パフォーマンスの監視

AWS Kinesis と Lambda で学ぶストリーミングデータ

Maksim Pecherskiy

Data Engineer

前回のレッスン

Lambda 変換

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']:
        ...

Lambda 変換

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']
        ...

Lambda 変換

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}

接続する

firehoseDeliveryRole を更新

配信ストリームを作成

CloudWatch

ダウンタイム時のデータ損失を最小化するストリームにします。

ログ（生データ）
メトリクス（サービス活動の指標）
アラーム（メトリクスが範囲外の通知）
ダッシュボード（メトリクスの可視化）

障害ポイント

演習に進みましょう！

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