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Desenvolva um aplicativo de streaming usando uma API Python

Este tutorial faz parte do Caminho de aprendizado: noções básicas sobre o IBM Streams.

Nível Tópico Tipo
100 Introdução ao IBM Streams Artigo
101 Crie seu primeiro aplicativo IBM Streams sem escrever código Tutorial
201 Inclua dados do Apache Kafka Code pattern
301 Desenvolva um aplicativo de streaming usando uma API Python Code pattern
401 Avalie os dados de streaming com um modelo de aprendizado de máquina Code pattern

Resumo

Neste code pattern de desenvolvedor, criaremos um Jupyter Notebook que contém códigos Python que usam a API streamsx para desenvolver um aplicativo de streaming. O aplicativo será desenvolvido usando o IBM Streams no IBM Cloud Pak® for Data.

Descrição

A API Python streamsx permite o desenvolvimento de aplicativos de streaming que usam o IBM Streams, um serviço que roda no IBM Cloud Pak for Data. A plataforma IBM Cloud Pak for Data oferece suporte adicional, como a integração a várias fontes de dados, análise integrada, Jupyter Notebooks e aprendizado de máquina. A escalabilidade é aumentada ao distribuir processos entre vários recursos de computação.

Neste code pattern, desenvolveremos um aplicativo de streaming criando um Jupyter Notebook com a API Python streamsx. O aplicativo processará um fluxo de dados que contém eventos de clique do mouse pelos usuários à medida que navegam em um website de compras.

Fluxo

Fluxo

  1. O usuário executa o Jupyter Notebook no IBM Cloud Pak for Data.
  2. Os dados de cliques são inseridos no aplicativo de streaming.
  3. O aplicativo de streaming que usa a API Python streamsx é executado no serviço IBM Streams.
  4. O usuário acessa a tarefa do serviço IBM Streams para visualizar eventos.

Instruções

Encontre as etapas detalhadas deste code pattern no arquivo LEIA-ME. As etapas mostrarão como:

  1. Clonar o repositório.
  2. Adicionar o serviço IBM Streams ao IBM Cloud Pak for Data.
  3. Criar um novo projeto no IBM Cloud Pak for Data.
  4. Adicionar um ativo de dados ao seu projeto.
  5. Adicionar um notebook ao seu projeto.
  6. Executar o notebook.
  7. Ver o status da tarefa no painel do serviço IBM Streams.
  8. Cancelar a tarefa.

Este artigo faz parte de um caminho de aprendizado que apresenta as etapas para o desenvolvimento de aplicativos IBM Streams. A série abrange as várias maneiras de criar aplicativos de streaming e como usar as plataformas compatíveis com eles. Complete a série com o code pattern Avalie os dados de streaming com um modelo de aprendizado de máquina.