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# Ateliers de formation, laboratoires et mises en œuvre de solutions
Les exemples de bout en bout suivants illustrent des solutions avancées du service géré Apache Flink.
**Topics**
+ [Déployez, exploitez et dimensionnez des applications avec Amazon Managed Service pour Apache Flink](#examples-MSF-workshop)
+ [Développez des applications Apache Flink localement avant de les déployer sur le service géré pour Apache Flink](#examples-getting-started-locally-flink)
+ [Utiliser la détection d'événements avec le service géré pour Apache Flink Studio](#examples-event-detection-with-kda)
+ [Utilisez la solution de AWS streaming de données pour Amazon Kinesis](#examples-streaming-solution)
+ [Entraînez-vous à utiliser un laboratoire Clickstream avec Apache Flink et Apache Kafka](#examples-clickstream)
+ [Configurer un dimensionnement personnalisé à l'aide d'Application Auto Scaling](#examples-autoscaling)
+ [Afficher un exemple de tableau de CloudWatch bord Amazon](#examples-cwdash)
+ [Utiliser des modèles pour la solution de AWS streaming de données pour Amazon MSK](#examples-ssmsk)
+ [Découvrez d'autres solutions de service géré pour Apache Flink sur GitHub](#examples-solutions-github)
## Déployez, exploitez et dimensionnez des applications avec Amazon Managed Service pour Apache Flink
Cet atelier couvre le développement d'une application Apache Flink en Java, comment exécuter et déboguer dans votre IDE, et comment empaqueter, déployer et exécuter sur Amazon Managed Service pour Apache Flink. Vous apprendrez également à dimensionner, à surveiller et à dépanner votre application.
[Atelier Amazon Managed Service pour Apache Flink](https://catalog.workshops.aws/managed-flink/en-US).
## Développez des applications Apache Flink localement avant de les déployer sur le service géré pour Apache Flink
Cet atelier explique les principes de base pour démarrer et commencer à développer des applications Apache Flink localement dans le but à long terme de les déployer vers le service géré pour Apache Flink pour Apache Flink.
[Guide de démarrage pour le développement local avec Apache Flink](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/429cec9e-3222-4943-82f7-1f45c45ed99a/en-US)
## Utiliser la détection d'événements avec le service géré pour Apache Flink Studio
Cet atelier décrit la détection des événements à l’aide du service géré pour Apache Flink Studio et son déploiement en tant qu’application de service géré pour Apache Flink
[Détection d'événements avec le service géré pour Apache Flink pour Apache Flink](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/2b03e299-c30f-4144-b452-483356cc5267/en-US)
## Utilisez la solution de AWS streaming de données pour Amazon Kinesis
La solution de données de AWS streaming pour Amazon Kinesis configure automatiquement les AWS services nécessaires à la capture, au stockage, au traitement et à la diffusion des données de streaming. La solution propose plusieurs options pour résoudre les problèmes d’utilisation de données en streaming. L’option de service géré pour Apache Flink fournit un exemple de streaming ETL de bout en bout illustrant une application réelle qui exécute des opérations analytiques sur des données de taxi simulées à New York.
Chaque solution comprend les composants suivants :
+ Un CloudFormation package pour déployer l'exemple complet.
+ Un CloudWatch tableau de bord pour afficher les métriques des applications.
+ CloudWatch des alarmes sur les métriques les plus pertinentes de l'application.
+ Tous les rôles et politiques IAM nécessaires.
[Solution de streaming de données pour Amazon Kinesis](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/aws-streaming-data-solution-for-amazon-kinesis/)
## Entraînez-vous à utiliser un laboratoire Clickstream avec Apache Flink et Apache Kafka
Un laboratoire de bout en bout pour les cas d’utilisation d’Amazon Managed Streaming for Apache Kafka pour le stockage de streaming et le service géré pour Apache Flink pour les applications Apache Flink pour le traitement des flux.
[Laboratoire Clickstream](https://amazonmsk-labs.workshop.aws/en/mskkdaflinklab.html)
## Configurer un dimensionnement personnalisé à l'aide d'Application Auto Scaling
Deux exemples qui vous montrent comment dimensionner automatiquement votre service géré pour les applications Apache Flink à l'aide d'Application Auto Scaling. Cela vous permet de configurer des politiques de dimensionnement personnalisées et des attributs de dimensionnement personnalisés.
+ [Service géré pour la mise à l'échelle automatique de l'application Apache Flink](https://github.com/aws-samples/amazon-managed-service-for-apache-flink-examples/tree/main/infrastructure/AutoScaling)
+ [Mise à l’échelle planifiée](https://github.com/aws-samples/amazon-managed-service-for-apache-flink-examples/tree/main/infrastructure/ScheduledScaling)
Pour plus d'informations sur la possibilité d'effectuer un dimensionnement personnalisé, consultez [Activer le dimensionnement planifié et basé sur des métriques pour Amazon Managed Service pour Apache Flink](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/enable-metric-based-and-scheduled-scaling-for-amazon-managed-service-for-apache-flink/).
## Afficher un exemple de tableau de CloudWatch bord Amazon
Exemple de CloudWatch tableau de bord pour surveiller le service géré pour les applications Apache Flink. L’exemple de tableau de bord inclut également une [application de démonstration](https://github.com/aws-samples/kda-metrics-dashboard/tree/main/demo-apps) pour aider à démontrer les fonctionnalités du tableau de bord.
[Service géré pour Apache Flink Metrics Dashboard](https://github.com/aws-samples/kda-metrics-dashboard)
## Utiliser des modèles pour la solution de AWS streaming de données pour Amazon MSK
La solution de données de AWS streaming pour Amazon MSK fournit des CloudFormation modèles dans lesquels les données circulent entre les producteurs, le stockage en continu, les consommateurs et les destinations.
[AWS Solution de diffusion de données pour Amazon MSK](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/aws-streaming-data-solution-for-amazon-msk/)
## Découvrez d'autres solutions de service géré pour Apache Flink sur GitHub
Les exemples de bout en bout suivants illustrent les services gérés avancés pour les solutions Apache Flink et sont disponibles sur : GitHub
+ [Service géré Amazon pour Apache Flink — Utilitaire de comparaison](https://github.com/aws-samples/amazon-kinesis-data-analytics-flink-benchmarking-utility)
+ [Gestionnaire d’instantané – Service géré Amazon pour Apache Flink](https://github.com/aws-samples/amazon-kinesis-data-analytics-snapshot-manager-for-flink)
+ [Streaming ETL avec Apache Flink et le service géré Amazon pour Apache Flink](https://github.com/aws-samples/amazon-kinesisanalytics-MyApplicatiostreaming-etl)
+ [Real-time analyse des sentiments sur la base des commentaires des clients](https://github.com/aws-samples/real-time-sentiment-flinksql-kdastudio)