步骤 5：后续步骤

Amazon Kinesis 的Amazon流媒体数据解决方案：Amazon Kinesis 的流媒体数据解决方案可自动配置必要的Amazon服务，以便轻松捕获、存储、处理和传输流数据。Amazon该解决方案为解决流数据用例提供了多个选项。Kinesis Data Analytics 选项提供了一个 end-to-end流式传输 ETL 示例，演示了对模拟的纽约出租车数据进行分析操作的真实应用程序。该解决方案设置了所有必需的Amazon资源，例如 IAM 角色和策略、 CloudWatch 仪表板和 CloudWatch 警报。

AmazonAmazon MSK 的Amazon流媒体数据解决方案：Amazon MSK 的流媒体数据解决方案提供了数据流经生产者、流媒体存储、消费者和目的地的Amazon CloudFormation模板。

带有 Apache Flink 和 Apache Kafka 的 Clickst ream Lab：一个端到端的点击流实验室，使用适用于 AManaged Streaming for Apache Kafka 的 Amazon Managed Streaming 进行流存储，使用适用于 Apache Flink 的Amazon Kinesis Data Analytics 应用程序进行流处理。

流媒体分析研讨会：在本研讨会中，您将构建一个 end-to-end 流媒体架构，以近乎实时地提取、分析和可视化流媒体数据。你着手改善纽约市一家出租车公司的运营。您可以近乎实时地分析纽约市出租车队的遥测数据，以优化其车队运营。

适用于 Apach Flink：本开发者指南的这一部分提供了在 Kinesis Data Analytics 中创建和使用应用程序的示例。它们包括示例代码和 step-by-step 说明，可帮助您创建 Kinesis Data Analytics 应用程序和测试结果。

学习 Flink：动手训练：Apache Flink 官方入门培训，让你开始编写可扩展的流媒体 ETL、分析和事件驱动应用程序。