Amazon Kinesis Data Analytics 是使用 ANSI 标准 SQL 实时处理和分析流数据最简单的方法。借助该产品,您能够从 Amazon Kinesis Data Streams 和 Amazon Kinesis Data Firehose 中读取数据,且可以使用 SQL 构建流处理查询或整个应用程序,从而在收到数据后持续进行筛选、转换和整合。Amazon Kinesis Data Analytics 自动识别标准数据格式、解析数据并推荐架构,这样您便可以使用交互式架构编辑器进行编辑。它提供交互式 SQL 编辑器和流处理模板,这样您就可以在几分钟内构建复杂的流处理应用程序。Amazon Kinesis Data Analytics 会在您的流式处理应用程序中持续运行查询,并将处理结果写入输出目标 (如 Amazon Kinesis Data Streams 和 Amazon Kinesis Data Firehose),从而将数据传输至 Amazon S3、Amazon Redshift 和 Amazon Elasticsearch Service。Amazon Kinesis Data Analytics 可以自动预置、部署和扩展运行您的流式处理应用程序所需的资源。

Amazon Kinesis Data Analytics 现已全面推出

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Amazon Kinesis Data Analytics 可以灵活扩展或缩减,以匹配数据吞吐量。您仅需为运行您的流式处理应用程序所使用的资源付费,无需担心预置基础设施,也无需为空闲容量付费。

Amazon Kinesis Data Analytics 实现了次秒级处理延迟,这样您便可以生成实时提醒、仪表板和可执行的见解。

Amazon Kinesis Data Analytics 已与 Amazon Kinesis Data Streams 和 Amazon Kinesis Data Firehose 集成,这样您便可以随时提取流数据。在输入流中只需指定 Amazon Kinesis Data Analytics,它会自动读取和解析数据并使其处于可处理状态。您可以通过 Amazon Kinesis Data Firehose 将处理结果发送至包括 Amazon S3、Amazon Redshift 和 Amazon Elasticsearch Service 在内的其他 AWS 服务。您还可以将输出数据发送到 Amazon Kinesis Data Streams 以构建高级流处理管道。

Amazon Kinesis Data Analytics 提供易于使用的架构编辑器以发现和编辑输入数据的结构。此向导可自动识别标准数据格式(如 JSON 和 CSV),然后推断输入数据的结构,以创建基线架构,这样便可以使用架构编辑器进行进一步优化。

Amazon Kinesis Data Analytics 提供了一种交互式编辑器,用于使用流数据操作 (如滑动时间范围平均值) 构建 SQL 查询。您还可以使用实时数据查看流处理结果和错误,以交互方式调试或进一步优化脚本。

Amazon Kinesis Data Analytics 支持标准 ANSI SQL,因此您只需熟悉 SQL 即可。

交互式 SQL 编辑器捆绑了一系列流处理模板,这些模板为最常见的操作类型(如整合、每个事件转换和筛选)提供基线 SQL 代码。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。

Amazon Kinesis Data Analytics 提供了已针对流处理进行优化的功能,使您可以轻松执行高级分析,如流数据异常检测和 Top-K 分析。