数据分析平台，特别是实时数据分析，正在被越来越广泛的应用于各个行业。举例来说，游戏公司在发布新游戏之后，需要实时定位用户的留存、增长等情况；快销公司需要精确地记录每一笔订单的情详情，并结合社交媒体，实时分析促销活动引起的用户购买行为与销量等等。基于这些需求， AWS提供了一整套成熟的解决方案与服务，并且得到了广泛的应用。

图1 AWS大数据参考架构示例

上图中，Amazon Kinesis 是实时的流式分析服务，而Amazon S3是AWS的海量数据存储服务。利用Kinesis与S3，我们可以十分方便的构建一个实时流式信息数据的采集与存储。值得注意的是，作为Serverless计算服务的代表，用户只需要编写实现对应的ETL逻辑，Amazon Lambda就可以非常方便地对Kinesis流式数据进行抽取与分析而不需要部署任何服务器。另外，用户也可以使用Kinesis Firehose（Kinsis服务之一）实现原始数据的直接注入与收集。

随着Amazon Athena在AWS re:Invent 2016的重磅发布，AWS的大数据平台又增添了重要的一员！Amazon Athena 是一种交互式查询服务，用户可以使用标准SQL 分析 Amazon S3 中的数据。因为Athena底层是基于Serverless（无服务器）架构，用户不需要运维底层的服务器，并且查询处理能力会随着用户的数据将进行自适应与扩展，实现秒级别的数据查询与处理。

闲话少说，我们将利用AWS提供的三个重要服务——Amazon Kinesis Firehose,、Lambda和Athena在1个小时之内实现一套实时分析的Serverless数据分析平台！

准备好了吗？Let’s rock

1.数据源。作为测试，我们将对AWS VPC Flow Logs进行分析。您可以使用Kinesis Agent/Flume/Fluentd或者Amazon Kinesis SDK对前端的实时日志进行分析。Amazon VPC Flow Logs将实时记录VPC监控的网络端口的流量与通信日志，并将日志发布于AWS CloudWatch Logs。详细的配置请参见 https://aws.amazon.com/cn/blogs/aws/vpc-flow-logs-log-and-view-network-traffic-flows/

2.数据ETL。VPC Flow Logs进入CloudWatch Logs之后，可以利用Lambda对实时日志进行订阅处理。订阅之后，Lambda会在CloudWatch Logs更新之后，自动调用执行，进行数据ETL。

首先，在控制台创建一个Lambda函数（利用Python实现）.为了确保Lambda有对应的执行权限，需要赋予Lambda函数相应的Permission Role.在这个示例中，我们只需要服务Lambda对应的CloudWatch Logs以及Kinesis Firehose的权限即可。

其次，Lambda 代码会对进入的CloudWatch日志的第一个Base64编码的转码并进行gzip解压（因为Cloudwatch Logs会对送往Lambda首先进行Base64编码并进行gzip压缩）。之后，Lambda会对具体的日志进行汇聚，以batch的方式发送给Kinesis Firehose。具体的代码如下：

代码中，利用环境变量 DELIVER_STREAM_NAME 传递Kinesis Firehose Stream，详见步骤3）。

最后，利用AWS CloudWatch logs的订阅功能，就可以实时地把日志发布到Lambda函数中了。

aws logs put-subscription-filter \

--log-group-name myLogGroup \

--filter-name demo \

--filter-pattern "" \

--destination-arn arn:aws:lambda:us-east-1:123456789123:function:helloworld\

具体的配置过程可以参考 http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AmazonCloudWatch/latest/logs/Subscriptions.html

3.创建Kinesis Fireshose实现到S3的数据自动存储与汇聚。Kinesis Firehose提供了自动对数据进行汇聚，目前支持S3和Redshift, ElastiSearh。这里，我们利用控制台，十分简单地创建了如下一个Firehose Stream：

图2 Kinesis Firehose 配置过程

4.利用Amazon Athena进行数据查询。因为Athena底层是基于Hive Catalog对S3数据进行管理，上层基于Presto的方式进行SQL查询。因此我们首先需要使用Hive对S3的VPC Flow Logs进行外表DDL操作。具体代码如下:

我们在创建表的过程中，创建了 Year，Month, Day 与Hour的分区，是因为我们在实现Firehose的时候自动进行了时间和日期的前缀设置。同时，利用分区也可以大大提高hive的数据查询性能。

到这里，整个Serverless 处理能力自适应的架构已经构建完成，来测试一下Athena的查询结果吧。 Athena提供了Web Console让BI用户可以直接对S3数据湖进行查询，同时，用户也可以利用JDBC直接与第三方的BI工具集成实现自动化查询。查询结果也可以利用CSV的文件下载的方式直接分享给其他用户。

图3 利用Web Console对Athena进行数据分析

作者介绍：

肖凌

AWS解决方案架构师，负责基于AWS的云计算方案架构的咨询和设计，同时致力于AWS云服务在国内和全球的应用和推广，在大规模并发后台架构、跨境电商应用、社交媒体分享、Hadoop大数据架构以及数据仓库等方面有着广泛的设计和实践经验。在加入AWS之前曾长期从事移动端嵌入式系统开发，IBM服务器开发工程师。并负责IBM亚太地区企业级高端存储产品支持团队，对基于企业存储应用的高可用存储架构和方案有深入的研究。

本文转载自AWS技术博客。

原文链接：https://amazonaws-china.com/cn/blogs/china/serverless-anylatics-platform-one-hour/

创作场景

如何在 1 个小时之内轻松构建一个 Serverless 实时数据分析平台