Intégration de MongoDB et Amazon Kinesis pour des flux intelligents et durables

Intégration de MongoDB et Amazon Kinesis pour le streaming de données en temps réel

Cet article montre comment intégrer MongoDB et Amazon Kinesis pour créer des flux de données robustes et en temps réel réagissant aux événements en direct. Ceci est réalisé à l'aide de déclencheurs de points MongoDB, qui déclenchent des actions AWS Kinesis lorsque des changements de données pertinents se produisent dans MongoDB.

Cette intégration permet de diverses applications, notamment des analyses en temps réel du comportement des utilisateurs, des recommandations de produits personnalisées et de la détection de fraude. Les données stockées dans MongoDB et diffusées vers la kinésis peuvent ensuite être traitées par des services en aval comme l'analyse des données d'Amazon Kinesis pour la détection des anomalies ou l'agrégation de données.

Prérequis:

1. instance MongoDB Atlas: une instance Atlas (par exemple, en utilisant une base de données nommée streamdata et une collection nommée clickdata pour les données d'application de commerce électronique). Voir le Guide de démarrage de MongoDB Atlas pour l'aide.
2. AWS Compte and Kinesis Stream: Un compte AWS avec un flux de kinésis configuré (stitchStream dans cet exemple) pour envoyer des données aux applications en aval (comme Kinesis Analytics).
3. Application de point mongodb: Une application de point (créée dans Atlas).

Intégration étape par étape:

1. Créer une collection: Dans l'application Stitch, créez une collection (base de données: streamdata, collection: clickdata). Utilisez un modèle restreignant l'accès aux données spécifiques à l'utilisateur (spécifiez un champ ID utilisateur).

2. Configurez le point pour AWS: Configurez le point pour communiquer avec AWS Kinesis en ajoutant un service AWS et une règle nommée "Kinesis" permettant à toutes les actions de kinésis.

3. Créer une fonction de streaming de kinésis: Créer une fonction de point (putKinesisRecord) pour envoyer des documents au flux de kinésis. Collez le code suivant:

<code class="language-javascript">exports = function(event){
 const awsService = context.services.get('aws');
 try{
   awsService.kinesis().PutRecord({
     Data: JSON.stringify(event.fullDocument),
     StreamName: "stitchStream",
     PartitionKey: "1"
      }).then(function(response) {
        return response;
      });
 }
 catch(error){
  console.log(JSON.parse(error));
 }
};</code>

4. Testez la fonction: Testez la fonction à l'aide de la console de point, fournissant un échantillon event objet:

<code class="language-javascript">event = {
   "operationType": "replace",
   "fullDocument": { /* ...sample document... */ },
   "ns": { "db": "streamdata", "coll": "clickdata" }
};
exports(event);</code>

5. Configurer les déclencheurs de point: Créez un déclencheur de point pour exécuter automatiquement la fonction putKinesisRecord sur les opérations d'insertion, de mise à jour et de remplacement dans la collection clickdata.

6. Testez le déclencheur: Vérifier que les données sont diffusées dans le flux de kinésis à l'aide du tableau de bord de la kinsis Amazon.

7. Fonctionnalité avancée: Utiliser des services comme Amazon Kinesis Data Analytics pour un traitement ultérieur (détection d'anomalies, agrégations, etc.).

Ce guide détaillé vous permet d'intégrer de manière transparente MongoDB et Amazon Kinesis, en tirant parti de la puissance des deux plateformes pour le traitement et l'analyse des données en temps réel. N'oubliez pas de consulter les ressources fournies pour une aide et un dépannage supplémentaires.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!