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Tag: Amazon Kinesis

在规划 Amazon ElastiCache Redis 集群大小时，需要考量的五种工作负载特性

Amazon Kinesis流式数据处理服务凭借强大的实时处理功能、无需预置或管理任何基础设施、按实际用量付费这些特点，可以帮助企业快速构建流式数据处理、分析平台，获得对企业业务运营的洞察，并帮助企业实时响应业务和客户的需求，加速企业的数字化转型。

使用 Apache Flink 和 Amazon Kinesis Data Analytics for Java 应用程序构建和运行流应用程序

流处理有助于实时数据的收集、处理和分析，并能够持续生成见解和快速响应新出现的情况。当派生见解的值随时间减少时，此功能非常有用。因此，您对检测到的情况反应越快，反应就越有价值。例如，考虑一个可以在欺诈性信用卡交易发生时对其进行分析和阻止的流应用程序。将该应用程序与传统的面向批处理的方法相比较，该方法在每个工作日结束时识别欺诈性交易，并生成一份供您在次日早上读取的全面报告。

Amazon S3 对象的 Amazon Kinesis Data Firehose 自定义前缀

2019 年 2月，Amazon Web Services (AWS) 宣布了 Amazon Kinesis Data Firehose 的一项称为“Amazon S3 对象自定义前缀”新功能。它允许客户为传输数据记录的 Amazon S3 对象的前缀指定自定义表达式。 之前，Kinesis Data Firehose 仅允许指定部分文字前缀。新支持的前缀可以与静态日期格式的前缀结合使用，以创建固定格式的输出文件夹。

Amazon Kinesis 更新& Amazon Elasticsearch Service 集成，分片级指标和基于时间的迭代器

Amazon Kinesis 让您在云中轻松实现流数据处理。Amazon Kinesis 平台由三种不同的服务组成：Kinesis Streams 允许开发人员构建自己的流处理应用程序；Kinesis Firehose 简化了将流数据加载到 AWS 以进行存储和分析的过程；Kinesis Analytics 支持分析人员使用标准 SQL 查询分析流数据。

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