构建AWS无服务器数据湖：实时数据提取与分析

资源摘要信息: "AWS实验数据摄入与分析:通过Amazon Kinesis Firehose和Kinesis Data Analytics提取出价请求。Amazon S3的数据湖存储。使用Amazon QuickSight和CloudWatch恢复原状。" ### 标题知识点 - **Amazon Kinesis Firehose**: 用于从多个来源捕获、转换和加载数据流到数据仓库、数据湖和分析服务中。Firehose可以实时处理数据流，并支持将数据自动存储到Amazon S3。 - **Kinesis Data Analytics**: 允许用户实时分析流数据并执行SQL查询，以提取有价值的信息。它支持以毫秒级别处理数据流，适合需要快速决策的场景。 - **Amazon S3 (Simple Storage Service)**: 提供对象存储服务，可以存储大量数据。作为数据湖的核心组成部分，S3为存储和检索数据提供高可靠性和扩展性。 - **Amazon QuickSight**: 一个快速、云原生的BI (业务智能)服务，为用户提供数据可视化工具，支持通过交互式仪表板分析数据。 - **Amazon CloudWatch**: 监控云资源和应用程序，提供日志记录和监控解决方案。它能够记录应用程序日志和跟踪指标，并可视化这些信息。 ### 描述知识点 - **无服务器数据湖**: 在AWS环境中，无服务器数据湖是指使用如AWS Lambda、Amazon S3等服务构建的，无需管理底层基础设施的数据湖。 - **数据提取**: 在实验中涉及到使用Amazon Kinesis Firehose来从源头（如出价请求数据流）中提取数据。 - **数据增强**: 指的是在数据摄入的过程中，对数据进行处理、转换或者扩充等操作，使数据更适合于分析目的。 - **数据存储**: 通过Amazon S3实现数据的持久化存储。 - **发布近实时度量**: 利用Amazon Kinesis Data Analytics等服务，可以在数据处理过程中实时发布和监控关键指标。 - **数据可视化**: 利用Amazon QuickSight创建仪表板和报告，以图表和图形形式展示数据趋势和分析结果。 - **实时仪表板**: 提供实时数据展示，帮助用户快速做出基于数据的决策。 - **BI工具**: Business Intelligence工具通过交互式查询、报告、仪表板、和可视化来分析数据。 - **架构概述**: 可能会详细描述实验的架构设计，包括服务之间的交互和数据流程。 - **先决条件**: 列出进行实验之前需要具备的知识、工具或者服务。 - **实验部署**: 指导如何部署实验环境，包括资源创建、数据上传等步骤。 - **生成CDK应用程序**: 使用AWS Cloud Development Kit (CDK) 生成资源定义，实现基础设施即代码。 - **准备清单文件**: 可能涉及在部署前准备必要的配置文件或者清单。 ### 标签知识点 - **AWS**: 亚马逊网络服务，提供广泛云服务。 - **AWS Lambda**: 无服务器计算服务，用于运行代码以响应事件并自动管理资源。 - **AWS S3**: 见上述知识点。 - **AWS CloudWatch**: 见上述知识点。 - **AWS Kinesis Firehose**: 见上述知识点。 - **AWS Kinesis Analytics**: 见上述知识点。 - **TypeScript**: 一种由JavaScript派生的编程语言，常用于构建大型应用。 ### 压缩包子文件的文件名称列表 - **aws-experiments-data-ingestion-and-analytics-master**: 表示包含了整个实验的主目录文件，其中包括了可能的代码、配置文件、模板等资源。 整体来看，提供的信息点明了在AWS环境下，通过一系列服务构建了一个完整的数据流水线，从数据的收集和处理到存储和可视化，以及监控和分析，展示了如何处理实时数据流并进行深入的商业智能分析。在现代云计算服务中，这代表了一个典型的大数据应用场景。