本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 訓練研討會、實驗室和解決方案實作
<a name="examples-solutions"></a>

下列端對端範例示範進階 Managed Service for Apache Flink 解決方案。

**Topics**
+ [使用 Amazon Managed Service for Apache Flink 部署、操作和擴展應用程式](#examples-MSF-workshop)
+ [在本機開發 Apache Flink 應用程式，然後再部署到 Managed Service for Apache Flink](#examples-getting-started-locally-flink)
+ [搭配 Managed Service for Apache Flink Studio 使用事件偵測](#examples-event-detection-with-kda)
+ [使用 AWS Amazon Kinesis 的串流資料解決方案](#examples-streaming-solution)
+ [練習搭配 Apache Flink 和 Apache Kafka 使用 Clickstream 實驗室](#examples-clickstream)
+ [使用 Application Auto Scaling 設定自訂擴展](#examples-autoscaling)
+ [檢視範例 Amazon CloudWatch 儀表板](#examples-cwdash)
+ [使用 範本串流 AWS Amazon MSK 的資料解決方案](#examples-ssmsk)
+ [在 GitHub 上探索更多 Managed Service for Apache Flink 解決方案](#examples-solutions-github)

## 使用 Amazon Managed Service for Apache Flink 部署、操作和擴展應用程式
<a name="examples-MSF-workshop"></a>

本研討會涵蓋 Java 中的 Apache Flink 應用程式開發、如何在 IDE 中執行和偵錯，以及如何在 Amazon Managed Service for Apache Flink 上封裝、部署和執行。您也將了解如何擴展、監控和疑難排解您的應用程式。

[Amazon Managed Service for Apache Flink 研討會](https://catalog.workshops.aws/managed-flink/en-US)。

## 在本機開發 Apache Flink 應用程式，然後再部署到 Managed Service for Apache Flink
<a name="examples-getting-started-locally-flink"></a>

此研討會示範在本機啟動並開始開發 Apache Flink 應用程式的基礎知識，其長期目標是部署至 Managed Service for Apache Flink for Apache Flink。

 [使用 Apache Flink 進行本機開發的入門指南](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/429cec9e-3222-4943-82f7-1f45c45ed99a/en-US)

## 搭配 Managed Service for Apache Flink Studio 使用事件偵測
<a name="examples-event-detection-with-kda"></a>

本研討會介紹如何使用 Managed Service for Apache Flink Studio 進行事件偵測，並將其部署為 Managed Service for Apache Flink 應用程式

 [使用 Managed Service for Apache Flink for Apache Flink 進行事件偵測](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/2b03e299-c30f-4144-b452-483356cc5267/en-US)

## 使用 AWS Amazon Kinesis 的串流資料解決方案
<a name="examples-streaming-solution"></a>

Amazon Kinesis AWS 的串流資料解決方案會自動設定擷取、存放、處理和交付串流資料所需的 AWS 服務。該解決方案提供了多種解決串流資料使用案例的選項。Managed Service for Apache Flink 選項提供端對端串流 ETL 範例，展示真實世界的應用程式如何根據模擬的紐約計程車資料執行分析作業。

 每個解決方案 包含下列元件：
+ 部署完整範例的 CloudFormation 套件。
+ 用於顯示應用程式指標的 CloudWatch 儀表板。
+ CloudWatch 會對最相關的應用程式指標發出警示。
+ 所有必要的 IAM 角色和政策。

[ Amazon Kinesis 的串流資料解決方案](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/aws-streaming-data-solution-for-amazon-kinesis/)

## 練習搭配 Apache Flink 和 Apache Kafka 使用 Clickstream 實驗室
<a name="examples-clickstream"></a>

點擊流使用案例的端對端實驗室，使用 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka 進行串流儲存，使用適用於 Apache Flink 應用程式的 Managed Service for Apache Flink 進行串流處理。

[Clickstream 實驗室](https://amazonmsk-labs.workshop.aws/en/mskkdaflinklab.html)

## 使用 Application Auto Scaling 設定自訂擴展
<a name="examples-autoscaling"></a>

兩個範例說明如何使用 Application Auto Scaling 自動擴展 Managed Service for Apache Flink 應用程式。這可讓您設定自訂擴展政策和自訂擴展屬性。
+ [Managed Service for Apache Flink 應用程式自動擴展](https://github.com/aws-samples/amazon-managed-service-for-apache-flink-examples/tree/main/infrastructure/AutoScaling)
+ [排程擴展](https://github.com/aws-samples/amazon-managed-service-for-apache-flink-examples/tree/main/infrastructure/ScheduledScaling)

如需可執行自訂擴展的詳細資訊，請參閱[啟用 Amazon Managed Service for Apache Flink 的指標型和排程擴展](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/enable-metric-based-and-scheduled-scaling-for-amazon-managed-service-for-apache-flink/)。

## 檢視範例 Amazon CloudWatch 儀表板
<a name="examples-cwdash"></a>

用於監控 Managed Service for Apache Flink 應用程式的 CloudWatch 範例儀表板。該範例儀表板還包含[示範應用程式](https://github.com/aws-samples/kda-metrics-dashboard/tree/main/demo-apps)，可協助展示儀表板的功能。

[Managed Service for Apache Flink 指標儀表板](https://github.com/aws-samples/kda-metrics-dashboard)

## 使用 範本串流 AWS Amazon MSK 的資料解決方案
<a name="examples-ssmsk"></a>

適用於 AWS Amazon MSK 的串流資料解決方案提供 CloudFormation 範本，其中資料會流經生產者、串流儲存體、消費者和目的地。

[AWS 適用於 Amazon MSK 的串流資料解決方案](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/aws-streaming-data-solution-for-amazon-msk/)

## 在 GitHub 上探索更多 Managed Service for Apache Flink 解決方案
<a name="examples-solutions-github"></a>

下列端對端範例示範進階 Managed Service for Apache Flink 解決方案，並可在 GitHub 取得：
+ [Amazon Managed Service for Apache Flink — 基準測試公用程式](https://github.com/aws-samples/amazon-kinesis-data-analytics-flink-benchmarking-utility)
+ [快照管理器 — Amazon Managed Service for Apache Flink](https://github.com/aws-samples/amazon-kinesis-data-analytics-snapshot-manager-for-flink)
+ [基於 Apache Flink 和 Amazon Managed Service for Apache Flink 的串流 ETL](https://github.com/aws-samples/amazon-kinesisanalytics-MyApplicatiostreaming-etl)
+ [對客戶意見反饋進行即時情緒分析](https://github.com/aws-samples/real-time-sentiment-flinksql-kdastudio)