Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch gilt als unverzichtbare Ressource für das Verständnis und die Implementierung von Datenpipelines, insbesondere mit Amazon Kinesis. Es ist gut strukturiert, informativ und richtet sich sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Praktiker auf dem Gebiet des Datenstreaming.
Vorteile:Es ist gut geschrieben und erklärend, deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Konzepte ab, enthält gut strukturierte Beispiele und Beispielcode, geht auf Best Practices ein, motiviert die Leser und dient als umfassende Ressource für die Entwicklung von Streaming-Datenpipelines.
Nachteile:Keine explizite Erwähnung in den Rezensionen.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Scalable Data Streaming with Amazon Kinesis: Design and secure highly available, cost-effective data streaming applications with Amazon Kinesis
Inhalt des Buches:
Erkunden Sie Kinesis Managed Services wie Kinesis Data Streams, Kinesis Data Analytics, Kinesis Data Firehose und Kinesis Video Streams anhand praktischer Anwendungsfälle.
Hauptmerkmale:
⬤ Machen Sie sich mit den Möglichkeiten von Amazon Kinesis vertraut.
⬤ Erforschen Sie die Überwachung, Skalierung, Sicherheit und Bereitstellungsmuster verschiedener Amazon Kinesis-Services.
⬤ Erfahren Sie, wie andere Amazon Web Services und Anwendungen von Drittanbietern wie Splunk als Ziel für Kinesis-Daten verwendet werden können.
Buchbeschreibung:
Amazon Kinesis ist eine Sammlung von sicheren, serverlosen, langlebigen und hochverfügbaren zweckgebundenen Daten-Streaming-Services. Dieser Daten-Streaming-Service bietet APIs und Client-SDKs, die es Ihnen ermöglichen, Daten in großem Umfang zu produzieren und zu konsumieren.
Skalierbares Daten-Streaming mit Amazon Kinesis beginnt mit einem kurzen Überblick über die Kernkonzepte von Datenströmen sowie über die Grundlagen der AWS Kinesis-Landschaft. Anschließend werden Sie die Anforderungen des im Buch vorgestellten Anwendungsfalls untersuchen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern und die wichtigsten Probleme im Lebenszyklus von Datenströmen zu behandeln. Im weiteren Verlauf lernen Sie die architektonischen Komponenten von Kinesis kennen, verstehen, wie sie zum Aufbau von Datenpipelines konfiguriert werden, und befassen sich mit den Anwendungen, die zur Nutzung und Verarbeitung mit ihnen verbunden sind. Sie werden auch eine Kinesis-Datenpipeline von Grund auf aufbauen und lernen, wie man praktische Lösungen implementiert und anwendet. Anschließend lernen Sie, wie Sie Kinesis auf einer Cloud-Plattform konfigurieren. Schließlich erfahren Sie, wie andere AWS-Services in Kinesis integriert werden können. Zu diesen Services gehören Redshift, Dynamo Database, AWS S3, Elastic Search und Anwendungen von Drittanbietern wie Splunk.
Am Ende dieses AWS-Buches werden Sie in der Lage sein, Ihre eigenen Kinesis-Datenpipelines mit Kinesis Data Streams (KDS), Kinesis Data Firehose (KFH), Kinesis Video Streams (KVS) und Kinesis Data Analytics (KDA) zu erstellen und bereitzustellen.
Was Sie lernen werden:
⬤ Machen Sie sich mit Datenströmen, entkoppeltem Design und Stream-Verarbeitung in Echtzeit vertraut.
⬤ Verstehen Sie die Eigenschaften von KFH, die es von anderen Kinesis-Diensten unterscheiden.
⬤ Überwachen und skalieren Sie KDS mit CloudWatch-Metriken.
⬤ KDA mit Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) absichern
⬤ KVS als Infrastruktur als Code (IaC) bereitstellen
⬤ Integration von Diensten wie Redshift, Dynamo Database und Splunk in Kinesis.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Dieses Buch richtet sich an Lösungsarchitekten, Entwickler, Systemadministratoren, Dateningenieure und Datenwissenschaftler, die die leistungsstärkste, sicherste, skalierbarste und kosteneffizienteste Daten-Streaming-Technologie zur Bewältigung ihrer Herausforderungen bei der Datenaufnahme und -verarbeitung auf AWS bewerten und auswählen möchten. Vorkenntnisse über Cloud-Architekturen auf AWS, Daten-Streaming-Technologien und Architekturen werden vorausgesetzt.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781800565401 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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