主要观点：实时分析能让企业做出即时的数据驱动决策，本教程将学习使用 AWS Kinesis 进行数据流处理和 Amazon Redshift 进行数据查询分析。
关键信息：

• 教程前提：需有 AWS 账户、AWS 服务基础知识、安装 AWS CLI 及相关 IAM 权限。
• 步骤 1：设置 AWS Kinesis 进行实时数据流式传输，包括创建流和向流中放入数据。
• 步骤 2：使用 AWS Lambda 实时处理数据，创建函数并添加 Kinesis 触发，编写函数代码处理数据并存储到 S3。
• 步骤 3：将处理后的数据加载到 Amazon Redshift 中，包括设置 Redshift 集群、创建表及设置从 S3 到 Redshift 的数据加载。
• 步骤 4：在 Redshift 中分析实时数据，可运行 SQL 查询。
  重要细节：
• 创建 Kinesis 流时需提供名称和分片数量等。
• 放入 Kinesis 流的数据可通过 Python 脚本模拟，每秒发送一次。
• Lambda 函数处理 Kinesis 数据时会解码并处理，存储到 S3。
• Redshift 集群设置需提供名称、节点类型等，创建表需匹配数据结构。
• 从 S3 加载数据到 Redshift 需使用 COPY 命令并设置 IAM 角色。
  结论：通过该教程构建了实时分析应用，架构可高效处理大量实时数据，AWS 服务器less 服务可创建低成本、高可用、低维护的实时分析解决方案。