예: 간단한 알림 생성 - SQL애플리케이션용 Amazon Kinesis Data Analytics 개발자 가이드

새 프로젝트의 경우 애플리케이션용 Kinesis Data Analytics보다 Apache Flink Studio용 새로운 관리형 서비스를 사용하는 것이 좋습니다. SQL Managed Service for Apache Flink Studio는 사용 편의성과 고급 분석 기능을 결합하여 정교한 스트림 처리 애플리케이션을 몇 분 만에 구축할 수 있도록 합니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

예: 간단한 알림 생성

이 Kinesis Data Analytics 애플리케이션에서는 데모 스트림에 대해 생성된 애플리케이션 내 스트림 상에서 쿼리가 연속적으로 실행됩니다. 자세한 설명은 연속 쿼리 섹션을 참조하세요.

임의의 행이 1%보다 큰 주가 변동을 보이는 경우, 해당 행은 또 다른 애플리케이션 내 스트림에 삽입됩니다. 실습에서 결과를 외부 대상에 유지하도록 애플리케이션 출력을 구성할 수 있습니다. 그런 다음 결과를 추가로 조사할 수 있습니다. 예를 들어 AWS Lambda 함수를 사용하여 레코드를 처리하고 알림을 전송할 수 있습니다.

간단한 알림 애플리케이션을 만드는 방법

  1. Kinesis Data Analytics 시작하기에 설명된 대로 분석 애플리케이션을 생성하십시오.

  2. Kinesis Data Analytics의 SQL 편집기에서 애플리케이션 코드를 다음으로 바꿉니다: 

    CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" 
           (ticker_symbol VARCHAR(4), 
            sector        VARCHAR(12), 
            change        DOUBLE, 
            price         DOUBLE);

CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS 
   INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
      SELECT STREAM ticker_symbol, sector, change, price 
      FROM   "SOURCE_SQL_STREAM_001"
      WHERE  (ABS(Change / (Price - Change)) * 100) > 1;

    애플리케이션 코드의 SELECT 문은 1%보다 큰 주가 변동에 대해 SOURCE_SQL_STREAM_001의 행을 필터링합니다. 그런 다음 펌프를 사용하여 다른 애플리케이션 내 스트림 DESTINATION_SQL_STREAM에 이러한 행을 삽입합니다. 펌프를 사용하여 행을 애플리케이션 내 스트림에 삽입하는 방법을 설명하는 코딩 패턴에 관한 자세한 설명은 애플리케이션 코드 섹션을 참조하십시오.

  3. [Save and run SQL]을 선택합니다.

  4. 대상을 추가합니다. 이렇게 하려면 SQL 편집기에서 대상 주소 탭을 선택하거나 애플리케이션 세부 정보 페이지에서 Add a destination(대상 추가)을 선택합니다.

    1. SQL 편집기에서 대상 주소 탭을 선택한 다음 Connect to a destination(대상에 연결)을 선택합니다.

      Connect to destination(대상에 연결) 페이지에서 Create New(새로 생성)를 선택합니다.

    2. [Go to Kinesis Streams]를 선택합니다.

    3. Amazon Kinesis Data Streams 콘솔에서 샤드가 하나인 새로운 Kinesis 스트림을 생성합니다(예: gs-destination). 스트림 상태가 [ACTIVE]가 될 때까지 기다립니다.

    4. Kinesis Data Analytics 콘솔로 돌아가십시오. Connect to destination(대상에 연결) 페이지에서 앞서 생성한 스트림을 선택합니다.

      스트림이 표시되지 않으면 페이지를 새로 고칩니다.

    5. [Save and continue]를 선택합니다.

    이제 외부 목적지인 Kinesis 데이터 스트림이 생겼으며 Kinesis Data Analytics이 애플리케이션 내 스트림에 애플리케이션 출력을 지속합니다.

  5. 생성한 Kinesis 스트림을 모니터링 하도록 AWS Lambda을 구성하고 Lambda 함수를 간접 호출합니다.

    지침은 Lambda 함수를 사용하여 데이터 사전 처리 섹션을 참조하세요.