消息隊列：Kinesis：Kinesis數(shù)據(jù)火墻的配置與數(shù)據(jù)傳輸

消息隊列：Kinesis：Kinesis數(shù)據(jù)火墻的配置與數(shù)據(jù)傳輸1Kinesis基礎概念1.1Kinesis數(shù)據(jù)流簡介KinesisDataStreams是AmazonWebServices(AWS)提供的一種實時流數(shù)據(jù)服務。它允許開發(fā)者收集、存儲和處理大量數(shù)據(jù)流，這些數(shù)據(jù)流可以來自各種數(shù)據(jù)源，如網(wǎng)站點擊流、社交媒體饋送、IT日志、應用日志、計量數(shù)據(jù)等。KinesisDataStreams通過提供持久的、可擴展的、按需付費的數(shù)據(jù)流處理能力，使得實時數(shù)據(jù)處理變得更加簡單和經(jīng)濟。1.1.1Kinesis數(shù)據(jù)流的架構Kinesis數(shù)據(jù)流由多個分片（Shards）組成，每個分片可以處理每秒數(shù)千條記錄。數(shù)據(jù)記錄在分片中以順序方式存儲，這使得Kinesis能夠提供低延遲的數(shù)據(jù)處理。此外，Kinesis支持數(shù)據(jù)的持久存儲，數(shù)據(jù)可以在Kinesis中保留最多8760小時（365天），這為數(shù)據(jù)的后處理和分析提供了充足的時間。1.1.2Kinesis數(shù)據(jù)流的使用場景實時數(shù)據(jù)分析：如實時監(jiān)控和警報系統(tǒng)，可以立即對數(shù)據(jù)流進行分析和響應。數(shù)據(jù)攝取和處理：從各種數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，進行預處理后，可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖進行進一步分析。日志處理：收集和處理來自多個源的日志數(shù)據(jù)，進行實時分析或存儲以備后用。1.2Kinesis數(shù)據(jù)火墻的作用在Kinesis的上下文中，“數(shù)據(jù)火墻”這一術語可能不是AWS官方術語，但我們可以將其理解為一種數(shù)據(jù)安全和隱私保護機制。在數(shù)據(jù)傳輸和處理過程中，確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私至關重要。KinesisDataStreams提供了多種安全措施，包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制和審計日志，這些措施共同構成了數(shù)據(jù)傳輸和存儲的“防火墻”。1.2.1數(shù)據(jù)加密Kinesis支持使用AWSKeyManagementService(KMS)對數(shù)據(jù)進行加密，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性。數(shù)據(jù)加密可以防止數(shù)據(jù)在傳輸過程中被截獲，以及在存儲時被未經(jīng)授權的訪問。1.2.2訪問控制通過AWSIdentityandAccessManagement(IAM)，可以精細控制誰可以訪問Kinesis數(shù)據(jù)流，以及他們可以執(zhí)行哪些操作。這包括讀取、寫入、描述和管理數(shù)據(jù)流的能力。1.2.3審計日志AWSCloudTrail可以記錄KinesisDataStreams的API調(diào)用，提供對數(shù)據(jù)流操作的審計跟蹤。這對于監(jiān)控和審計數(shù)據(jù)流的使用情況非常有用。1.3Kinesis數(shù)據(jù)流與數(shù)據(jù)火墻的關系Kinesis數(shù)據(jù)流與數(shù)據(jù)火墻的關系體現(xiàn)在數(shù)據(jù)流的安全配置上。為了確保數(shù)據(jù)流的安全，開發(fā)者需要正確配置數(shù)據(jù)加密、訪問控制和審計日志等安全措施。這些配置構成了數(shù)據(jù)流的“防火墻”，保護數(shù)據(jù)免受未經(jīng)授權的訪問和潛在的安全威脅。1.3.1配置示例下面是一個使用AWSSDKforPython(Boto3)配置Kinesis數(shù)據(jù)流加密的示例代碼：importboto3

#創(chuàng)建Kinesis客戶端

kinesis=boto3.client('kinesis')

#定義數(shù)據(jù)流名稱和加密密鑰

stream_name='my-stream'

encryption_type='KMS'

key_id='arn:aws:kms:us-west-2:111122223333:key/1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab'

#更新數(shù)據(jù)流加密配置

response=kinesis.update_stream_encryption(

StreamName=stream_name,

EncryptionType=encryption_type,

KeyId=key_id

)

#輸出響應

print(response)1.3.2代碼解釋導入Boto3庫：這是AWS的官方PythonSDK，用于與AWS服務進行交互。創(chuàng)建Kinesis客戶端：使用Boto3創(chuàng)建一個Kinesis客戶端對象。定義數(shù)據(jù)流名稱和加密密鑰：指定要更新加密配置的數(shù)據(jù)流名稱，以及用于數(shù)據(jù)加密的KMS密鑰ID。更新數(shù)據(jù)流加密配置：調(diào)用update_stream_encryption方法，傳入數(shù)據(jù)流名稱、加密類型和KMS密鑰ID，以更新數(shù)據(jù)流的加密配置。輸出響應：打印AWS返回的響應，確認加密配置更新成功。通過上述配置，Kinesis數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)將使用指定的KMS密鑰進行加密，增加了數(shù)據(jù)的安全性。1.3.3訪問控制示例使用IAM策略來控制對Kinesis數(shù)據(jù)流的訪問，下面是一個示例IAM策略，它允許用戶讀取和寫入特定的數(shù)據(jù)流：{

"Version":"2012-10-17",

"Statement":[

{

"Effect":"Allow",

"Action":[

"kinesis:PutRecord",

"kinesis:PutRecords"

],

"Resource":"arn:aws:kinesis:us-west-2:111122223333:stream/my-stream"

},

{

"Effect":"Allow",

"Action":[

"kinesis:GetRecords",

"kinesis:GetShardIterator",

"kinesis:DescribeStream"

],

"Resource":"arn:aws:kinesis:us-west-2:111122223333:stream/my-stream"

}

]

}1.3.4代碼解釋IAM策略版本：指定IAM策略的版本，這里是2012-10-17。允許寫入操作：定義一個策略語句，允許用戶執(zhí)行PutRecord和PutRecords操作，即向數(shù)據(jù)流中寫入數(shù)據(jù)。允許讀取操作：定義另一個策略語句，允許用戶執(zhí)行GetRecords、GetShardIterator和DescribeStream操作，即從數(shù)據(jù)流中讀取數(shù)據(jù)和描述數(shù)據(jù)流的詳細信息。指定資源：在每個策略語句中，指定資源為特定的Kinesis數(shù)據(jù)流ARN，確保策略僅應用于該數(shù)據(jù)流。通過上述IAM策略，可以精確控制哪些用戶可以對特定的Kinesis數(shù)據(jù)流進行讀寫操作，增強了數(shù)據(jù)流的安全性。1.3.5審計日志示例使用AWSCloudTrail來記錄KinesisDataStreams的API調(diào)用，下面是如何啟用CloudTrail的步驟：登錄AWS管理控制臺，選擇CloudTrail服務。點擊“創(chuàng)建跟蹤”，配置跟蹤名稱和S3存儲桶。選擇“全局服務事件”和“數(shù)據(jù)事件”，確保KinesisDataStreams的數(shù)據(jù)事件被記錄。保存跟蹤配置。1.3.6步驟解釋登錄AWS控制臺：首先，需要登錄到AWS管理控制臺。創(chuàng)建跟蹤：在CloudTrail服務頁面，點擊“創(chuàng)建跟蹤”按鈕，開始配置新的跟蹤。配置跟蹤名稱和S3存儲桶：為跟蹤指定一個名稱，并選擇一個S3存儲桶，用于存儲跟蹤生成的日志文件。選擇事件類型：在跟蹤配置中，選擇記錄“全局服務事件”和“數(shù)據(jù)事件”，確保KinesisDataStreams的所有API調(diào)用都被記錄下來。保存配置：完成配置后，保存跟蹤設置，CloudTrail將開始記錄KinesisDataStreams的API調(diào)用。通過啟用CloudTrail，可以記錄KinesisDataStreams的所有API調(diào)用，這對于監(jiān)控數(shù)據(jù)流的使用情況和進行安全審計非常重要?？傊?，KinesisDataStreams通過其內(nèi)置的安全特性，如數(shù)據(jù)加密、訪問控制和審計日志，為數(shù)據(jù)流提供了一層強大的“防火墻”，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性和隱私。正確配置這些安全措施是使用Kinesis數(shù)據(jù)流的關鍵步驟之一。2配置Kinesis數(shù)據(jù)流2.1創(chuàng)建Kinesis數(shù)據(jù)流在開始使用AmazonKinesisDataStreams之前，首先需要創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)流。數(shù)據(jù)流是用于收集、存儲和傳輸數(shù)據(jù)的載體，可以處理大量實時數(shù)據(jù)。2.1.1步驟1:登錄AWS管理控制臺首先，登錄到AWS管理控制臺，導航至Kinesis服務頁面。2.1.2步驟2:創(chuàng)建數(shù)據(jù)流點擊“創(chuàng)建數(shù)據(jù)流”，輸入數(shù)據(jù)流的名稱，選擇所需的分片數(shù)量。分片是數(shù)據(jù)流的最小單位，每個分片可以處理每秒1MB的數(shù)據(jù)或每秒1000條記錄。2.1.3步驟3:配置數(shù)據(jù)流在創(chuàng)建數(shù)據(jù)流時，可以配置數(shù)據(jù)保留期和數(shù)據(jù)加密等選項。2.1.4代碼示例:使用AWSSDKforPython(Boto3)創(chuàng)建數(shù)據(jù)流importboto3

#創(chuàng)建Kinesis客戶端

kinesis=boto3.client('kinesis')

#定義數(shù)據(jù)流名稱和分片數(shù)量

stream_name='my-data-stream'

shard_count=2

#創(chuàng)建數(shù)據(jù)流

response=kinesis.create_stream(

StreamName=stream_name,

ShardCount=shard_count

)

#輸出響應

print(response)2.2設置數(shù)據(jù)保留期數(shù)據(jù)保留期決定了數(shù)據(jù)在Kinesis數(shù)據(jù)流中存儲的時間長度。默認情況下，數(shù)據(jù)保留期為24小時，但可以根據(jù)需要延長至最多8760小時（365天）。2.2.1步驟1:選擇數(shù)據(jù)流在Kinesis服務頁面，選擇之前創(chuàng)建的數(shù)據(jù)流。2.2.2步驟2:修改數(shù)據(jù)保留期點擊“管理數(shù)據(jù)流”，在數(shù)據(jù)流詳情頁面中，找到“數(shù)據(jù)保留期”選項，輸入新的保留期。2.2.3代碼示例:使用Boto3修改數(shù)據(jù)保留期#定義數(shù)據(jù)流名稱和新的數(shù)據(jù)保留期

stream_name='my-data-stream'

retention_period_hours=168#設置數(shù)據(jù)保留期為7天

#修改數(shù)據(jù)保留期

response=kinesis.update_retention_period(

StreamName=stream_name,

RetentionPeriodHours=retention_period_hours

)

#輸出響應

print(response)2.3配置數(shù)據(jù)加密為了保護數(shù)據(jù)的安全，可以配置Kinesis數(shù)據(jù)流使用服務器端加密。AWSKinesis支持使用AWSKeyManagementService(KMS)的CMK進行加密。2.3.1步驟1:創(chuàng)建或選擇KMS密鑰在AWSKMS服務頁面，創(chuàng)建或選擇一個CMK密鑰。2.3.2步驟2:配置數(shù)據(jù)流加密在創(chuàng)建或修改數(shù)據(jù)流時，選擇“使用KMS密鑰加密數(shù)據(jù)”。2.3.3代碼示例:使用Boto3創(chuàng)建加密的數(shù)據(jù)流#定義數(shù)據(jù)流名稱、分片數(shù)量和KMS密鑰ID

stream_name='my-encrypted-data-stream'

shard_count=2

kms_key_id='arn:aws:kms:us-west-2:111122223333:key/1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab'

#創(chuàng)建加密的數(shù)據(jù)流

response=kinesis.create_stream(

StreamName=stream_name,

ShardCount=shard_count,

StreamEncryption={

'EncryptionType':'KMS',

'KeyId':kms_key_id

}

)

#輸出響應

print(response)2.4管理數(shù)據(jù)流訪問權限為了控制誰可以訪問Kinesis數(shù)據(jù)流，可以使用AWSIdentityandAccessManagement(IAM)來管理訪問權限。2.4.1步驟1:創(chuàng)建IAM策略在IAM服務頁面，創(chuàng)建一個策略，定義可以執(zhí)行的操作和資源。2.4.2正確使用IAM策略的示例{

"Version":"2012-10-17",

"Statement":[

{

"Effect":"Allow",

"Action":[

"kinesis:PutRecord",

"kinesis:PutRecords"

],

"Resource":"arn:aws:kinesis:us-west-2:111122223333:stream/my-data-stream"

}

]

}此策略允許用戶向名為my-data-stream的數(shù)據(jù)流中寫入數(shù)據(jù)。2.4.3步驟2:創(chuàng)建IAM角色或用戶使用創(chuàng)建的策略，創(chuàng)建一個IAM角色或用戶。2.4.4步驟3:附加策略將策略附加到角色或用戶上，以授予訪問權限。2.4.5代碼示例:使用Boto3驗證IAM權限#定義數(shù)據(jù)流名稱和記錄數(shù)據(jù)

stream_name='my-data-stream'

data='Hello,Kinesis!'

#嘗試向數(shù)據(jù)流寫入數(shù)據(jù)

try:

response=kinesis.put_record(

StreamName=stream_name,

Data=data,

PartitionKey='1234567890'

)

print(response)

exceptExceptionase:

print(e)如果IAM權限設置正確，上述代碼將成功執(zhí)行。否則，將拋出異常，指示權限問題。以上步驟和代碼示例詳細介紹了如何在AmazonKinesisDataStreams中創(chuàng)建數(shù)據(jù)流、設置數(shù)據(jù)保留期、配置數(shù)據(jù)加密以及管理數(shù)據(jù)流訪問權限。通過這些配置，可以確保數(shù)據(jù)流的安全性和高效性，同時滿足數(shù)據(jù)處理和存儲的需求。3數(shù)據(jù)傳輸至Kinesis數(shù)據(jù)火墻3.1使用Kinesis生產(chǎn)者庫(KPL)發(fā)送數(shù)據(jù)Kinesis生產(chǎn)者庫(KPL)是AmazonKinesis提供的一種高效、可擴展的庫，用于將數(shù)據(jù)發(fā)送到Kinesis數(shù)據(jù)流。KPL支持多種編程語言，包括Java、C++、Python等，使得開發(fā)者能夠輕松地從各種應用程序中發(fā)送數(shù)據(jù)。3.1.1示例：使用PythonKPL發(fā)送數(shù)據(jù)#導入Kinesis生產(chǎn)者庫

fromamazon_kinesis_producerimportkinesis_producer

#初始化Kinesis生產(chǎn)者

kp=kinesis_producer.KinesisProducer(

stream_name="YourStreamName",

region="us-west-2",

max_retries=3,

max_buffer_size=1000,

max_buffer_time=10000

)

#創(chuàng)建數(shù)據(jù)記錄

data={

"id":"12345",

"timestamp":"2023-01-01T00:00:00Z",

"value":42

}

#將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字節(jié)流

data_bytes=bytes(str(data),'utf-8')

#發(fā)送數(shù)據(jù)到Kinesis數(shù)據(jù)流

kp.send(data_bytes)

#清理資源

kp.close()在這個例子中，我們首先導入了amazon_kinesis_producer庫，然后初始化了一個Kinesis生產(chǎn)者對象，指定了數(shù)據(jù)流的名稱、AWS區(qū)域以及一些配置參數(shù)，如重試次數(shù)、緩沖區(qū)大小和時間。接著，我們創(chuàng)建了一個數(shù)據(jù)記錄，將其轉(zhuǎn)換為字節(jié)流，并使用send方法發(fā)送到Kinesis數(shù)據(jù)流。最后，我們調(diào)用close方法來清理資源。3.2通過Kinesis數(shù)據(jù)流代理傳輸數(shù)據(jù)Kinesis數(shù)據(jù)流代理是一種輕量級的代理服務，用于將數(shù)據(jù)從本地應用程序傳輸?shù)終inesis數(shù)據(jù)流。它簡化了數(shù)據(jù)傳輸過程，減少了應用程序的復雜性，并提供了更高的數(shù)據(jù)傳輸效率。3.2.1配置Kinesis數(shù)據(jù)流代理下載并安裝Kinesis數(shù)據(jù)流代理：從AWS官方網(wǎng)站下載適用于您操作系統(tǒng)的Kinesis數(shù)據(jù)流代理，并按照官方文檔進行安裝。配置代理：使用配置文件或命令行參數(shù)配置代理，指定數(shù)據(jù)流的名稱、AWS憑證、數(shù)據(jù)源等信息。啟動代理：運行代理服務，確保它能夠連接到您的數(shù)據(jù)源并開始將數(shù)據(jù)傳輸?shù)終inesis數(shù)據(jù)流。3.2.2示例：使用Kinesis數(shù)據(jù)流代理配置文件#Kinesis數(shù)據(jù)流代理配置文件示例

applicationName:"YourAppName"

streamName:"YourStreamName"

region:"us-west-2"

credentials:

accessKeyId:"YourAccessKeyId"

secretAccessKey:"YourSecretAccessKey"

dataSources:

-type:"File"

name:"DataSource1"

filePath:"/path/to/your/data/file"在這個配置文件中，我們指定了應用程序的名稱、數(shù)據(jù)流的名稱、AWS區(qū)域以及憑證信息。我們還定義了一個數(shù)據(jù)源，類型為文件，指定了文件的路徑。代理將讀取這個文件并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)終inesis數(shù)據(jù)流。3.3監(jiān)控數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)對于確保數(shù)據(jù)的完整性和及時性至關重要。AWS提供了多種工具和API，如CloudWatchMetrics和KinesisDataStreamsAPI，用于監(jiān)控數(shù)據(jù)傳輸?shù)臓顟B(tài)。3.3.1使用CloudWatchMetrics監(jiān)控啟用監(jiān)控：在Kinesis數(shù)據(jù)流的配置中啟用CloudWatchMetrics監(jiān)控。查看監(jiān)控數(shù)據(jù)：通過AWS管理控制臺或CloudWatchAPI查看數(shù)據(jù)傳輸?shù)谋O(jiān)控數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)記錄的發(fā)送速率、接收速率、數(shù)據(jù)大小等。3.3.2示例：使用Boto3查看Kinesis數(shù)據(jù)流的監(jiān)控數(shù)據(jù)#導入Boto3庫

importboto3

#初始化CloudWatch客戶端

cloudwatch=boto3.client('cloudwatch',region_name='us-west-2')

#定義監(jiān)控指標

metric_name='IncomingRecords'

namespace='AWS/Kinesis'

dimensions=[

{

'Name':'StreamName',

'Value':'YourStreamName'

},

]

#獲取監(jiān)控數(shù)據(jù)

response=cloudwatch.get_metric_statistics(

Namespace=namespace,

MetricName=metric_name,

Dimensions=dimensions,

StartTime=datetime.datetime.utcnow()-datetime.timedelta(minutes=10),

EndTime=datetime.datetime.utcnow(),

Period=60,

Statistics=['Sum'],

Unit='Count'

)

#打印監(jiān)控數(shù)據(jù)

forpointinresponse['Datapoints']:

print(point['Sum'])在這個例子中，我們使用Boto3庫初始化了一個CloudWatch客戶端，然后定義了監(jiān)控指標、命名空間和維度。我們調(diào)用get_metric_statistics方法來獲取過去10分鐘內(nèi)數(shù)據(jù)流的監(jiān)控數(shù)據(jù)，并打印了數(shù)據(jù)記錄的總和。3.4處理數(shù)據(jù)傳輸中的錯誤在數(shù)據(jù)傳輸過程中，可能會遇到各種錯誤，如網(wǎng)絡問題、權限問題或數(shù)據(jù)格式問題。正確處理這些錯誤對于保持數(shù)據(jù)流的穩(wěn)定性和可靠性至關重要。3.4.1錯誤處理策略重試機制：對于暫時性的錯誤，如網(wǎng)絡問題，可以設置重試機制，自動重試數(shù)據(jù)發(fā)送。錯誤日志：記錄所有錯誤信息，包括錯誤類型、錯誤代碼和錯誤消息，以便于后續(xù)的故障排查和分析。錯誤通知：配置錯誤通知機制，如通過SNS發(fā)送錯誤通知，以便在發(fā)生錯誤時及時通知相關人員。3.4.2示例：使用PythonKPL處理數(shù)據(jù)傳輸錯誤#導入Kinesis生產(chǎn)者庫

fromamazon_kinesis_producerimportkinesis_producer

#初始化Kinesis生產(chǎn)者

kp=kinesis_producer.KinesisProducer(

stream_name="YourStreamName",

region="us-west-2",

max_retries=3,

max_buffer_size=1000,

max_buffer_time=10000

)

#創(chuàng)建數(shù)據(jù)記錄

data={

"id":"12345",

"timestamp":"2023-01-01T00:00:00Z",

"value":42

}

#將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字節(jié)流

data_bytes=bytes(str(data),'utf-8')

try:

#發(fā)送數(shù)據(jù)到Kinesis數(shù)據(jù)流

kp.send(data_bytes)

exceptExceptionase:

#處理發(fā)送數(shù)據(jù)時的錯誤

print(f"Errorsendingdata:{e}")

#清理資源

kp.close()在這個例子中，我們使用try-except語句來捕獲并處理數(shù)據(jù)發(fā)送時可能發(fā)生的任何異常。如果發(fā)送數(shù)據(jù)時發(fā)生錯誤，我們將打印錯誤信息。這種錯誤處理策略可以確保應用程序在遇到錯誤時能夠繼續(xù)運行，并提供錯誤的詳細信息以供后續(xù)分析。4Kinesis數(shù)據(jù)火墻的高級功能4.1數(shù)據(jù)流分片管理4.1.1原理Kinesis數(shù)據(jù)流通過分片（Shard）來處理和存儲數(shù)據(jù)。每個分片可以處理每秒最多1MB的數(shù)據(jù)或每秒1000條記錄。分片管理是Kinesis數(shù)據(jù)流的核心，它確保數(shù)據(jù)的均勻分布和高吞吐量處理。Kinesis允許動態(tài)調(diào)整分片的數(shù)量，以適應數(shù)據(jù)量的變化。4.1.2內(nèi)容分片的創(chuàng)建與調(diào)整：Kinesis數(shù)據(jù)流在創(chuàng)建時會自動分配分片，但可以通過調(diào)用UpdateShardCountAPI來增加或減少分片數(shù)量。分片的監(jiān)控與優(yōu)化：使用AWSCloudWatch監(jiān)控分片的性能指標，如IncomingBytes、IncomingRecords、WriteProvisionedThroughputExceeded等，以優(yōu)化數(shù)據(jù)流的性能。4.1.3示例代碼importboto3

#創(chuàng)建Kinesis客戶端

kinesis=boto3.client('kinesis')

#更新數(shù)據(jù)流分片數(shù)量

response=kinesis.update_shard_count(

StreamName='my-stream',

TargetShardCount=4,

ScalingType='UNIFORM_SCALING'

)

#輸出響應

print(response)4.2使用Kinesis數(shù)據(jù)流進行實時數(shù)據(jù)分析4.2.1原理Kinesis數(shù)據(jù)流可以與AWSLambda、KinesisDataAnalytics等服務集成，進行實時數(shù)據(jù)處理和分析。Lambda函數(shù)可以被觸發(fā)來處理數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)，而KinesisDataAnalytics則提供SQL查詢能力，用于實時數(shù)據(jù)流的分析。4.2.2內(nèi)容Lambda函數(shù)的觸發(fā)：當數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)達到一定閾值時，可以自動觸發(fā)Lambda函數(shù)進行處理。實時數(shù)據(jù)分析：使用KinesisDataAnalytics的SQL查詢功能，對流數(shù)據(jù)進行實時分析，如計算平均值、最大值等。4.2.3示例代碼#Lambda函數(shù)處理Kinesis數(shù)據(jù)流的示例

deflambda_handler(event,context):

forrecordinevent['Records']:

#Kinesis數(shù)據(jù)記錄以base64編碼

payload=base64.b64decode(record['kinesis']['data'])

print("Decodedpaylo