'data': base64.b64encode(json.dumps(dict_data).encode('utf-8')) }
output.append(output_record) return {'records': output}
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Verdrahten

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firehoseDeliveryRole aktualisieren

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Delivery Stream erstellen

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Delivery Stream erstellen

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CloudWatch

Der Stream soll Datenverlust bei Ausfällen minimieren.

  • Logs (Rohdaten)
  • Metriken (Messwerte für Serviceaktivitäten)
  • Alarme (Benachrichtigungen bei Metriken außerhalb des Bereichs)
  • Dashboards (Metrik-Visualisierung)
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Fehlerstellen

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