Amazon Kinesis Data Analytics

Obtenga información procesable a partir de datos de streaming con Apache Flink sin servidor

Amazon Kinesis Data Analytics ofrece la manera más sencilla de transformar y analizar datos de streaming en tiempo real con Apache Flink. Apache Flink es un marco de código abierto y un motor para procesar transmisiones de datos. Amazon Kinesis Data Analytics reduce la complejidad de desarrollar, administrar e integrar las aplicaciones de Apache Flink con otros servicios de AWS.

Amazon Kinesis Data Analytics se ocupa de todo lo necesario para ejecutar sus aplicaciones de streaming de forma continua y ajusta la escala automáticamente para adaptarse al volumen y rendimiento de los datos de entrada. Con Amazon Kinesis Data Analytics, no hay servidores que administrar, no hay tarifas mínimas ni costos de instalación, y solo paga por los recursos que consumen sus aplicaciones de streaming.

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Beneficios

Procesamiento eficiente en tiempo real

Amazon Kinesis Data Analytics ofrece funciones integradas para filtrar, agregar y transformar datos de streaming para realizar análisis avanzados. Procesa los datos de streaming con latencias de menos de un segundo, lo que le permite analizar y responder a los datos entrantes y los eventos de en tiempo real.

Olvídese de administrar servidores

Amazon Kinesis Data Analytics no tiene servidor. No hay servidores para administrar. Se ejecuta en sus aplicaciones de streaming sin que usted tenga que aprovisionar o administrar infraestructura. Amazon Kinesis Data Analytics incrementa y reduce automáticamente la infraestructura necesaria para procesar los datos entrantes.

Pague solo por lo que utilice

Con Amazon Kinesis Data Analytics, solo paga por los recursos de procesamiento que utiliza su aplicación de streaming. No se requieren tarifas mínimas ni compromisos iniciales.

Facilidad de uso

Amazon Kinesis Data Analytics le permite crear consultas y aplicaciones sofisticadas de streaming fácil y rápidamente en tres simples pasos: configure los orígenes de datos de streaming, escriba sus consultas o aplicaciones de streaming y configure el destino de los datos procesados.

Amazon Kinesis Data Analytics incluye tiempos de ejecución y bibliotecas de código abierto basados en Apache Flink que le permiten crear una aplicación en horas en lugar de meses utilizando su IDE preferido. Las bibliotecas extensibles incluyen API especializadas para diferentes casos de uso, incluido el procesamiento de transmisión con estado, ETL de transmisión y análisis en tiempo real. Puede usar las bibliotecas para integrar con servicios de AWS como Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Elasticsearch Service, Amazon S3, Amazon DynamoDB y más.

Use SQL estándar para las consultas interactivas

Amazon Kinesis Data Analytics proporciona plantillas y un editor interactivo que le permite crear consultas SQL que realizan combinaciones y agregaciones de ventanas, filtros y más con el transcurso del tiempo. Basta con seleccionar la plantilla adecuada para una tarea de análisis y luego editar el código proporcionado con el editor SQL para personalizarlo a su caso de uso específico. Sin escribir una sola línea de código, puede enviar sus resultados de SQL a otros servicios de AWS como AWS Lambda, Amazon Kinesis Data Streams y Amazon Kinesis Data Firehose.

Funcionamiento

Cómo funciona Amazon Kinesis Data Analytics

Casos de uso

Streaming de procesos ETL

Puede desarrollar aplicaciones de streaming de procesos de extracción, transformación y carga (ETL) con operadores integrados Amazon Kinesis Data Analytics a fin de transformar, agregar y filtrar datos de streaming. Puede entregar sus datos fácilmente en segundos a Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Elasticsearch Service, Amazon S3, integraciones personalizadas y más mediante conectores integrados.

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Análisis en tiempo real

Puede realizar consultas de datos de streaming de manera interactiva utilizando SQL estándar y crear aplicaciones Apache Flink mediante Java y Scala a fin de analizar las transmisiones de datos. Puede calcular las métricas operativas y comerciales clave, actualizar los paneles de rendimiento de contenido y analizar las experiencias del cliente, a escala, en tiempo real.

Consulte nuestros comentarios de la solución de análisis en tiempo real en monitoreo de log y análisis de web.

Procesamiento de eventos con estado

Puede desarrollar aplicaciones que procesen eventos de una o más transmisiones de datos y desencadenar procesamientos condicionales y acciones externas. Puede identificar patrones como la detección de anomalías en sus transmisiones de datos mediante SQL estándar y bibliotecas Apache Flink para obtener un procesamiento de eventos complejo.

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Clientes

Caso práctico de Autodesk
Autodesk computa métricas de monitoreo en tiempo real como el tiempo de respuesta y los picos de taza de errores para monitorizar la experiencia del usuario.
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DAZN
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ShopFully
Priorización y filtrado de eventos para aplicaciones de flujo descendente.
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Fox computa el análisis del espectador en tiempo real en eventos de streaming de video en vivo como el Super Bowl.
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