AWSでストリームデータを扱うためのメッセージングサービス - Qiita
著者: 伊藤 雅博, 株式会社日立製作所 はじめに AWSでストリーム処理を実現する際は、データをキューイングするメッセージングサービスと、キューイングしたデータをストリーム処理するサービスを組み合わせることが一般的です。本投稿では、AWSが提供する各メッセージングサービスの概要と、ストリームデータを扱う際の選択基準を紹介します。 なお、本投稿の内容は2020年中頃の調査結果をベースに、いくつか更新を加えたものです。AWSのサービス仕様は随時更新されるため、最新の仕様とは異なる場合があります。最新の情報はAWSの公式ドキュメントをご参照ください。 投稿一覧: 1. AWSでストリームデータを扱うためのメッセージングサービス (本投稿) 2. AWSのストリーム処理向けメッセージングサービスKDS(Kinesis)・MSK(Kafka)・SQSの特徴 3. AWSのKinesis Data
Amazon SQSのDead Letter Queueにメッセージが移動するタイミングを調べてみた | DevelopersIO
次にQueueにデータをsend_message、receive_message、するプログラムをPythonで書いていきます。 前提 今回はMac上で試しますが、AWS CLIの aws configure で、アクセスキー、シークレットキー、デフォルトリージョンが設定されているものとして作業を進めていきます。 環境構築 いつもの virtualenv を作成し、パッケージを boto3 と click というモジュールを入れます。 （参考: Welcome to the Click Documentation — Click Documentation (5.0)） $ virtualenv venv $ . venv/bin/activate (venv)$ pip install -U pip (venv)$ pip install boto3 click ソースコード (run.
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