Amazon Kinesis Data Analytics ist der einfachste Weg, um Streaming-Daten zu analysieren, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und auf Ihre Geschäfts- und Kundenbedürfnisse in Echtzeit zu reagieren. Amazon Kinesis Data Analytics reduziert die Komplexität, Streaming-Anwendungen mit anderen AWS-Services zu erstellen, zu verwalten und zu integrieren. SQL-Nutzer können Streaming-Daten mit Hilfe von Vorlagen und einem interaktiven SQL-Editor ganz einfach abfragen oder ganze Streaming-Anwendungen aufbauen. Java-Entwickler können mit Open-Source-Java-Bibliotheken und AWS-Integrationen anspruchsvolle Streaming-Anwendungen aufbauen und so in Echtzeit Daten umwandeln und analysieren.

Amazon Kinesis Data Analytics führt alles Erforderliche durch, damit Ihre Abfragen durchgehend ausgeführt werden können. Außerdem passt es sich automatisch an den Umfang und den Durchsatz Ihrer eingehenden Daten an. Mit Amazon Kinesis Data Analytics zahlen Sie nur für die Ressourcen, die von Streaming-Anwendungen benötigt werden. Es gibt weder Mindest- noch Einrichtungsgebühr.

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Vorteile

Leistungsfähige Verarbeitung in Echtzeit

Amazon Kinesis Data Analytics bietet integrierte Funktionen, mit denen Streaming-Daten gefiltert, aggregiert und umgewandelt werden können, um so fortgeschrittene Analysen bereitzustellen. Es verarbeitet Streaming-Daten mit Latenzzeiten von weniger als einer Sekunde und ermöglicht es Ihnen, eingehende Daten zu analysieren und auf sie zu reagieren sowie Events in Echtzeit zu streamen.

Keine Server zu verwalten

Amazon Kinesis Data Analytics ist serverless, das heißt, es gibt keine zu verwaltenden Server. Es führt Ihre Streaming-Anwendungen aus, ohne dass Sie eine Infrastruktur bereitstellen oder verwalten müssen. Amazon Kinesis Data Analytics skaliert die Infrastruktur, die zum Ausführen Ihrer Anwendungen erforderlich ist, automatisch und mit niedriger Latenz nach oben oder unten.

Sie zahlen nur für das, was Sie nutzen

Mit Amazon Kinesis Data Analytics bezahlen Sie nur für die Verarbeitungsressourcen, die Ihre Streaming-Anwendungen tatsächlich nutzen. Es fallen weder Mindestgebühren noch Vorausleistungen an.

Benutzerfreundlich

Mit Amazon Kinesis Data Analytics können Sie einfach und schnell Abfragen sowie anspruchsvolle Streaming-Anwendungen in drei Schritten erstellen: Einrichten Ihrer Streaming-Datenquellen, Schreiben Ihrer Abfragen oder Streaming-Anwendungen und Festlegen Ihres Ziels für verarbeitete Daten. Amazon Kinesis Data Analytics sorgt dafür, dass Ihre Abfragen und Anwendungen der Daten während des Empfangs kontinuierlich ausgeführt und die Ergebnisse an Ihre Ziele gesendet werden.

SQL

Amazon Kinesis Data Analytics bietet Vorlagen und einen interaktiven Editor, mit dem Sie SQL-Abfragen erstellen können, die Joins, kontinuierliche Aggregationen, Filter und mehr durchführen. Sie wählen einfach die geeignete Vorlage für Ihre Analyseaufgabe und passen dann den Code mit dem SQL-Editor an Ihren speziellen Anwendungsfall an.

Java

Amazon Kinesis Data Analytics beinhaltet Open-Source-Bibliotheken auf Basis von Apache Flink, mit denen Sie Anwendungen statt in mehreren Monaten innerhalb weniger Stunden erstellen können. Sie können sich über Ihre bevorzugte IDE mit AWS verbinden und die Java-Bibliotheken installieren. Die erweiterbaren Bibliotheken enthalten über 25 vorgefertigte Operatoren zum Filtern, Aggregieren und Umwandeln von Daten sowie AWS-Service-Integrationen wie Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Elasticsearch Service, Amazon S3 und Amazon DynamoDB.

Funktionsweise

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Anwendungsfälle

Amazon Kinesis Data Analytics ist die ideale Lösung für zahlreiche Anwendungsfälle bzgl. Streaming-Daten.

ETL für Internet-of-Things (IoT) mit Java-Anwendungen streamen

Sie können Amazon Kinesis Data Analytics verwenden, um Java-Anwendungen zu schreiben und Streaming-Daten von IoT-Geräten wie beispielsweise Haushaltsgeräten, integrierten Sensoren und TV-Settop-Boxen zu transformieren, zu aggregieren und zu filtern. Sie können die Daten dann verwenden, um in Echtzeit Alarme zu versenden, wenn ein Sensor bestimmte betriebliche Schwellenwerte überschreitet.

Schauen Sie sich an, wie John Deere IoT-Sensormessungen aus landwirtschaftlichen Geräten extrahiert, in Echtzeit in nützliche Kundeninformationen umwandelt und die transformierten Daten in einen Data Lake lädt.

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Protokollanalysen in Echtzeit mit SQL

Sie können Milliarden von kleinen Nachrichten an Amazon Kinesis Data Analytics streamen und wichtige Metriken berechnen. Diese können Sie dann verwenden, um Dashboards für die Leistung von Inhalten in Echtzeit zu aktualisieren und die Leistung von Inhalten zu verbessern. Lesen Sie die Beschreibung zu unserer Echtzeit-Protokollüberwachungslösung.

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Ad Tech und digitales Marketing mit SQL

Sie können unterschiedliche Arten von Datensätzen aus Systemen für die Zielgruppenverfolgung, Listener und Bidder von Ad Exchanges und Ad Server entgegennehmen und sie im gleichen Stream kombinieren. Sie können dann Amazon Kinesis Data Analytics verwenden, um kontinuierlich Datentransformationen durchzuführen und damit Echtzeitwerbung und digitale Marketinglösungen zu unterstützen. Weitere Informationen finden Sie in der Beschreibung zu unserer Echtzeit-Webanalyselösung.