2023年8月，亚马逊云将 Amazon Kinesis Data Analytics 更名为 Amazon Managed Service for Apache Flink，突出 Flink 在流数据处理中的优势。本文介绍如何在本地开发和部署 PyFlink 应用，并将其迁移到 Amazon Managed Service for Apache Flink。通过设置开发环境、生成测试数据和配置 Amazon CLI，用户可以在本地调试后，将应用上传至云端，实现高效开发。

Atlas Stream Processing是一种原生于MongoDB的处理流数据的方法，现已正式推出。它允许开发人员创建响应式、事件驱动的应用程序。新功能包括对时间序列集合的支持、开发和生产层、对Kafka的改进支持、以及以最低权限访问和流处理器警报。Atlas Stream Processing将MongoDB的文档模型和查询API的强大灵活性引入了流处理中。开发人员对其给予了积极的反馈。MongoDB计划推出新功能，如高级网络支持、对云区域和提供商的扩展支持，以及使用HashiCorp Terraform进行部署的灵活性。

Atlas Stream Processing是一种在MongoDB中处理流数据的本地方法，可快速创建反应式和事件驱动的应用程序。新功能包括支持时间序列集合、改进的Kafka支持、访问控制和处理器警报。Atlas Stream Processing利用MongoDB的独特功能，为流数据处理提供了强大而灵活的解决方案。客户的推荐证明了其效率和可靠性。未来的更新将包括高级网络支持、扩展的云区域和提供商支持以及增强的可观察性。Atlas Stream Processing是处理高速传感器数据、连续的客户数据分析和预测性维护的有价值工具。

MongoDB发布了Atlas Stream Processing，一种原生的流数据处理方式，具有生产就绪性、与时间序列集合兼容性、开发和生产级别、与Kafka的更好兼容性、最小权限访问和流处理器警报等功能。Atlas Stream Processing将MongoDB的文档模型和查询API的强大灵活性引入了流处理。MongoDB计划引入高级网络和云兼容性、对数据源和接收器的扩展支持、增强的指标和可观察性以及使用HashiCorp Terraform的部署灵活性。

文章讨论了流数据处理系统的设计，强调实时数据流对企业的重要性。AWS提供了构建高效数据管道的基础，帮助企业专注于创造商业价值。现代数据架构支持实时洞察和多样化应用。三星通过迁移到AWS的托管服务，优化了流数据分析，减轻了基础设施管理负担，提升了业务价值。