Amazon Kinesis Data Analytics ist der einfachste Weg, Streaming-Daten in Echtzeit zu analysieren. Mit Hilfe von Vorlagen und integrierten Operatoren können Sie schnell und einfach Abfragen und anspruchsvolle Echtzeitanwendungen erstellen. Amazon Kinesis Data Analytics richtet die Ressourcen für den Betrieb Ihrer Anwendungen ein und skaliert automatisch, um jedes eingehende Datenvolumen zu verarbeiten.

Keine Server zu verwalten

Sie müssen keine komplexe Infrastruktur für hohe Verfügbarkeit und zustandsorientierte Verarbeitung einrichten und verwalten. Amazon Kinesis Data Analytics ist serverlos und kümmert sich um alles, was für den kontinuierlichen Betrieb Ihrer Anwendung erforderlich ist. Dazu gehört auch die automatische Bereitstellung der Infrastruktur zur kontinuierlichen Verarbeitung von Streaming-Daten.

Automatische Elastizität mit nutzungsbasiertem Preismodell

Amazon Kinesis Data Analytics skaliert Anwendungen elastisch, um mit jedem Datenvolumen im eingehenden Datenstrom Schritt zu halten. Sie bezahlen nur für die Ressourcen, die tatsächlich für die Ausführung Ihrer Streaming-Anwendungen verwendet werden. Sie müssen sich keine Sorgen um die Bereitstellung von Infrastruktur oder die Bezahlung von ungenutzter Kapazität machen.

Verarbeitungslatenzzeit in Sekundenschnelle

Amazon Kinesis Data Analytics bietet Verarbeitungslatenzen von weniger als einer Sekunde, so dass Sie in Echtzeit Warnmeldungen, Dashboards und verwertbare Erkenntnisse generieren können.

Für alle SQL Nutzer

Unterstützung für Standard-SQL

Amazon Kinesis Data Analytics unterstützt Standard ANSI-SQL, so dass Sie nur Kenntnisse in SQL benötigen.

Integrierte Eingaben und Ausgaben

Amazon Kinesis Data Analytics und Amazon Kinesis Data Streams sowie Amazon Kinesis Data Firehose werden integriert, sodass Sie Streaming-Daten entgegennehmen können. Richten Sie Amazon Kinesis Data Analytics einfach auf den Input-Stream und er liest die Daten automatisch aus, analysiert sie und stellt sie für die Verarbeitung zur Verfügung. Sie können die verarbeiteten Resultate mit Amazon Kinesis Data Firehose an andere AWS-Services wie Amazon S3, Amazon Redshift und Amazon Elasticsearch Service weiterleiten. Sie können auch Ausgabedaten an Amazon Kinesis Data Streams senden, um erweiterte Stream-Verarbeitungspipelines aufzubauen.

Interaktiver SQL-Editor

Sie erhalten einen interaktiven Editor, um SQL-Abfragen mit Hilfe von Streaming-Datenoperationen wie gleitenden Zeitfensterdurchschnitten zu erstellen. Außerdem können Sie Streaming-Resultate und ‑Fehler auch anhand von Live-Daten anzeigen, um Fehler zu beheben oder Ihr Skript interaktiv weiter zu verfeinern.

Bedienungsfreundlicher Schema-Editor

Amazon Kinesis Data Analytics bietet einen einfach zu bedienenden Schemeneditor, um die Struktur der Eingabedaten zu ermitteln und zu bearbeiten. Der Assistent erkennt automatisch Standarddatenformate wie JSON und CSV. Sie leitet die Struktur der Eingabedaten zu einem Baseline-Schema ab, das Sie mit dem Schemeneditor weiter verfeinern können.

Fertige Vorlagen für die Stream-Verarbeitung

Der interaktive SQL-Editor wird mit einer Sammlung von Vorlagen für die Stream-Verarbeitung geliefert. Diese Vorlagen enthalten einen grundlegenden SQL-Code für die gängigsten Typen von Operationen wie beispielsweise Aggregation, Transformation pro Ereignis und Filterung. Sie wählen einfach die geeignete Vorlage für Ihre Analyseaufgabe und passen dann den Code mit dem SQL-Editor an Ihren speziellen Anwendungsfall an.

Erweiterte Funktionen für die Stream-Verarbeitung

Amazon Kinesis Data Analytics bietet Funktionen, die für die Stream-Verarbeitung optimiert sind, so dass Sie problemlos erweiterte Analysen wie Anomalieerkennung und Top-K-Analyse Ihrer Streaming-Daten durchführen können.

Für Java Nutzer

Open Source

Amazon Kinesis Data Analytics enthält Open-Source-Bibliotheken auf Basis von Apache Flink. Sie können sie überall ausführen, und es gibt keine Lieferantenbindung. Zu den Bibliotheken gehören Apache Flink, AWS SDK für Java und AWS Service Integrationen. Apache Flink ist ein Open-Source-Framework und eine Engine zum Erstellen von hochverfügbaren und genauen Streaming-Anwendungen. Das AWS SDK für Java hilft, die Komplexität der Programmierung zu reduzieren, indem es Java-APIs für viele AWS-Dienste bereitstellt und die AWS Java-Bibliothek, Code-Beispiele und Dokumentation enthält.

Eingebaute Operatoren

Vorgefertigte Operatoren ermöglichen es Ihnen, eine Java-Streaming-Anwendung in Stunden statt in Monaten zu erstellen. Die Amazon Kinesis Data Analytics Java-Bibliotheken sind erweiterbar und beinhalten mehr als 25 vorkonfigurierte Stream-Verarbeitungsoperatoren von Apache Flink wie Transform, Partition, Aggregat, Join und Window, um Ihren Programmieraufwand zu reduzieren.

Integration mit AWS-Services

Sie können eine Datenquelle oder ein Ziel mit minimalem Code einrichten und integrieren. Sie können die Java-Bibliotheken von Amazon Kinesis Data Analytics verwenden, um sie mit Amazon S3, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Elasticsearch ServiceAmazon DynamoDB, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, und Amazon CloudWatch zu integrieren.

Erweiterte Integrationsmöglichkeiten

Zusätzlich zu den AWS-Integrationen enthalten die Java-Bibliotheken mehr als zehn Konnektoren von Apache Flink und die Möglichkeit, kundenspezifische Integrationen zu erstellen. Mit ein paar weiteren Zeilen Code können Sie das Verhalten jeder Integration mit erweiterten Funktionen ändern. Außerdem können Sie benutzerdefinierte Integrationen mit einer Reihe von Apache Flink-Primitiven erstellen, mit denen Sie aus Dateien, Verzeichnissen, Sockets oder anderen Quellen lesen und schreiben können, auf die Sie über das Internet zugreifen können.

Langlebige Anwendungssicherungen

Sie können dauerhafte Anwendungssicherungen über einen einfachen API-Aufruf erstellen und löschen. Sie können Ihre Anwendungen nach einer Unterbrechung sofort aus dem letzten Sicherung wiederherstellen oder Ihre Anwendung in einer früheren Version wiederherstellen.

Exakt nach der Verarbeitung

Java-Anwendungen in Amazon Kinesis Data Analytics ermöglichen es Ihnen, Anwendungen zu erstellen, deren verarbeitete Datensätze die Ergebnisse genau einmal beeinflussen, d. h. genau einmal verarbeitet. Das bedeutet, dass der Dienst auch im Falle eines Anwendungsausfalls, wie z. B. einer internen Servicewartung oder eines vom Benutzer initiierten Anwendungsupdates, sicherstellt, dass alle Daten verarbeitet werden und es keine doppelten Daten gibt.

Statuierender Prozess

Der Dienst speichert frühere und laufende Berechnungen oder Zustände im laufenden Anwendungsspeicher. Auf diese Weise können Sie Echtzeit- und vergangene Ergebnisse über einen beliebigen Zeitraum hinweg vergleichen und eine schnelle Wiederherstellung bei Anwendungsunterbrechungen gewährleisten. Der Status wird immer verschlüsselt und schrittweise im laufenden Anwendungsspeicher gespeichert.

Erste Schritte mit Amazon Kinesis Data Analytics

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Weitere Informationen zur Verwendung von Amazon Kinesis Data Analytics finden Sie in dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung für SQL und Java.

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