AWS Lambda および Amazon Kinesis を使用して、アプリケーションのアクティビティ追跡、トランザクション注文処理、クリックストリーム分析、データクレンジング、メトリックス生成、ログフィルタリング、インデックス作成、ソーシャルメディア分析、および IoT デバイスデータテレメトリと測定のリアルタイムストリーミングデータを処理できます。この 図 に示すアーキテクチャは、AWS CloudFormation テンプレートを使用して作成できます。
テンプレート は以下を実行します。
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Kinesis Stream を作成する
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<stackname>-EventData という名前の DynamoDB テーブルを作成する
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Lambda 関数 1 (<stackname>-DDBEventProcessor) を作成する (この関数は Kinesis からレコードを受け取り、レコードを DynamoDB テーブルに書き込みます)
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IAM ロールとポリシーを作成し、イベントを処理する Lambda 関数による Kinesis Stream からの読み取りと DynamoDB テーブルへの書き込みを許可する
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ユーザーが API クライアントで使用する認証情報とともに、イベントを Kinesis ストリームに 配置するアクセス権限を持つ IAM ユーザーを作成する
ステップ 1 - AWS CloudFormation スタックを テンプレート で作成します。AWS CloudFormation テンプレートが、アプリケーションのすべてのコンポーネントの構築、デプロイ、および設定を完全に自動化します。
ステップ 2 - AWS CloudFormation スタックが正常に作成されたら、[Outputs] タブを選択し、次のステップのデモ Twitter クライアントで必要な AWS パラメーターを表示できます。
ステップ 3 - サンプルアプリケーションを実行するには、AWS および Twitter 情報でコードを更新する必要があります。テキストエディターで producer/twitter2kinesis.py を開きます。
ステップ 4 - Twitter API にアクセスするには、アクセストークン を取得する必要があります。これらが利用可能であることを確認し、次のパラメーターに情報を入力します。
Twitter API のパラメーター
consumer_key = ""
consumer_secret = ""
access_token_key = ""
access_token_secret = ""
ステップ 5 - AWS 認証情報および Amazon Kinesis ストリーム名に値を入力します。これは、ステップ 2 で取得した CloudFormation テンプレートの [Outputs] タブからの情報です。
AWS のパラメーター - CloudFormation テンプレートの [Outputs] タブから
access_key = ""
secret_access_key = ""
region = ""
stream_name = ""
ステップ 6 - 最後に、サンプルコードを実行する前に、Python モジュール boto3 と TwitterAPI とともに Python がインストールされている必要があります。すでにモジュールがない場合は、pip を使用してインストールします。
pip install boto3 TwitterAPI
ステップ 1 - コマンドラインから producer/twitter2kinesis.py Python アプリケーションを実行し、Kinesis ストリームへのツィートの送信を開始します。
python twitter2kinesis.py
ステップ 2 - Amazon DynamoDB 管理コンソールで、<stackname>-EventData というテーブルを選択し、レコードを調べます。
作成されたすべてのリソースを削除するには、AWS CloudFormation スタックを削除します。