Análisis de datos de Amazon Kinesis es un servicio completamente administrado para Apache Flink eso reduce la complejidad de crear, administrar e integrar aplicaciones Apache Flink con otros servicios de AWS. Apache Flink es un marco y un motor de código abierto para el procesamiento con estado de flujos de datos. Es altamente disponible y escalable, ofrece un alto rendimiento y baja latencia para las aplicaciones de procesamiento de flujo más exigentes.
En esta publicación, destacamos tres videos nuevos para que aprenda más sobre Apache Flink y Kinesis Data Analytics, incluidas las contribuciones de código abierto a Apache Flink, nuestros aprendizajes al ejecutar miles de trabajos de Flink en un servicio administrado y cómo usamos Kinesis Data. Analytics y Apache Flink para habilitar el aprendizaje automático (ML) en Alexa.
In Presentamos el nuevo fregadero asíncrono, presentamos el nuevo marco Async Sink, una contribución de código abierto para que sea más fácil que nunca crear conectores de sumidero para Apache Flink. Puede obtener información sobre la necesidad del marco Async Sink y cómo lo construimos, seguido de una demostración de cómo construir un nuevo receptor para Reloj en la nube de Amazon para entregar métricas de CloudWatch, ¡en menos de 20 minutos! El marco Async Sink inicia el desarrollo de los sumideros de Flink, es compatible con Apache Flink 1.15 y superior, y ya ha sido utilizado por la comunidad más allá de la creación de nuevos sumideros para los servicios de AWS.
El video Aprendizajes prácticos de ejecutar miles de trabajos de Flink comparte información sobre la ejecución de Kinesis Data Analytics, un servicio administrado para Apache Flink que ejecuta decenas de miles de trabajos de Flink. Puede aprender lecciones basadas en nuestra experiencia de operar Apache Flink a gran escala, abordando problemas como errores de falta de memoria, tiempos de espera y desafíos de estabilidad. El video también cubre la mejora del rendimiento de la aplicación con ajustes de memoria y cambios de configuración y los enfoques para automatizar el monitoreo y la gestión del estado del trabajo de los trabajos de Flink a escala.
"¡Alexa, cállate!" Construcción y evaluación de modelos casi en tiempo real de extremo a extremo en Amazon Alexa analiza cómo Alexa ha creado una solución integral automatizada para la creación de modelos incrementales o el ajuste fino de los modelos ML a través del aprendizaje continuo, el aprendizaje continuo o el aprendizaje activo semisupervisado. Alexa usa Apache Flink para transformar y descubrir métricas en tiempo real. En este video, aprenderá cómo Alexa escala la infraestructura para satisfacer las necesidades de los equipos de ML en Alexa y explorará casos de uso específicos que usan Apache Flink y Kinesis Data Analytics para mejorar las experiencias de Alexa y deleitar a los clientes.
Para obtener más información sobre Kinesis Data Analytics para Apache Flink, visite nuestro la página del producto.
Acerca del autor.
Deepthi Mohan es gerente principal de productos en el equipo de Kinesis Data Analytics.
