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Tutoriel : Traitez les données boursières en temps réel à l'aide KPL de et KCL 1.x
Pour ce tutoriel, le scénario implique d'ingérer des opérations boursières dans un flux de données et d'écrire une application Amazon Kinesis Data Streams simple qui effectue des calculs sur le flux. Vous apprendrez à envoyer un flux d'enregistrements vers Kinesis Data Streams et à implémenter une application qui consomme et traite les enregistrements en temps quasi réel.
Important
Une fois que vous avez créé un stream, votre compte est soumis à des frais minimes pour l'utilisation de Kinesis Data Streams, car Kinesis Data Streams n'est pas éligible au AWS niveau gratuit. Lorsque l'application consommateur a démarré, elle implique également des frais nominaux pour l'utilisation d'Amazon DynamoDB. L'application consommateur utilise DynamoDB pour suivre l'état du traitement. Lorsque vous avez terminé d'utiliser cette application, supprimez vos ressources AWS pour arrêter de générer des frais. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Nettoyage des ressources .
Le code n'accède pas aux données boursières réelles, mais simule le flux des opérations boursières. Pour cela, il utilise un générateur d'opérations boursières aléatoires qui part de données de marché réelles pour les 25 actions principales par capitalisation de marché à partir de février 2015. Si vous avez accès à un flux en temps réel d'opérations boursières, tirer des statistiques pratiques et adéquates de ce flux peut vous intéresser. Par exemple, vous pouvez effectuer une analyse par fenêtre glissante pour déterminer l'action la plus couramment achetée au cours des 5 dernières minutes. Vous souhaiterez peut-être aussi recevoir une notification chaque fois qu'il y a un ordre de vente qui est trop grand (c'est-à-dire qui contient trop d'actions). Vous pouvez étendre le code illustré dans cette série pour fournir cette fonctionnalité.
Vous pouvez suivre les étapes de ce didacticiel sur votre ordinateur de bureau ou portable et exécuter le code producteur et le code consommateur sur la même machine ou sur toute plateforme répondant aux exigences définies, telle qu'Amazon Elastic Compute Cloud (AmazonEC2).
Les exemples présentés utilisent la région USA Ouest (Oregon), mais ils fonctionnent dans toutes les régions AWS qui prennent en charge Kinesis Data Streams.
Tâches
