概要

このリポジトリは「Real-Time Weather Data Processing with AWS Batch and Stream Analytics」を掲げる、リアルタイム気象データ処理のためのサンプルパイプラインです。Python（3.12）ベースでDockerコンテナ化の準備がされており、AWS上でのストリーム処理とバッチ処理を組み合わせる設計が示されています。READMEや付属スクリプト（deploy.sh、deploy-policy.json）からは、クラウド環境へコンテナをデプロイしてストリーミングデータを継続処理するワークフローを再現できることが伺えます。学習用途やプロトタイプ検証に向いたリポジトリです。（約300字）

リポジトリの統計情報

スター数: 2
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 2
コミット数: 24
ファイル数: 8
メインの言語: Python

主な特徴

リアルタイム気象データのストリーミング処理を想定したサンプル実装
Python 3.12 と Docker に対応、ローカル→クラウドへ移行しやすい構成
AWS向けのデプロイスクリプト（deploy.sh）とポリシー定義（deploy-policy.json）を同梱
消費処理（consumers）ディレクトリにストリーム消費ロジックの例が含まれる

技術的なポイント

本プロジェクトは「ストリーミング処理」と「バッチ処理（AWS Batch想定）」を組み合わせる点が特徴です。ストリーミング側は継続的に気象データを取り込み、リアルタイム集計や変換を行うことで、低遅延の分析やアラート生成が可能になります。一方で、履歴データの集計や重い集計処理はAWS Batch等のバッチ処理に委ねることで、コストと処理効率のバランスを取る設計になっています。コードベースはPythonで記述されており、Dockerfileやコンテナ化の方針が示されているため、ローカルでの検証からクラウドデプロイまでの流れがスムーズです。また、deploy-policy.jsonにより最低限のIAM権限設計がサンプル提供されているため、本番投入前の権限レビューやセキュリティ設計の参考になります。ストリーム消費者やデプロイ手順は具体的なサービス選定（例：Kinesis / SQS / Kafka 等）に依存しますが、READMEの指針に従えばAWSネイティブなストリーミング分析基盤の構築を演習できます。加えてMITライセンスの下で公開されているため、商用利用や拡張に制約が少ない点も利点です。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

LICENSE: file（MITライセンス）
README.md: file（プロジェクト概要と利用方法の説明）
consumers: dir（ストリームを消費する処理の実装例を格納）
deploy-policy.json: file（AWS向けのIAMポリシー雛形）
deploy.sh: file（デプロイ用シェルスクリプト）
Dockerfile / .dockerignore 等（コンテナ化関連のファイルが含まれている可能性あり）
さらに他 3 ファイル（コード本体や設定ファイルなど）

各要素の役割：

consumers/: ストリームからデータを読み取り、パース／変換／保存するコンポーネント。実装例を参考に独自の消費ロジックを追加可能。
deploy-policy.json: 最小限の権限セットを定義したポリシー。実運用では最小権限原則に基づき調整が必要。
deploy.sh: コンテナビルドやECR/ECS、Batchジョブの登録など、AWSへデプロイする流れを自動化するためのスクリプト（READMEと併せて利用）。