Clean, Aggregate, and Enrich Events with Kinesis Data Analytics

해당 섹션에서는 Kinesis Data Analytics를 Kinesis Data Stream에 연결해서 수신된 이벤트를 정리, 집계 및 보강하는 방법을 배웁니다.

해당 실습에서 뉴욕시에 있는 택시들의 원격 측정(Telemetry) 데이터를 준실시간(near-real time)으로 분석하여 택시 운영을 최적화하는 시나리오는 기반으로 합니다. 이 시나리오에서 모든 택시는 승차 및 하차 장소, 승객 수 등의 완료된 운행정보를 수집해서 JSON 형식으로 Kinesis Data Stream으로 전송합니다. 해당 데이터들은 Kinesis Data Stream에 연동된 Kinesis Data Analytics에 배포된 Flink 애플리케이션에 분석 작업이 이루어집니다. 해당 Flink 애플리케이션은 실시간으로 수집되는 데이터를 분석해서 택시 요청이 많은 지역을 식별합니다. Kinesis Data Analytics를 통해서 분석된 정보는 OpenSearch로 전달되서 시각화 됩니다.