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.

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 mediante su IDE preferido. Las bibliotecas extensibles incluyen API especializadas para diferentes casos de uso, incluido el procesamiento de transmisión con estado, ETL de streaming 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 OpenSearch Service Amazon Elasticsearch Service (sucesor de Amazon Elasticsearch Service), Amazon S3, Amazon DynamoDB y más.

Utilice su lenguaje favorito

Amazon Kinesis Data Analytics admite el desarrollo de aplicaciones en SQL, Java, Scala y Python. Puede usar estos lenguajes para desarrollar fácilmente aplicaciones que realicen uniones, agregados sobre ventanas de tiempo, filtros y más. Puede ampliar las bibliotecas de código abierto e incluir bibliotecas personalizadas con el lenguaje que elija. Con Amazon Kinesis Data Analytics Studio, puede crear aplicaciones de forma interactiva en SQL, Scala y Python con blocs de notas de Apache Zeppelin. 

Comenzar a usar Amazon Kinesis Data Analytics Studio rápidamente

Con Amazon Kinesis Data Analytics Studio, puede consultar de forma interactiva streamings de datos y desarrollar con rapidez aplicaciones de procesamiento de streamings mediante un entorno de desarrollo interactivo con tecnología de blocs de notas de Apache Zeppelin. Con Amazon Kinesis Data Analytics Studio, el procesamiento de datos de streaming tiene la tecnología de Apache Flink. 

Crear aplicaciones de streaming con Apache Beam

Amazon Kinesis Data Analytics admite la ejecución de aplicaciones de streaming creadas a través del SDK de Java de Apache Beam en un entorno de Apache Flink sin servidor. Apache Beam es un modelo unificado de código abierto para definir aplicaciones de procesamiento de datos por lotes y de streaming por secuencias que se pueden ejecutar en varios motores de ejecución. Puede crear fácilmente aplicaciones de streaming de Apache Beam en Java y ejecutarlas en Amazon Kinesis Data Analytics y otros motores de ejecución.

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 OpenSearch Service, Amazon S3, integraciones personalizadas y más mediante conectores integrados.

Pruebe Streaming ETL con Apache Flink y Amazon Kinesis Data Analytics mediante un código de muestra en GitHub.

Análisis en tiempo real

Puede consultar y analizar de manera interactiva los streamings de datos en tiempo real y producir de manera continua información y resultados para casos de uso en los que el tiempo es un factor determinante, como los análisis de los streamings de clics. 

Consulte nuestros comentarios de la solución de análisis en tiempo real sobre monitoreo de registros y análisis 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.

Consulte cómo enriquecer su streaming de datos con Amazon Kinesis Data Analytics.

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.
Lea el caso práctico 
Zynga
Fox computa el análisis del espectador en tiempo real en eventos de streaming de video en vivo como el Super Bowl.
Leer publicación del blog 
Zynga
Zynga analiza eventos de videojuegos activados por acciones de los jugadores en tiempo real y a escala.
Ver video 
Caso práctico de Palringo
Palringo logra incrementar la interacción con los usuarios en su aplicación para dispositivos móviles destinada a comunidades de videojuegos mediante el uso de métricas obtenidas en tiempo real.
Lea el caso práctico 
Publicación de blog sobre Gunosy
Gunosy procesa más de 500 000 registros por minuto para lograr novedades rápidas y personalizadas que se seleccionaron para los usuarios finales.
Leer publicación del blog 
Ver casos prácticos de clientes 

Comience a utilizar Amazon Kinesis Data Analytics

Regístrese para abrir una cuenta de AWS
Regístrese para abrir una cuenta de AWS

Acceda automáticamente a la capa gratuita de AWS.

Lea la guía de introducción
Consulte la guía de introducción

Aprenda a usar Amazon Kinesis Data Analytics con esta guía paso a paso para SQL o Apache Flink.

Comience a crear con Amazon Kinesis Data Analytics
Comience a crear aplicaciones de streaming

Cree su aplicación de streaming a partir de la consola de Amazon Kinesis Data Analytics.