Archivage et analyse des SNS messages Amazon : exemple de cas d'utilisation pour les plateformes de billetterie aérienne - Amazon Simple Notification Service

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Archivage et analyse des SNS messages Amazon : exemple de cas d'utilisation pour les plateformes de billetterie aérienne

Cette section propose un didacticiel présentant un cas d'utilisation courant pour l'archivage et l'analyse SNS des messages Amazon.

Le cadre de ce cas d'utilisation est une plateforme de billetterie d'une compagnie aérienne qui opère dans un environnement réglementé. La plateforme est soumise à un cadre de conformité qui oblige la compagnie à archiver toutes les ventes de billets pendant au moins cinq ans. Pour atteindre l'objectif de conformité en matière de conservation des données, l'entreprise abonne un flux de diffusion Amazon Data Firehose à un SNS sujet existant. La destination du flux de diffusion est un compartiment Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Avec cette configuration, tous les événements publiés dans le SNS sujet sont archivés dans le compartiment Amazon S3. Le diagramme suivant illustre l'architecture de cette configuration :

AWS Architecture pour une plateforme de billetterie aérienne, illustrant la manière dont les données de vente de billets sont traitées et archivées. Il montre le flux de données d'une fonction Lambda via une SNS rubrique Amazon, qui distribue ensuite des messages aux SQS files d'attente Amazon pour le traitement des paiements et la détection des fraudes, gérés par les fonctions Lambda respectives. Les données sont également diffusées via Amazon Kinesis Data Firehose vers un compartiment Amazon S3 pour un archivage à long terme, garantissant ainsi le respect des exigences de conservation des données. Cette configuration permet à la plateforme d'effectuer des analyses détaillées des données de vente de billets à l'aide d'outils tels qu'Amazon Athena.

Pour effectuer des analyses et obtenir des informations sur les ventes de billets, l'entreprise exécute des SQL requêtes à l'aide d'Amazon Athena. Par exemple, elle peut émettre une requête pour en savoir plus sur les destinations les plus populaires et les voyageurs les plus fréquents.

Pour créer les AWS ressources correspondant à ce cas d'utilisation, vous pouvez utiliser le AWS Management Console ou un AWS CloudFormation modèle.

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