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Tutorial: Procese datos bursátiles en tiempo real con KPL and KCL 1.x
El escenario que planteamos en este tutorial comprende la adquisición de operaciones bursátiles en un flujo de datos y la escritura de una aplicación de Amazon Kinesis Data Streams sencilla que realiza cálculos con dicho flujo. Aprenderá a enviar un flujo de registros a Kinesis Data Streams y a implementar una aplicación que consuma y procese los registros prácticamente en tiempo real.
importante
Tras crear una transmisión, su cuenta incurre en cargos nominales por el uso de Kinesis Data Streams, ya que Kinesis Data Streams no reúne los requisitos para AWS la capa gratuita. Una vez que se inicia la aplicación consumidora, se aplicarán cargos nominales por el uso de Amazon DynamoDB. La aplicación consumidora utiliza DynamoDB para realizar un seguimiento del estado de procesamiento. Cuando termine con esta aplicación, elimine sus recursos de AWS para dejar de incurrir en gastos. Para obtener más información, consulte Eliminar recursos.
El código no obtiene acceso a datos bursátiles reales, sino que, en su lugar, simula la secuencia de operaciones bursátiles. Lo hace a través de un generador de operaciones bursátiles aleatorias que parte de datos reales del mercado para los 25 principales valores por capitalización en febrero de 2015. Si tiene acceso a una secuencia de operaciones bursátiles en tiempo real, puede que le interese derivar estadísticas útiles y puntuales a partir de dicha secuencia. Por ejemplo, es posible que desee realizar un análisis de ventana deslizante en el que se determina el valor más popular adquirido durante los últimos 5 minutos. O también cabe la posibilidad de que quiera recibir una notificación cada vez que haya una orden de venta que sea demasiado grande (es decir, con demasiadas acciones). Puede ampliar el código de esta serie para proporcionar esta funcionalidad.
Puedes seguir los pasos de este tutorial en tu ordenador de sobremesa o portátil y ejecutar tanto el código del productor como el del consumidor en la misma máquina o en cualquier plataforma que soporte los requisitos definidos, como Amazon Elastic Compute Cloud (AmazonEC2).
Los ejemplos mostrados utilizan la región Oeste de EE. UU. (Oregón), pero funcionan en cualquiera de las regiones de AWS compatibles con Kinesis Data Streams.
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