新規プロジェクトでは、Kinesis Data Analytics for SQL よりも 新しい Managed Service for Apache Flink Studio を使用することをお勧めします。Managed Service for Apache Flink Studio は、使いやすさと高度な分析機能を兼ね備えているため、高度なストリーム処理アプリケーションを数分で構築できます。
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ステップ 3: アプリケーション出力を設定する
ホットスポット例のこの時点で、Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションコードでストリーミングソースから重要なホットスポットを検出し、それぞれにヒートスコアを割り当てることができます。
これで、アプリケーションの結果をアプリケーション内ストリームから外部宛先である別の Kinesis データストリーム (ExampleOutputStream) に送信できます。その後、ホットスポットのスコアを分析して、ホットスポットのヒートに適したしきい値を決定することができます。このアプリケーションを拡張してアラートを生成できます。
アプリケーション出力を設定するには
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Kinesis Data Analytics コンソール (https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics
) を開きます。 -
SQL エディタのアプリケーションダッシュボードで、[Destination] または [Add a destination] を選択します。
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[送信先の追加] ページで、[ストリームから選択] を選択します。前のセクションで作成した
ExampleOutputStreamストリームを選択します。こうしてできた外部宛先に、アプリケーションがアプリケーション内ストリーム
DESTINATION_SQL_STREAMに書き込むレコードを Amazon Kinesis Data Analytics が永続化できます。 -
オプションで、
ExampleOutputStreamストリームをモニタリングしてアラートを送信するように AWS Lambda を設定できます。詳細については、「出力としての Lambda 関数の使用」を参照してください。ステップ 4: アプリケーション出力を検証する で説明するように、ExampleOutputStreamが外部宛先である Kinesis ストリームに書き込んだレコードを確認することもできます。
次のステップ
