Erste Schritte mit Amazon Kinesis

Amazon Kinesis vereinfacht das Erfassen, Verarbeiten und Analysieren von Echtzeit-Streaming-Daten, damit Sie zeitnahe Einblicke erhalten und schnell auf neue Informationen reagieren können. Amazon Kinesis bietet zentrale Funktionen zum kostengünstigen Verarbeiten von Streaming-Daten jeder Größe sowie die Flexibilität, die Tools auszuwählen, die den Anforderungen Ihrer Anwendung am besten entsprechen. Mit Amazon Kinesis können Sie Echtzeitdaten wie Anwendungsprotokolle, Website-Clickstreams, IoT-Telemetriedaten und mehr in Ihre Datenbanken, Data Lakes und Data Warehouses aufnehmen oder mithilfe dieser Daten eigene Echtzeitanwendungen erstellen. Amazon Kinesis ermöglicht Ihnen das Verarbeiten und Analysieren von Daten beim Eintreffen und das Reagieren in Echtzeit, anstatt warten zu müssen, bis alle Daten erfasst wurden, bevor die Verarbeitung beginnen kann.

Kostengünstig

Amazon Kinesis ermöglicht Ihnen das Aufnehmen, Puffern und Verarbeiten von Daten in Echtzeit, damit Sie innerhalb weniger Sekunden oder Minuten anstatt Stunden oder Tagen Einblicke erhalten können.

Vollständig verwaltet

Amazon Kinesis ist vollständig verwaltet und führt Ihre Streaming-Anwendungen aus, ohne dass Sie eine Infrastruktur verwalten müssen.

Skalierbar

Amazon Kinesis kann beliebige Mengen an Streaming-Daten sowie Daten aus Hunderttausenden von Quellen mit sehr niedrigen Latenzen verarbeiten.

Problemloses Laden von Streaming-Daten in AWS

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Einfaches Verarbeiten und Analysieren von Streaming-Daten mit Standard-SQL

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Erstellen benutzerdefinierter Anwendungen, die Streaming-Daten verarbeiten und analysieren

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Mit Amazon Kinesis können Sie Echtzeitanalysen für Daten durchführen, die traditionell mithilfe der Batch-Verarbeitung in Data Warehouses oder mithilfe von Hadoop-Frameworks analysiert wurden. Zu den häufigsten Anwendungsfällen gehören Data Lakes, Data Science und Machine Learning. Sie können Kinesis Firehose zum fortlaufenden Laden von Streaming-Daten in Ihre S3-Data Lakes verwenden. Außerdem können Sie Machine Learning-Modelle häufiger aktualisieren, wenn neue Daten verfügbar werden, sodass Präzision und Zuverlässigkeit der Ausgaben sichergestellt werden.

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Zillow – Kinesis

Zillow verwendet Kinesis Streams zum Erfassen staatlicher Daten und MLS-Listen und dem darauf folgenden Aktualisieren von Hauswertschätzungen fast in Echtzeit, sodass Hauskäufer und -verkäufer immer die aktuellen Hauswertschätzungen vorliegen haben. Zillow sendet die gleichen Daten außerdem mithilfe von Kinesis Firehose an seinen S3-Data Lake, damit alle Anwendungen die aktuellen Informationen verwenden können. Fallstudie lesen »

Hearst – Kinesis

Hearst hat eine Clickstream-Analyselösung mithilfe von Kinesis Streams, Kinesis Firehose und Amazon Elasticsearch erstellt, um 30 TB Daten pro Tag von mehr als 300 Hearst-Websites in aller Welt zu übertragen und zu verarbeiten. Mit dieser Plattform kann Hearst den gesamten Daten-Stream – von Website-Klicks zu zusammengefassten Daten – Redakteuren innerhalb weniger Minuten zur Verfügung stellen. Fallstudie lesen »


Sie können Amazon Kinesis für Echtzeitanwendungen wie Anwendungsüberwachung, Betrugserkennung und Live-Bestenlisten verwenden. Sie können Streaming-Daten mithilfe von Kinesis Streams aufnehmen, sie mit Kinesis Analytics verarbeiten und die Ergebnisse dann mithilfe von Kinesis Streams mit einer End-to-End-Latenz im Millisekundenbereich an einen Datenspeicher oder eine Anwendung übertragen. Auf diese Weise können Sie erfahren, wie es Ihren Kunden, Anwendungen und Produkten gerade geht, und entsprechend reagieren.  

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Major League Baseball – Kinesis

MLBAM hat seinen StatCast-Service mithilfe von Amazon Kinesis erstellt, um Petabyte an Daten in jeder Saison zu analysieren und Echtzeitinformationen bereitzustellen, die Fans, Reportern und Teams helfen können, die Dynamiken und die Sportbegeisterung von Major League Baseball-Spielen besser zu verstehen. Video ansehen »

Netflix – Kinesis

Netflix verwendet Amazon Kinesis zum Überwachen der Kommunikation zwischen allen Anwendungen, damit Probleme schnell erkannt und behoben werden und so den Kunden hohe Service-Betriebszeiten sowie -Verfügbarkeit bereitgestellt werden können. Fallstudie lesen »


Sie können Amazon Kinesis verwenden, um Streaming-Daten von IoT-Geräten wie beispielsweise Haushaltsgeräten, integrierten Sensoren und TV-Settop-Boxen zu verarbeiten. Sie können die Daten dann verwenden, um in Echtzeit Alarme zu versenden oder andere Aktionen programmgesteuert auszuführen, wenn ein Sensor bestimmte betriebliche Schwellenwerte überschreitet.

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Sonos – Kinesis

Sonos verwendet Amazon Kinesis zum Überwachen von 1 Million Ereignisse pro Woche aus drahtlosen Hi-Fi-Audiogeräten und stellt seinen Kunden so eine bessere Hörerfahrung bereit. re:Invent-Sitzung ansehen »

Hello – Kinesis

Hello Inc. erfasst und verarbeitet Echtzeitdaten von integrierten Sensoren in Matratzen mit Kinesis Streams und verwendet Kinesis Firehose zum Laden der verarbeiteten Informationen in Amazon Redshift. Die Kunden von Hello können ihre Schlafmuster und Bedingungen, die sich auf den Schlaf auswirken, beispielsweise Raumtemperatur und Luftfeuchtigkeit, überwachen und sich so im Endeffekt einen besseren Schlaf verschaffen. Fallstudie lesen »

Informationen zu den neuen Features in Amazon Kinesis finden Sie auf der Seite mit den Neuigkeiten »

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Kinesis Streams ermöglichen verschiedene Streaming-Anwendungsfälle für die Nutzer und jetzt bieten wir Ihnen durch die Unterstützung einer serverseitigen Verschlüsselung (SSE, Server-Side Encryption) einen noch effektiveren Service zum Sichern Ihrer Daten im Stream. Mit dieser neuen Kinesis Streams-Funktion können Sie jetzt die Sicherheit Ihrer Daten erhöhen und/oder behördliche und Compliance-Anforderungen für alle Datenstreams Ihrer Organisation erfüllen.

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Wäre es nicht großartig, wenn es benutzerfreundliche Tools zum Generieren von Testdaten und Senden dieser Daten an Amazon Kinesis gäbe? Ein solches Tools gibt es jetzt: Amazon Kinesis Data Generator (KDG).

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Amazon Kinesis Firehose ist ein vollständig verwalteter Service für die Bereitstellung von Echtzeit-Streaming-Daten an Ziele wie Amazon S3, Amazon Redshift oder Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES). In diesem Beitrag führe ich Sie in die Funktion der Datentransformation für Bereitstellungsstreams ein. Ich zeige Ihnen, wie Sie Ihre eingehenden Quelldaten reibungslos transformieren und die transformierten Daten für Ihre Ziele bereitstellen.

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In diesem Beitrag zeigen wir eine Analysepipeline, die Anomalien in Echtzeit für einen Web-Datenverkehrsstream mithilfe der RANDOM_CUT_FOREST-Funktion, die in Amazon Kinesis Analytics verfügbar ist, erkennt.

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Eine vollständige Liste mit Blogbeiträgen zu Amazon Kinesis und Echtzeit-Streaming-analysen finden Sie auf der Seite mit den Blogbeiträgen »

Der Einstieg in Amazon Kinesis ist ganz einfach. Registrieren Sie sich einfach für ein AWS-Konto. Wenn Sie bereits ein Konto haben, melden Sie sich an der AWS Management Console an und starten Sie Amazon Kinesis.

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