在 Serverless 架构中，AWS Lambda 是一种常见的无服务器计算服务，用于自动扩展应用程序并消除运维成本。与之类似的还有数据流处理服务 Kinesis，它可以支持实时数据注入和处理。在本文中，我们将探讨如何在 Serverless 中使用 Kinesis 和 Lambda。
Kinesis 和 Lambda 的结合
Kinesis 是一种高度可伸缩的流式数据处理服务，可用于读取和写入大型、分散、高吞吐量的数据流。它可以处理和存储来自 Web 和移动应用程序、媒体和 IoT 设备等各种来源的数据，并在实时或稍后进行处理。
Lambda 是一个事件驱动的计算服务，可以自动扩展以处理各种事件，例如 HTTP 请求、S3 对象创建或 DynamoDB 变更等事件。Kinesis 和 Lambda 的结合可以实现一些有趣的用例，例如：
- Real-time processing: 对来自 Kinesis 数据流的大量数据进行实时处理。
- ETL pipelines: 从 Kinesis 流中提取数据并将其转换为其他系统可以使用的格式，例如 Elasticsearch 或 S3 存储桶。
- Stream processing: 执行连续处理，如窗口聚合、流连接和时间序列分析。
Serverless Framework 的部署
我们将使用 Serverless Framework 来部署 Lambda 和 Kinesis 管道。 在开始之前，您需要确保按照 AWS 文档的要求设置您的 AWS 访问凭据。现在，让我们安装和配置 Serverless CLI：
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作为第一步，我们需要将 Serverless Framework 插件视为依赖项，以便能够更轻松地部署 Kinesis 管道。
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在这个课程中，我们将处理数据流 Kinesis Firehose。Firehose 是一种 Kinesis 服务，它可以从数据源中不间断地获取数据，并将其发送到目标存储区。这些存储区可以是 Amazon S3、Redshift 或 Elasticsearch 等服务。
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Lambda 函数
现在，我们将为一个 Serverless Lambda 函数部署一个新服务。这个函数将通过 AWS API Gateway 暴露一个 HTTP 端点，接收推送到 Kinesis Firehose 的数据，并将它们处理为我们所需要的格式。在本例中，使用了 Node.js 运行时和 serverless-http 插件。
使用以下命令来创建 HTTP API Gateway 绑定的 Lambda 函数，并将函数部署到 AWS：
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--使用 Kinesis Firehose 管道
首先，让我们通过 CloudFormation 声明一个 Firehose Delivery Stream。
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-------------- ----- ----- ----- ----------------- ------------------这段 CloudFormation 中的代码创建了一个名为 kinesis-firehose-processor-delivery-stream 的 Kinesis Firehose Stream，它会将记录写入到一个名为 kinesis-firehose-processor-destination-bucket 的 Amazon S3 存储桶中。在 S3DestinationConfiguration 属性中，我们为 S3 存储桶配置了前缀、缓冲配置和压缩格式等设置。
然后，我们需要创建一个 AWS Lambda 来作为 Kinesis Firehose 处理程序。打开 serverless.yml 文件并添加以下内容：
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---- ---- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------这会在我们部署的 AWS 存储桶和 Kinesis Firehose Stream 之间建立一个平台。当有新的数据到达 Kinesis Firehose Stream 时，Lambda 函数将自动触发并将数据转换为我们指定的格式，并将其写入到前面声明的 Amazon S3 存储桶中。
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--结论
AWS 还提供了一些其他的 Stream 服务，例如 Kinesis Analytics、Kinesis Video Streams 等等。Serverless 框架可以帮助我们轻松构建这些流处理管道，让我们将注意力更多地放在数据分析和处理上，而不是架构和管理。本文所述的例子只是 AWS Kinesis 和 Lambda 的一种简单组合，还有许多其他有趣的应用程序等着我们去挖掘。
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