Workshop di formazione, laboratori e implementazioni di soluzioni - Servizio gestito per Apache Flink

Amazon Managed Service for Apache Flink (Amazon MSF) era precedentemente noto come Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink.

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Workshop di formazione, laboratori e implementazioni di soluzioni

end-to-endGli esempi seguenti illustrano soluzioni avanzate di Managed Service per Apache Flink.

Distribuisci, gestisci e ridimensiona le applicazioni con Amazon Managed Service per Apache Flink

Questo workshop illustra lo sviluppo di un'applicazione Apache Flink in Java, come eseguire ed eseguire il debug nel tuo IDE e come impacchettare, distribuire ed eseguire su Amazon Managed Service per Apache Flink. Imparerai anche come ridimensionare, monitorare e risolvere i problemi della tua applicazione.

Workshop Amazon Managed Service per Apache Flink.

Questo workshop illustra le basi per iniziare a sviluppare applicazioni Apache Flink a livello locale con l'obiettivo a lungo termine di implementarle su Managed Service for Apache Flink for Apache Flink.

Guida introduttiva allo sviluppo locale con Apache Flink

Usa il rilevamento degli eventi con Managed Service per Apache Flink Studio

Questo workshop descrive il rilevamento di eventi con il servizio gestito per Apache Flink Studio e la sua implementazione come servizio gestito per le applicazioni Apache Flink.

Rilevamento degli eventi con servizio gestito per Apache Flink per Apache Flink

Usa la soluzione di AWS streaming di dati per Amazon Kinesis

La soluzione AWS Streaming Data per Amazon Kinesis configura automaticamente i AWS servizi necessari per acquisire, archiviare, elaborare e distribuire dati in streaming. La soluzione offre diverse opzioni per risolvere i casi d'uso dei dati di streaming. L'opzione Managed Service for Apache Flink fornisce un esempio di end-to-end streaming ETL che dimostra un'applicazione reale che esegue operazioni analitiche su dati simulati dei taxi di New York.

Ogni soluzione include i seguenti componenti:

  • Un AWS CloudFormation pacchetto per implementare l'esempio completo.

  • Una CloudWatch dashboard per la visualizzazione delle metriche delle applicazioni.

  • CloudWatch allarmi sulle metriche applicative più rilevanti.

  • tutti i ruoli e le politiche IAM necessari.

Soluzione di streaming di dati per Amazon Kinesis

Esercitati a usare un laboratorio Clickstream con Apache Flink e Apache Kafka

Un laboratorio end-to-end per i casi d'uso clickstream che si avvale dello streaming gestito da Amazon per Apache Kafka per l’archiviazione in streaming e servizio gestito per Apache Flink per le applicazioni Apache Flink per l'elaborazione di flussi.

Clickstream Lab

Configurare il ridimensionamento personalizzato utilizzando Application Auto Scaling

Due esempi che mostrano come scalare automaticamente le applicazioni Managed Service for Apache Flink utilizzando Application Auto Scaling. Ciò consente di configurare politiche di ridimensionamento personalizzate e attributi di ridimensionamento personalizzati.

Per ulteriori informazioni su come eseguire il ridimensionamento personalizzato, consulta Abilitare il ridimensionamento pianificato e basato su metriche per Amazon Managed Service for Apache Flink.

Visualizza un esempio di CloudWatch dashboard Amazon

Un CloudWatch pannello di controllo di esempio per il monitoraggio del servizio gestito per le applicazioni Apache Flink. La dashboard di esempio include anche un'applicazione dimostrativa, per meglio visualizzare le funzionalità della dashboard.

Servizio gestito per Apache Flink Metrics Dashboard

Usa modelli per la soluzione di AWS streaming di dati per Amazon MSK

La soluzione AWS Streaming Data per Amazon MSK fornisce AWS CloudFormation modelli in cui i dati fluiscono attraverso produttori, storage in streaming, consumatori e destinazioni.

AWS Soluzione di streaming di dati per Amazon MSK

Esplora altre soluzioni Managed Service for Apache Flink su GitHub

end-to-endGli esempi seguenti illustrano soluzioni avanzate di Managed Service per Apache Flink e sono disponibili su: GitHub