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# Schulungsworkshops, Labore und Lösungsimplementierungen
Die folgenden vollständigen Beispiele zeigen fortschrittliche Lösungen, die Managed Service für Apache Flink nutzen.
**Topics**
+ [Bereitstellen, Betreiben und Skalieren von Anwendungen mit Amazon Managed Service für Apache Flink](#examples-MSF-workshop)
+ [Entwickeln Sie Apache Flink-Anwendungen lokal, bevor Sie sie auf Managed Service für Apache Flink bereitstellen](#examples-getting-started-locally-flink)
+ [Verwenden Sie die Ereigniserkennung mit Managed Service für Apache Flink Studio](#examples-event-detection-with-kda)
+ [Verwenden Sie die AWS Streaming-Datenlösung für Amazon Kinesis](#examples-streaming-solution)
+ [Üben Sie die Nutzung eines Clickstream-Labors mit Apache Flink und Apache Kafka](#examples-clickstream)
+ [Richten Sie benutzerdefinierte Skalierung mit Application Auto Scaling ein](#examples-autoscaling)
+ [Sehen Sie sich ein Beispiel für ein CloudWatch Amazon-Dashboard an](#examples-cwdash)
+ [Verwenden Sie Vorlagen für die AWS Streaming-Datenlösung für Amazon MSK](#examples-ssmsk)
+ [Weitere Managed Service für Apache Flink-Lösungen finden Sie unter GitHub](#examples-solutions-github)
## Bereitstellen, Betreiben und Skalieren von Anwendungen mit Amazon Managed Service für Apache Flink
Dieser Workshop behandelt die Entwicklung einer Apache Flink-Anwendung in Java, die Ausführung und das Debuggen in Ihrer IDE sowie das Paketieren, Bereitstellen und Ausführen auf Amazon Managed Service für Apache Flink. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Ihre Anwendung skalieren, überwachen und Fehler beheben können.
[Workshop zu Amazon Managed Service für Apache Flink](https://catalog.workshops.aws/managed-flink/en-US).
## Entwickeln Sie Apache Flink-Anwendungen lokal, bevor Sie sie auf Managed Service für Apache Flink bereitstellen
In diesem Workshop werden die Grundlagen der lokalen Entwicklung von Apache Flink-Anwendungen vermittelt, mit dem langfristigen Ziel, Apache Flink auf Managed Service for Apache Flink zu implementieren.
[Leitfaden für Einsteiger zur lokalen Entwicklung mit Apache Flink](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/429cec9e-3222-4943-82f7-1f45c45ed99a/en-US)
## Verwenden Sie die Ereigniserkennung mit Managed Service für Apache Flink Studio
Dieser Workshop beschreibt die Ereigniserkennung mit Managed Service für Apache Flink Studio und die Bereitstellung als Anwendung, die Managed Service für Apache Flink nutzt
[Ereigniserkennung mit Managed Service für Apache Flink für Apache Flink](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/2b03e299-c30f-4144-b452-483356cc5267/en-US)
## Verwenden Sie die AWS Streaming-Datenlösung für Amazon Kinesis
Die AWS Streaming-Datenlösung für Amazon Kinesis konfiguriert automatisch die AWS Dienste, die für die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Bereitstellung von Streaming-Daten erforderlich sind. Die Lösung bietet mehrere Optionen zur Lösung von Anwendungsfällen mit Streaming-Daten. Die Option Managed Service für Apache Flink bietet ein End-to-End-Streaming-ETL-Beispiel, das eine reale Anwendung demonstriert, die analytische Operationen mit simulierten Taxidaten aus New York ausführt.
Jede Lösung enthält die folgenden Komponenten:
+ Ein CloudFormation Paket zur Bereitstellung des vollständigen Beispiels.
+ Ein CloudWatch Dashboard zur Anzeige von Anwendungsmetriken.
+ CloudWatch Alarme zu den relevantesten Anwendungsmetriken.
+ Alle erforderlichen IAM-Rollen und -Richtlinien.
[Streaming-Datenlösung für Amazon Kinesis](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/aws-streaming-data-solution-for-amazon-kinesis/)
## Üben Sie die Nutzung eines Clickstream-Labors mit Apache Flink und Apache Kafka
Ein durchgängiges Labor für Clickstream-Anwendungsfälle mit Amazon Managed Streaming für Apache Kafka als Streaming-Speicher und Managed Service für Apache Flink für Apache-Flink-Anwendungen für die Stream-Verarbeitung.
[Clickstream-Labor](https://amazonmsk-labs.workshop.aws/en/mskkdaflinklab.html)
## Richten Sie benutzerdefinierte Skalierung mit Application Auto Scaling ein
Zwei Beispiele, die Ihnen zeigen, wie Sie Ihren Managed Service für Apache Flink-Anwendungen mithilfe von Application Auto Scaling automatisch skalieren können. Auf diese Weise können Sie benutzerdefinierte Skalierungsrichtlinien und benutzerdefinierte Skalierungsattribute einrichten.
+ [Verwalteter Dienst für Apache Flink App Autoscaling](https://github.com/aws-samples/amazon-managed-service-for-apache-flink-examples/tree/main/infrastructure/AutoScaling)
+ [Geplante Skalierung](https://github.com/aws-samples/amazon-managed-service-for-apache-flink-examples/tree/main/infrastructure/ScheduledScaling)
Weitere Informationen dazu, wie Sie eine benutzerdefinierte Skalierung durchführen können, finden Sie unter [Aktivieren der metrikbasierten und geplanten Skalierung für Amazon Managed Service for Apache Flink](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/enable-metric-based-and-scheduled-scaling-for-amazon-managed-service-for-apache-flink/).
## Sehen Sie sich ein Beispiel für ein CloudWatch Amazon-Dashboard an
Ein CloudWatch Beispiel-Dashboard für die Überwachung von Managed Service für Apache Flink-Anwendungen. Das Beispiel-Dashboard enthält auch eine [Demo-Anwendung](https://github.com/aws-samples/kda-metrics-dashboard/tree/main/demo-apps), mit der Sie die Funktionalität des Dashboards demonstrieren können.
[Metrik-Dashboard für den verwalteten Dienst für Apache Flink](https://github.com/aws-samples/kda-metrics-dashboard)
## Verwenden Sie Vorlagen für die AWS Streaming-Datenlösung für Amazon MSK
Die AWS Streaming-Datenlösung für Amazon MSK bietet CloudFormation Vorlagen, in denen Daten durch Produzenten, Streaming-Speicher, Verbraucher und Ziele fließen.
[AWS Streaming-Datenlösung für Amazon MSK](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/aws-streaming-data-solution-for-amazon-msk/)
## Weitere Managed Service für Apache Flink-Lösungen finden Sie unter GitHub
Die folgenden umfassenden Beispiele veranschaulichen fortschrittliche Managed Service für Apache Flink-Lösungen. Sie sind verfügbar unter: GitHub
+ [Amazon Managed Service für Apache Flink – Benchmarking-Programm](https://github.com/aws-samples/amazon-kinesis-data-analytics-flink-benchmarking-utility)
+ [Snapshot Manager – Amazon Managed Service für Apache Flink](https://github.com/aws-samples/amazon-kinesis-data-analytics-snapshot-manager-for-flink)
+ [Streamen von ETL mit Apache Flink und Amazon Managed Service für Apache Flink](https://github.com/aws-samples/amazon-kinesisanalytics-MyApplicatiostreaming-etl)
+ [Real-time Stimmungsanalyse im Zusammenhang mit Kundenfeedback](https://github.com/aws-samples/real-time-sentiment-flinksql-kdastudio)