はじめに
kafkaとPythonを使ってストリーミングデータ分析を行ってみよう。このシリーズではKafka+Python+AWSを利用して30日間でできることを整理していきたい。
シリーズタイトル：手を動かして学ぶ！KafkaとPythonによるAWSストリーミングデータ分析入門【30日チャレンジ】
第1週：基礎固め - Kafkaの基本とローカル環境構築
- 1日目: なぜ今ストリーミングデータ分析が必要なのか？【はじめに】
- 2日目: Kafkaとは？アーキテクチャと主要コンポーネントを理解する
- 3日目: Docker環境を構築してKafkaの準備をしよう
- 4日目: Kafkaコンソールツールで基本操作を試す
- 5日目: PythonからKafkaに接続するライブラリ
confluent-kafka-pythonをセットアップ - 6日目: PythonでシンプルなProducerを実装してみよう
- 7日目: PythonでConsumerを実装してデータを受信しよう
第2週：AWSへの移行 - Amazon MSKとPython
- 8日目: AWSでストリーミング！Amazon MSKの概要とメリット
- 9日目: IAMロールとポリシーを設定してAWSアクセスを安全に
- 10日目: Amazon MSKクラスターを実際に作成してみよう
- 11日目: VPCとセキュリティグループを設計してMSKへの接続を許可
- 12日目: EC2インスタンスを準備して、MSKクラスターに接続する
- 13日目: PythonアプリケーションをEC2にデプロイする
- 14日目: ローカルで動かしたPythonアプリをAWSで実行してみよう
第3週：データパイプライン構築 - 実践編
- 15日目: リアルタイムデータ収集：EC2上でWebログをKafkaに送信する
- 16日目: ストリーム処理の基本：フィルタリングと集計を実装
- 17日目: 処理したデータをAWS S3に保存する
- 18日目: 処理したデータをAmazon DynamoDBに書き込む
- 19日目: データをS3からGlue Catalogに登録して分析準備
- 20日目: Athenaを使ってS3上のストリーミングデータをSQLで分析する
- 21日目: Kafka Connectで他サービスとの連携を自動化する
第4週：発展と応用 - 可視化と運用
- 22日目: Apache SparkをAWS EMRで動かしてストリーム処理を高速化
- 23日目: AWS Lambdaを使ってKafkaのイベントをトリガーにする
- 24日目: 可視化入門！Amazon QuickSightでリアルタイムダッシュボードを作成
- 25日目: CloudWatchを使ってMSKとEC2のメトリクスを監視する
- 26日目: ロギングとアラート設定で障害に備える
- 27日目: コスト最適化のヒント：AWSリソースの適切な選び方
- 28日目: CI/CDパイプラインを構築してデプロイを自動化する