AWS Black Belt Online Seminar Amazon Kinesis アマゾンウェブサービスジャパン株式会社ソリューションアーキテクト内海英一郎郎

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あいりさわまつ
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1 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Kinesis アマゾンウェブサービスジャパン株式会社ソリューションアーキテクト内海英一郎郎

2 自己紹介アマゾンウェブサービスジャパン株式会社ソリューションアーキテクト Amazon Kinesis うちうみえいいちろう内海英 Java LMAX Disruptor

3 内容についての注意点本資料料では 2016 年年 8 月 10 日時点のサービス内容および価格についてご説明しています最新の情報は AWS 公式ウェブサイト ( ) にてご確認ください資料料作成には十分注意しておりますが資料料内の価格と AWS 公式ウェブサイト記載の価格に相違があった場合 AWS 公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます価格は税抜表記となっています日本居住者のお客様が東京リージョンを使用する場合別途消費税をご請求させていただきます AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject to change in accordance with the AWS Customer Agreement available at Any pricing information included in this document is provided only as an estimate of usage charges for AWS services based on certain information that you have provided. Monthly charges will be based on your actual use of AWS services, and may vary from the estimates provided.

4 Agenda Amazon Kinesis 概要 Amazon Kinesis アプリケーションの開発 Amazon Kinesis の運用

5 Amazon Kinesis 概要

6 Amazon Kinesis ストリーミングデータを収集処理理配信するためのマネージドサービス群 Amazon Kinesis Streams ストリーミングデータを処理理分析するためのアプリケーションを独自に構築 Amazon Kinesis Firehose ストリーミングデータを Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon ES へ簡単にロード Amazon Kinesis Analytics プレビューストリーミングデータを標準的な SQL クエリーで簡単に分析

7 ストリーミングデータの利利用シナリオシナリオデータの収集と ETL 継続的なメトリクス計算リアルタイム分析と応答データタイプアプリケーションログ / コンピューターメトリクス / クリックストリーム / センサーデータ / マーケットデータ... 広告 / マーケティング配信や入札データの収集コンバージョンレート / 収益 / カバレージの計算ユーザー行行動に応じた配信入札エンジンの最適化 IoT テレメトリーデータの収集デバイスやサーバーの稼働状態の計算稼働状態予測やアラート通知の発行行ゲーム顧客行行動データの収集成功率率率 / トランジションレート / クリックレートの計算リーダーボードやマッチメイクの最適化コンシューマー向け顧客行行動データの収集ページビュー / クリックレートの計算レコメンデーションエンジンの最適化

8 Amazon Kinesis の特長プロビジョニングと管理理が容易易伸縮自在のスケーラビリティリアルタイム処理理前払いなしの従量量課金金制ユースケースに応じたサービスラインナップ

9 Kinesis Streams ストリーミングデータを処理理分析するためのアプリケーションを独自に構築管理理が容易易必要なキャパシティをセットしてストリームを作成するだけで利利用可能スループットやデータ量量の変化に応じてスケール独自のリアルタイムアプリケーション Amazon Kinesis Client Library, Apache Spark/Storm, AWS Lambda 等を利利用してストリーム処理理を実装低コストあらゆるスケールのワークロードで高いコスト効果

10 Kinesis Streams のアーキテクチャ複数のアプリケーションから同時アクセス可能な順序つきイベントストリーム集約して S3 にアーカイブ数百万のソースが 1 時間あたり数百 TB のデータを生成リアルタイムダッシュボード / アラート Front End point end 認証認可 AZ AZ AZ 機械学習 / スライディングウィンドウ分析 3 アベイラビリティゾーンの永続ストレージに強い整合性でデータを複製データウェアハウスにロード AWS リージョン

11 Kinesis Streams の主要なコンセプトデータレコード Kinesis Streams エンドポイントストリームシャード 0 シャード 1 シャード..N Amazon S3 DynamoDB Amazon Redshift Amazon EMR データ送信側データ処理理側データの種類や処理理の用途に応じてストリームを作成ストリームは 1 つ以上のシャードで構成保存されるデータの単位をデータレコードと呼び保持期間はデフォルトで 24 時間 / 最長で 7 日間 1 データレコードの最大サイズは 1 MB データ送信側のキャパシティは 1 シャードあたり秒間 1 MB もしくは 1,000 PUT レコードデータ処理理側のキャパシティは 1 シャードあたり秒間 2 MB もしくは 5 回の読み取りトランザクションストリーム内のシャード数を増減することでスループットをコントロール

12 Kinesis Streams におけるデータレコードの分散データデータレコードパーティションキーパーティションキーのハッシュで分散 * ストリームシャード 0 "HashKeyRange" { "EndingHashKey": " ", "StartingHashKey": "0" } シャード 1 "HashKeyRange" { "EndingHashKey": " ", "StartingHashKey": " " } 0 ハッシュキーの範囲 2^128-1 * ハッシュキーを直接指定することも可能データ入力力時に指定するパーティションキー ( 最長 256 文字 ) で保存先のシャードが決定 MD5 ハッシュ関数でパーティションキーを 128 ビット整数値のハッシュキーに変換ハッシュキーの範囲に対応したシャードにデータレコードをマップ

13 Kinesis Streams におけるデータレコードの順序性ストリーム SequenceNumber 32 SequenceNumber 26 SequenceNumber 25 SequenceNumber 17 シャード 0 データレコードデータレコード SequenceNumber 35 SequenceNumber 15 SequenceNumber 12 SequenceNumber 11 シャード 1 データレコード全てのデータレコードにはシーケンス番号がアサインされるストリーム内の全シャード間でユニークシャード内で時間の経過とともに単調増加 ( シャード間では単調増加しない ) データ処理理時にシーケンス番号でレコード取得開始ポジションを指定可能

14 Kinesis Streams をサポートするプロデューサー / コンシューマープロデューサー ( データ送信側 ) コンシューマー ( データ処理理側 ) AWS SDK Kinesis Producer Library Kinesis Agent Get* API Kinesis Client Library Kinesis Analytics AWS IoT Kinesis Log4j Appender Fluentd AWS Lambda Amazon EMR Apache Storm

15 Kinesis Streams の料料金金項目シャード時間 ( 取得 1 MB/ 秒送信 2 MB/ 秒 ) PUT ペイロードユニット (25 KB) 1,000,000 ユニットごと拡張データ保持期限 ( 最大 7 日間 ) シャード時間ごと料料金金 ( 東京リージョン ) $ $ $0.026

Amazon Redshift / Amazon ES にデータを配信可能データストアとダイレクトに統合

16 Kinesis Firehose ストリーミングデータを Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon ES へ簡単にロード管理理不不要アプリケーションの実装やインフラストラクチャーの管理理を一切切行行わずに Amazon S3 / Amazon Redshift / Amazon ES にデータを配信可能データストアとダイレクトに統合シンプルな設定でストリーミングデータのバッチ化圧縮暗号化が可能最短 60 秒でデータを配信シームレスにスケールデータのスループットに応じて自動的にスケール

Amazon ES データ送信側配信先に応じて配信ストリームを作成シャードの作成やパーティションキーの指定不不要 1 データレコードの最

17 Kinesis Firehose の主要なコンセプトデータレコード Kinesis Firehose エンドポイント Amazon S3 配信ストリーム Amazon Redshift 配信ストリーム Amazon ES 配信ストリーム Amazon S3 Amazon Redshift Amazon ES データ送信側配信先に応じて配信ストリームを作成シャードの作成やパーティションキーの指定不不要 1 データレコードの最大サイズは 1 MB 制限なしにスケールするよう設計米国東部 ( バージニア北北部 )/ 米国西部 ( オレゴン )/ 欧州 ( アイルランド ) リージョンで利利用可能

18 Kinesis Firehose の料料金金項目 PUT ペイロードサイズ GB ごと料料金金 ( バージニア北北部リージョン ) $0.035

19 Kinesis Analytics プレビューストリーミングデータを標準的な SQL クエリーで簡単に分析 SQL をストリームに適用簡単にデータストリームへ接続し標準的な SQL を適用可能リアルタイムアプリケーションを構築秒以下のレイテンシーでストリーミングデータを連続的に処理理弾力力的にスケールデータのスループットに応じて弾力力的にスケールオペレーションの介入不不要

20 Amazon Kinesis アプリケーションの開発

21 Kinesis Streams のセットアップ以下の情報を入力力ストリーム名シャード数

22 PutRecord API による Kinesis Streams への単一レコード送信 # AWS CLI の例例 $ aws kinesis put-record --stream-name mystream data mydata' \ --partition-key $RANDOM { "ShardId": "shardid ", "SequenceNumber": " " } ストリーム名データパーティションキーを指定して送信送信成功時にはシャード ID とシーケンス番号が返却される

23 PutRecords API による Kinesis Streams への複数レコード一括送信 // Java の例例 AmazonKinesisClient amazonkinesisclient = new AmazonKinesisClient(credentialsProvider); PutRecordsRequest putrecordsrequest = new PutRecordsRequest(); putrecordsrequest.setstreamname( mystream"); List<PutRecordsRequestEntry> putrecordsrequestentrylist = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 100; i++) { PutRecordsRequestEntry putrecordsrequestentry = new PutRecordsRequestEntry(); putrecordsrequestentry.setdata(bytebuffer.wrap(string.valueof(i).getbytes())); putrecordsrequestentry.setpartitionkey(string.format("partitionkey-%d", i)); putrecordsrequestentrylist.add(putrecordsrequestentry); } putrecordsrequest.setrecords(putrecordsrequestentrylist); PutRecordsResult putrecordsresult = amazonkinesisclient.putrecords(putrecordsrequest); System.out.println("Put Result" + putrecordsresult); 1 リクエストとして設定できるデータレコードの合計件数は最大 500 件 1 リクエストとして設定できるデータレコードの合計サイズは最大 5 MB 一部のデータレコードの送信のみが失敗する可能性あり

24 Kinesis Producer Library による Kinesis Streams へのレコード送信 KinesisProducer kinesis = new KinesisProducer(); List<Future<UserRecordResult>> putfutures = new LinkedList<Future<UserRecordResult>>(); for (int i = 0; i < 100; i++) { ByteBuffer data = ByteBuffer.wrap("myData".getBytes("UTF-8")); putfutures.add( kinesis.adduserrecord("mystream", "mypartitionkey", data)); } // 応答を待機し送信結果をチェック for (Future<UserRecordResult> f : putfutures) { UserRecordResult result = f.get();... } 複数のレコードをバッファリングして送信しキャパシティ超過時のリトライをサポートタイムアウト時間や送信時に利利用するコネクション数を設定可能複数件のデータを 1 データレコードに集約して送信可能パフォーマンスメトリクスを CloudWatch に自動送信

25 Kinesis Firehose のセットアップ (Amazon S3 配信 ) 以下の情報を入力力配信ストリーム名 S3 バケットバケット名プレフィックス名

26 Kinesis Firehose のセットアップ (Amazon S3 配信 ) 以下の情報を入力力バッファサイズバッファインターバル圧縮オプション暗号化オプションエラーログ出力力の是非 IAM ロール

27 Kinesis Firehose のセットアップ (Amazon Redshift 配信 ) 以下の情報を入力力配信ストリーム名 S3 バケットバケット名プレフィックス名 Redshift クラスターデータベース名テーブル名カラム名ユーザー名パスワード COPY コマンドオプションリトライ許容時間

28 Kinesis Firehose のセットアップ (Amazon Redshift 配信 ) 以下の情報を入力力バッファサイズバッファインターバル圧縮オプション暗号化オプションエラーログ出力力の是非 IAM ロール

29 Kinesis Firehose のセットアップ (Amazon ES 配信 ) 以下の情報を入力力配信ストリーム名 Elasticsearch ドメインインデックス名ローテーション間隔タイプ名リトライ許容時間バックアップモード S3 バケット名 S3 プレフィックス名

30 Kinesis Firehose のセットアップ (Amazon ES 配信 ) 以下の情報を入力力バッファサイズバッファインターバル圧縮オプション暗号化オプションエラーログ出力力の是非 IAM ロール

31 PutRecord API による Kinesis Firehose への単一レコード送信 # Python の例例 import boto3 client = boto3.client('firehose') data = "mydata\n" response = client.put_record( DeliveryStreamName='my-stream', Record={ 'Data': data } ) print(response) { "RecordId": "..." } パーティションキーの指定不不要送信成功時にはレコード ID が返却される複数レコードの一括送信には PutRecordBatch API を利利用

32 Kinesis Agent による Kinesis Streams/Firehose へのレコード送信 /etc/aws-kinesis/agent.json { "kinesis.endpoint": " "firehose.endpoint": " "flows": [ { "filepattern": "/tmp/app1.log*", "kinesisstream": "yourkinesisstream" }, { "filepattern": "/tmp/app2.log*", "deliverystream": "yourfirehosedeliverystream" } ] } エージェントにてモニタリングするファイルのパターンと送信先ストリームを指定 CloudWatch へのメトリクス送信やファイル行行の変換送信前のバッファリングが可能 Kinesis Streams と Kinesis Firehose へ同時送信可能

33 GetRecords API による Kinesis Streams からのレコード取得 # AWS CLI の例例 $ aws kinesis get-shard-iterator --shard-id shardid shard-iterator-type TRIM_HORIZON --stream-name Foo { "ShardIterator": "AAAAAAAAAAHS..." } $ aws kinesis get-records shard-iterator AAAAAAAAAAHS... { "Records":[ { "Data":"dGVzdGRhdGE=", "PartitionKey":"123, "ApproximateArrivalTimestamp": E9, "SequenceNumber":" " } ], "MillisBehindLatest":24000, "NextShardIterator":"AAAAAAAAAAED..." } ストリーム名シャード ID を指定してシャードイテレーターを取得シャードイテレーターを指定してデータレコードを取得データレコードはシーケンス番号順に返却される返却された NextShardIterator を利利用して後続のレコードセットを取得

34 シャードイテレーターの種類 Timestamp T + 2 Timestamp T SequenceNumber N AT_SEQUENCE_NUMBER (of N) AT_TIMESTAMP (of T + 1) AFTER_SEQUENCE_NUMBER (of N) TRIM_HORIZON LATEST AT_SEQUENCE_NUMBER 指定したシーケンス番号のデータレコードから読み取りを開始 AFTER_SEQUENCE_NUMBER 指定したシーケンス番号のデータレコードの直後から読み取りを開始 AT_TIMESTAMP 指定したタイムスタンプ以後のデータレコードから読み取りを開始 TRIM_HORIZON シャード内に保持している最も古いデータレコードから読み取りを開始 LATEST シャード内に保持している最も新しいデータレコードから読み取りを開始

35 Kinesis Client Library による Kinesis Streams のレコード処理理 // Java の例例 public class AmazonKinesisApplicationSampleRecordProcessor implements IRecordProcessor public void processrecords(list<record> records, IRecordProcessorCheckpointer checkpointer) {... // レコードの処理理 checkpointer.checkpoint();... public class AmazonKinesisApplicationRecordProcessorFactory implements IRecordProcessorFactory { public IRecordProcessor createprocessor() { return new AmazonKinesisApplicationSampleRecordProcessor(); } IRecordProcessor および IRecordProcessorFactory の実装クラスを作成データレコードの処理理完了了後チェックポイントを更更新 Kinesis Client Library 内部で Kinesis Streams からレコードが取得される

36 Kinesis Client Library による Kinesis Streams のレコード処理理 // Java の例例 String workerid = InetAddress.getLocalHost().getCanonicalHostName() + : + UUID.randomUUID(); KinesisClientLibConfiguration kinesisclientlibconfiguration = new KinesisClientLibConfiguration(SAMPLE_APPLICATION_NAME, SAMPLE_APPLICATION_STREAM_NAME, credentialsprovider, workerid); kinesisclientlibconfiguration.withinitialpositioninstream(initialpositioninstream.latest); IRecordProcessorFactory recordprocessorfactory = new AmazonKinesisApplicationRecordProcessorFactory(); Worker worker = new Worker(recordProcessorFactory, kinesisclientlibconfiguration); try { worker.run(); ワーカー ID を決定コンフィギュレーションを作成しレコード取得開始ポジションを指定ワーカーインスタンスを作成し実行行

37 Kinesis Client Library のステート管理理 Worker -A shardid check point lease Owner lease Counter Shard-0 Shard-0 TRIM _HORIZON Worker-A Shard-1 Worker -B Shard-1 4 Worker-B Amazon DynamoDB テーブルを利利用してアプリケーションの状態を追跡シャードとワーカーのマッピングを調整処理理されたレコードのチェックポイントを作成ワーカーインスタンスの増減やシャードの分割 / 結合に追従

38 Amazon EMR (Spark Streaming) による Kinesis Streams からのレコード取得 // Scala の例例 import org.apache.spark.streaming.kinesis.kinesisutils val ssc = new StreamingContext(sparkConfig, batchinterval) // シャードごとに DStream を作成 val kinesisdstreams = (0 until numshards).map { i => KinesisUtils.createStream(ssc, appname, streamname, endpointurl, regionname, InitialPositionInStream.LATEST, kinesischeckpointinterval, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2) } // Dstream を統合 val uniondstreams = ssc.union(kinesisdstreams) // Dstream に対する Transformation val words = uniondstreams.flatmap(bytearray => new String(byteArray).split( ))... KinesisUtils を利利用して DStream を作成 DStream 内部で Kinesis Client Library が実行行される

39 AWS Lambda による Kinesis Streams からのレコード取得 # Node.js の例例 console.log('loading function'); exports.handler = function(event, context, callback) { event.records.foreach(function(record) { // Base64 でデータをデコード var payload = new Buffer(record.kinesis.data, 'base64').tostring('ascii'); console.log('decoded payload:', payload); }); callback(null, "success"); }; パラメータの event からデータレコードの配列列を取得 Base64 でデータをデコード ( ランタイムが Node.js および Python の場合 ) AWS Lambda サービス内部でチェックポイントが管理理されるレコード取得開始ポジションは LATEST もしくは TRIM_HORIZON のみ指定可能

40 Amazon Kinesis の運用

41 シャード数の算出例例 1 2 つのプロデューサーがそれぞれ 2 KB のレコードを秒間 500 回送信するケース 1 MB 500 PUT 1 MB 500 PUT 2 MB 送信側キャパシティ秒間 2 MB 1,000 PUT 処理理側キャパシティ秒間 2 MB 最小シャード数 2

42 シャード数の算出例例 2 2 つの異異なるコンシューマーアプリケーションを追加する場合 1 MB 500 PUT 2 MB 2 MB 1 MB 500 PUT 2 MB 送信側キャパシティ秒間 2 MB 1,000 PUT 処理理側キャパシティ秒間 6 MB 最小シャード数 3

43 シャード数の算出例例 3 2 つのプロデューサーそれぞれの送信レートが秒間 600 回に増加した場合 1.2 MB 600 PUT 2.4 MB 2.4 MB 1.2 MB 600 PUT 2.4 MB 送信側キャパシティ秒間 2.4 MB 1,200 PUT 処理理側キャパシティ秒間 7.2 MB 最小シャード数 4

44 SplitShard API によるシャードの分割 // Java の例例 SplitShardRequest splitshardrequest = new SplitShardRequest(); splitshardrequest.setstreamname(mystreamname); splitshardrequest.setshardtosplit(shard.getshardid()); BigInteger startinghashkey = new BigInteger(shard.getHashKeyRange().getStartingHashKey()); BigInteger endinghashkey = new BigInteger(shard.getHashKeyRange().getEndingHashKey()); String newstartinghashkey = startinghashkey.add(endinghashkey).divide(new BigInteger("2")).toString(); splitshardrequest.setnewstartinghashkey(newstartinghashkey); client.splitshard(splitshardrequest); シャードの分割によりストリームのキャパシティを拡大親シャードの HashKeyRange から子シャードの StartingHashKey を決定 1 オペレーションで隣隣接する 2 シャードのみへ分割可能

45 MergeShards API によるシャードの結合 // Java の例例 MergeShardsRequest mergeshardsrequest = new MergeShardsRequest(); mergeshardsrequest.setstreamname(mystreamname); mergeshardsrequest.setshardtomerge(shard1.getshardid()); mergeshardsrequest.setadjacentshardtomerge(shard2.getshardid()); client.mergeshards(mergeshardsrequest); シャードの結合によりストリームのキャパシティを縮小 1 オペレーションで隣隣接する 2 シャードのみ結合可能

46 Kinesis Streams の推奨メトリクスメトリクス説明用途 GetRecords.IteratorAgeMilliseconds 現在の時刻と GetRecords 呼び出しの最後のレコードがストリームに書き込まれた時間の差値が大きい場合シャードの分割とコンシューマーのスケールアウトを検討 ReadProvisionedThroughputExceeded スロットリングされた GetRecords 呼び出しの回数断続的に発生している場合シャードの分割とコンシューマーのスケールアウトを検討 WriteProvisionedThroughputExceeded スロットリングされた PutRecord および PutRecords 呼び出しの回数断続的に発生している場合シャードの分割を検討 PutRecord.Success, PutRecords.Success 成功した PutRecord 呼び出しの回数および少なくとも 1 レコードが成功した PutRecords 呼び出しの回数ストリームへの送信失敗を検出 GetRecords.Success 成功した GetRecords 呼び出しの回数ストリームからの受信失敗を検出

47 Kinesis Streams の基本ストリームレベルメトリクスメトリクス説明用途 GetRecords.Bytes ストリームから取得したバイト数連続して一定値を上回った場合はシャードの分割を検討し連続して一定値を下回った場合はシャードの結合を検討 GetRecords.Records シャードから取得したレコード数連続して一定値を上回った場合はシャードの分割を検討し連続して一定値を下回った場合はシャードの結合を検討 IncomingBytes ストリームに正常に送信されたバイト数連続して一定値を上回った場合はシャードの分割を検討し連続して一定値を下回った場合はシャードの結合を検討 IncomingRecords ストリームに正常に送信されたレコード数連続して一定値を上回った場合はシャードの分割を検討し連続して一定値を下回った場合はシャードの結合を検討 PutRecord.Bytes PutRecord オペレーションでストリームに送信されたバイト数連続して一定値を上回った場合はシャードの分割を検討し連続して一定値を下回った場合はシャードの結合を検討

48 Kinesis Streams の基本ストリームレベルメトリクスメトリクス説明用途 PutRecords.Bytes PutRecords オペレーションでストリームに送信されたバイト数連続して一定値を上回った場合はシャードの分割を検討し連続して一定値を下回った場合はシャードの結合を検討 PutRecords.Records PutRecords オペレーションで正常に送信されたレコード数連続して一定値を上回った場合はシャードの分割を検討し連続して一定値を下回った場合はシャードの結合を検討

49 Kinesis Streams の拡張シャードレベルメトリクスメトリクス説明用途 IncomingBytes シャードに正常に送信されたバイト数分割 / 結合対象シャードの決定連続して一定値を上回った場合はシャードの分割を検討し連続して一定値を下回った場合はシャードの結合を検討 IncomingRecords シャードに正常に送信されたレコード数分割 / 結合対象シャードの決定連続して一定値を上回った場合はシャードの分割を検討し連続して一定値を下回った場合はシャードの結合を検討 IteratorAgeMilliseconds 現在の時刻と GetRecords 呼び出しの最後のレコードがシャードに書き込まれた時間の差分割対象シャードの決定値が大きい場合シャードの追加とコンシューマーのスケールアウトを検討 OutgoingBytes シャードから取得したバイト数分割 / 結合対象シャードの決定連続して一定値を上回った場合はシャードの分割を検討し連続して一定値を下回った場合はシャードの結合を検討 OutgoingRecords シャードから取得したレコード数分割 / 結合対象シャードの決定連続して一定値を上回った場合はシャードの分割を検討し連続して一定値を下回った場合はシャードの結合を検討

50 Kinesis Streams の拡張シャードレベルメトリクスメトリクス説明用途 ReadProvisionedThroughputExceeded シャードでスロットリングされた GetRecords 呼び出しの回数分割対象シャードの決定断続的に発生している場合シャードの分割とコンシューマーのスケールアウトを検討 WriteProvisionedThroughputExceeded シャードでスロットリングされた PutRecord および PutRecords 呼び出しの回数分割対象シャードの決定断続的に発生している場合シャードの分割を検討 EnableEnhancedMonitoring API にて有効化 Amazon CloudWatch の追加料料金金が必要

51 Kinesis Firehose のメトリクスメトリクス説明用途 DeliveryToElasticsearch.Success 正常にインデックスが作成されたレコード数 Amazon ES への配信失敗を検出 DeliveryToRedshift.Success 正常に実行行された Amazon Redshift COPY コマンド数 Amazon Redshift への配信失敗を検出 DeliveryToS3.Success 正常に実行行された Amazon S3 put コマンド数 Amazon S3 への配信失敗を検出

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PowerPoint Presentation AWS Black Belt Online Seminar Kinesis アマゾンウェブサービスジャパン株式会社ソリューションアーキテクト半場光晴 2017.10.11 自己紹介名前半場光晴はんばみつはる所属アマゾンウェブサービスジャパン株式会社技術統括本部メディアエンターテインメントソリューション部ソリューションアーキテクト好きなAWSサービス Kinesis

AWS Black Belt Online Seminar Amazon Kinesis アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクト 内海英 一郎郎

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