Amazon Kinesis Data Analytics

从实时流数据中获得可行的见解

使用 Amazon Kinesis Data Analytics,可以非常简便地分析流数据、获得可付诸行动的见解,并实时响应业务和客户的需求。Amazon Kinesis Data Analytics 降低了构建、管理和集成流应用程序与其他 AWS 服务的复杂性。SQL 用户可以使用模板和交互式 SQL 编辑器轻松查询流数据或构建整个流应用程序。Java 开发人员可以使用开源 Java 库和 AWS 集成快速构建复杂的流应用程序,以转换和实时分析数据。

Amazon Kinesis Data Analytics 会处理持续运行实时应用程序所需的任何事项,且会自动扩展以匹配传入数据的大小和吞吐量。使用 Amazon Kinesis Data Analytics 时,您只需要支付流应用程序消耗的资源的费用。没有最低消费和设置费用。

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优势

强大的实时处理功能

Amazon Kinesis Data Analytics 提供内置功能以筛选、聚合和转换流数据进行高级分析。它以亚秒级的延迟处理流数据,让您能够对传入的数据和流事件进行实时分析和回应。

无需管理服务器

Amazon Kinesis Data Analytics 采用无服务器架构;没有要管理的服务器。它不需要您预置或管理任何基础设施即可运行您的流应用程序。Amazon Kinesis Data Analytics 能够以极低的延迟自动扩展和缩减运行应用程序所需的基础设施。

仅按实际用量付费

使用 Amazon Kinesis Data Analytics,您只需为您的流应用程序使用的处理资源付费。没有最低费用,也没有预先承诺。

易于使用

使用 Amazon Kinesis Data Analytics,只需 3 个简单的步骤即可轻松、快速地构建查询和复杂的流应用程序:设置流数据源、写入查询或流应用程序,然后为已处理数据设置目标位置。Amazon Kinesis Data Analytics 会负责对传输中的数据持续运行查询和应用程序并将结果发送到您的目标位置。

SQL

Amazon Kinesis Data Analytics 提供模板和交互式编辑器,使您能够构建 SQL 查询,并可以通过时间窗口、筛选器等执行连接和聚合操作。您仅需选择适合您分析任务的模板,然后使用 SQL 编辑器编辑提供的代码,以针对具体使用案例对其进行定制。

Java

Amazon Kinesis Data Analytics 包括基于 Apache Flink 的开源库,使您能够在数小时内而非数月内构建应用程序。使用您最喜爱的 IDE,您可以连接 AWS 并安装 Java 库。可扩展库包括超过 25 个预构建运算符,用于筛选、聚合和转换流数据,以及与 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)、Amazon Kinesis Data Streams、Amazon Kinesis Data Firehose、Amazon Elasticsearch Service、Amazon S3 和 Amazon DynamoDB 等 AWS 服务集成。

工作原理

Amazon Kinesis Data Analytics 工作原理

使用案例

Amazon Kinesis Data Analytics 是解决各种流数据使用案例的理想之选,包括:

使用 Java 应用程序的物联网 (IoT) 流式处理 ETL

您可以编写 Java 应用程序并使用 Amazon Kinesis Data Analytics 来转换、聚合和筛选来自家用电器、嵌入式传感器和电视机顶盒等物联网 (IoT) 设备的流数据。然后,当传感器超过特定操作阈值时,您可以使用这些数据发送实时提醒。

了解 John Deere 如何从农业设备中提取 IoT 传感器测量值,将其实时转换成有用的客户信息,并将转换后的数据加载到数据湖。 

IoT 流式处理 ETL

利用 SQL 进行实时日志分析

您可以将数十亿的简短消息流式传输到 Amazon Kinesis Data Analytics 并计算关键指标,然后您使用这些指标实时刷新内容性能控制面板并提高内容性能。查看我们的实时日志监控解决方案简介

利用 SQL 进行实时日志分析

利用 SQL 进行广告技术和数字营销

您可以从受众跟踪系统、广告交易平台监听器/竞价器和广告服务器中提取不同类型的数据记录,并将它们合并到同一数据流中。然后,您可以使用 Amazon Kinesis Data Analytics 持续执行数据转换,以便支持实时广告和数字营销解决方案。通过我们的实时 Web 分析解决方案简介了解更多信息。

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