Amazon Kinesis facilita la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos de streaming en tiempo real para obtener conocimiento de manera oportuna y reaccionar rápidamente ante información nueva. Amazon Kinesis ofrece capacidades clave para procesar de manera rentable datos de streaming en cualquier escala, además de la flexibilidad para elegir las herramientas más adecuadas para los requisitos de su aplicación. Con Amazon Kinesis, puede incorporar datos de tiempo real como logs de aplicaciones, secuencias de clics de sitios web, datos telemétricos de IoT y más en sus bases, lagos y almacenes de datos, o bien crear sus propias aplicaciones de tiempo real con ellos. Amazon Kinesis le permite procesar y analizar datos a medida que se reciben y responder en tiempo real en vez de tener que esperar a que los datos se recopilen antes de que el procesamiento pueda comenzar. Solicite soporte para su prueba de concepto o evaluación »
Amazon Kinesis le permite incorporar, guardar y procesar datos en tiempo real para que pueda obtener información en segundos o minutos, en lugar de horas o días.
Amazon Kinesis está completamente administrado y se ejecuta en sus aplicaciones de streaming sin que usted tenga que gestionar ninguna infraestructura.
Amazon Kinesis puede gestionar cualquier cantidad de datos de streaming y procesar datos de cientos de miles de fuentes con latencias muy bajas.
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Con Amazon Kinesis, puede realizar análisis en tiempo real de datos que tradicionalmente se analizaron con procesamiento en lotes en almacenes de datos o con marcos Hadoop. Los casos de uso más comunes incluyen lagos de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático. Puede usar Kinesis Firehose para cargar datos de streaming de manera continua en sus lagos de datos de S3. También puede actualizar modelos de aprendizaje automático con mayor frecuencia a medida que se pongan a disposición nuevos datos, lo que garantiza la precisión y fiabilidad de los resultados.
Zillow usa Kinesis Streams para recopilar datos de registros públicos y listas de MLS. A continuación, actualiza estimaciones del valor de las propiedades en tiempo real para que los compradores y vendedores de viviendas tengan acceso a las estimaciones más actualizadas. Zillow también envía los mismos datos a su lago de datos de S3 con Kinesis Firehose para que todas las aplicaciones puedan trabajar con la información más reciente. Lea el caso práctico »
Hearst creó una solución de análisis de secuencias de clics con Kinesis Streams, Kinesis Firehose y Amazon Elasticsearch Service para transmitir y procesar 30 terabytes de datos al día provenientes de más de 300 sitios web de Hearst de todo el mundo. Con esta plataforma, Hearst puede poner a disponibilidad de los editores toda la transmisión de datos (desde clics en el sitio web a datos agregados) en cuestión de minutos. Lea el caso práctico »
Puede usar Amazon Kinesis para aplicaciones de tiempo real, como monitorización de aplicaciones, detección de fraudes y tablas de clasificaciones en directo. Puede incorporar datos de streaming con Kinesis Streams, procesarlos con Kinesis Analytics y enviar los resultados a cualquier aplicación o almacén de datos con Kinesis Streams con una latencia de un extremo al otro de milisegundos. Esto puedo ayudarlo a saber qué es lo que están haciendo los clientes, las aplicaciones y los productos en tiempo real, y tomar decisiones de manera oportuna.
MLBAM creó su servicio de Statcast con Amazon Kinesis para poder analizar petabytes de datos cada temporada y ofrecer información en tiempo real que ayuda a los seguidores, a las emisoras y a los equipos a comprender mejor la dinámica y la deportividad de los juegos de béisbol de las grandes ligas. Vea el vídeo »
Netflix usa Amazon Kinesis para controlar las comunicaciones entre todas sus aplicaciones con el objetivo de detectar y corregir errores rápidamente, lo que garantiza un muy buen tiempo de actividad y disponibilidad a sus clientes.
Puede usar Amazon Kinesis para procesar datos de streaming de dispositivos con IoT, como electrodomésticos, sensores integrados y descodificadores de TV. A continuación, puede usar los datos para enviar alertas en tiempo real o tomar acciones mediante programación cuando un sensor exceda un umbral de funcionamiento determinado.
Sonos usa Amazon Kinesis para controlar mil millones de eventos por semana de dispositivos de audio de alta fidelidad inalámbricos y ofrecer experiencias sonoras a sus clientes. Vea la sesión de re:Invent »
Hello Inc. recopila y procesa datos en tiempo real de sensores integrados en colchones con Kinesis Streams y utiliza Kinesis Firehose para cargar la información procesada en Amazon Redshift. Los clientes de Hello pueden controlar los patrones de sueño, las condiciones que influyen el sueño, como la temperatura y la humedad de la habitación, y básicamente lograr una mejor calidad de sueño. Lea el caso práctico »
Para obtener información sobre todas las características nuevas de Amazon Kinesis, consulte la página de novedades »
En 2016, AWS presentó la pila EKK (Amazon Elasticsearch Service, Amazon Kinesis y Kibana, un complemento de código abierto de Elastic) como una alternativa a ELK (Amazon Elasticsearch Service, la herramienta de código abierto Logstash, y Kibana) para incorporar y visualizar logs de Apache. Una de las principales características de la pila EKK es que la transformación de los datos se gestiona a través del agente Amazon Kinesis Firehose. En esta publicación, describimos cómo optimizar la solución EKK mediante la gestión de la transformación de los datos en Amazon Kinesis Firehose a través de AWS Lambda.
¿No sería fabuloso si existiera una herramienta simple para generar datos de prueba y enviarlos a Amazon Kinesis? Ahora existe y se llama Amazon Kinesis Data Generator (KDG).
Amazon Kinesis Firehose es un servicio completamente administrado para entregar datos de streaming en tiempo real a destinos como Amazon S3, Amazon Redshift o Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES). En esta publicación, les presentaré las capacidades de transformación de datos en sus flujos de entrega para transformar fácilmente los datos de origen de entrada y entregar los datos transformados a sus destinos.
En esta publicación, mostramos una canalización de análisis que detecta anomalías en tiempo real en un flujo de tráfico web con la función RANDOM_CUT_FOREST disponible en Amazon Kinesis Analytics.
Para ver una lista completa de publicaciones del blog relacionadas con Amazon Kinesis y el análisis de streaming en tiempo real, consulte la página de publicaciones del blog »
Es muy fácil comenzar a usar Amazon Kinesis. Solo tiene que inscribirse para obtener una cuenta de AWS o, si ya dispone de una, iniciar sesión en la consola de administración de AWS. A continuación, lance Amazon Kinesis.
