Amazon Kinesis Data Analytics ofrece la manera más sencilla de analizar datos de streaming en tiempo real. Al utilizar plantillas y operadores integrados, puede crear consultas de manera rápida y fácil, además de aplicaciones sofisticadas en tiempo real. Amazon Kinesis Data Analytics configura los recursos para ejecutar sus aplicaciones y ajusta su escala de manera automática para manejar cualquier volumen de datos entrantes.

Tecnología sin servidor

No es necesario que configure y administre una infraestructura compleja para obtener alta disponibilidad y procesamiento con estado. Amazon Kinesis Data Analytics no tiene servidor y se ocupa de todo lo necesario para ejecutar continuamente su aplicación. Esto incluye el aprovisionamiento automático de la infraestructura para procesar de manera continua datos de streaming.

Elasticidad automática con pago por uso solamente

Amazon Kinesis Data Analytics escala de manera elástica las aplicaciones para seguir el ritmo de cualquier volumen de datos en el flujo de datos entrantes. Solo paga los recursos utilizados para ejecutar sus aplicaciones de streaming. No debe preocuparse por aprovisionar la infraestructura o por pagar capacidad inactiva.

Latencia de procesamiento inferior a un segundo

Amazon Kinesis Data Analytics ofrece latencias de procesamiento inferiores a un segundo, lo que le permite generar alertas, paneles e información práctica en tiempo real.

Código abierto

Amazon Kinesis Data Analytics incluye bibliotecas de código abierto tales como Apache Flink, Apache BeamAWS SDK e integraciones de servicios de AWS. Apache Flink es un marco y motor de código abierto que sirve para crear aplicaciones de streaming precisas y de alta disponibilidad compatible con Java, Python y Scala. 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. El SDK de AWS elimina la complejidad de la codificación para muchos servicios de AWS al proporcionar API en su idioma preferido e incluye la biblioteca de AWS, ejemplos de código y documentación.

API flexibles

Se proporcionan API flexibles especializadas para diferentes casos de uso, incluido el procesamiento de evento con estado, ETL de transmisión y análisis en tiempo real. Los operadores preintegrados y las capacidades de análisis le permiten crear una aplicación de streaming de Apache Flink en unas horas, en lugar de meses. Las bibliotecas Amazon Kinesis Data Analytics son extensibles, lo que le permite realizar un procesamiento en tiempo real de una amplia variedad de casos de uso.

Integración con servicios de AWS

Puede configurar e integrar un destino u origen de datos con un código mínimo. Puede usar las bibliotecas de Amazon Kinesis Data Analytics para integra con Amazon S3, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Elasticsearch Service, Amazon DynamoDB, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon CloudWatch y AWS Glue Schema Registry.

Capacidades avanzadas de integración

Además de las integraciones de AWS, las bibliotecas de Amazon Kinesis Data Analytics incluyen más de diez conectores de Apache Flink y la capacidad de crear integraciones personalizadas. Con un par de líneas más de código, puede modificar el comportamiento de cada integración con la funcionalidad avanzada. Además, puede crear integraciones personalizadas mediante un conjunto de primitivas de Apache Flink que le permiten leer y escribir desde archivos, directorios, conectores u otras fuentes a las que puede acceder a través de Internet.

Compatible con AWS Glue Schema Registry

Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink es compatible con AWS Glue Schema Registry, una característica de AWS Glue que no requiere servidor que permite validar y controlar la evolución de los datos de streaming con esquemas registrados de Apache Avro sin costo adicional. Schema Registry lo ayuda a administrar los esquemas en las cargas de trabajo de Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink que se conectan a Apache Kafka, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) o Amazon Kinesis Data Streams, ya sea como origen o receptor. Cuando las aplicaciones de streaming de datos se integran con Schema Registry, puede mejorar la calidad de los datos y protegerse contra cambios inesperados mediante comprobaciones de compatibilidad que controlan la evolución del esquema.

Procesamiento único

Puede usar Apache Flink en Amazon Kinesis Data Analytics para crear aplicaciones cuyos registros procesados afectan los resultados una única vez, lo que se denomina procesamiento único. Esto significa que incluso en el caso de una interrupción de la aplicación, como por el mantenimiento del servicio interno o la actualización de la aplicación iniciada por el usuario, el servicio garantizará que se procesen todos los datos y que no haya datos duplicados.

Procesamiento con estado

El servicio almacena el procesamiento, o estado, previo y en curso en el almacenamiento de la aplicación en ejecución. Esto le permite comparar resultados pasados y actuales en cualquier período de tiempo y facilita una recuperación rápida durante las interrupciones de la aplicación. El estado siempre está cifrado y se guarda de manera gradual en el almacenamiento de la aplicación en ejecución.

Copias de seguridad de aplicaciones duraderas

Puede crear y eliminar copias de seguridad de aplicaciones duraderas a través de una simple llamada a la API. Puede restaurar de manera inmediata sus aplicaciones desde la última copia de seguridad después de una interrupción o puede restaurar su aplicación a una versión anterior.

Para aplicaciones SQL interactivas

Compatible con SQL estándar

Amazon Kinesis Data Analytics es compatible con ANSI SQL estándar, por lo que solo necesita familiarizarse con SQL.

Entrada y salida integradas

Amazon Kinesis Data Analytics se integra con Amazon Kinesis Data Streams y Amazon Kinesis Data Firehose para que pueda incorporar datos de streaming de forma sencilla. Solo dirija a Amazon Kinesis Data Analytics a la transmisión de entrada y este leerá y analizará los datos de forma automática, para que estén disponibles para su procesamiento. Puede enviar los resultados procesados a otros servicios de AWS, incluidos Amazon S3, Amazon Redshift y Amazon Elasticsearch Service, a través de Amazon Kinesis Data Firehose. Además, puede enviar datos de salida a Amazon Kinesis Data Streams para crear canalizaciones de procesamiento de transmisiones avanzadas.

Editor SQL interactivo

Usted obtiene un editor interactivo para crear consultas SQL con operaciones de datos de streaming como determinar las medias de ventanas de tiempo deslizantes. También puede ver resultados y errores de streaming con datos en directo para la depuración de errores o para perfeccionar su script de forma interactiva.

Editor de esquemas fácil de usar

Amazon Kinesis Data Analytics proporciona un editor de esquemas fácil de usar para descubrir y editar la estructura de los datos de entrada. El asistente reconoce de manera automática los formatos de datos estándares como JSON y CSV. Infiere la estructura de los datos de entrada para crear un esquema de referencia, que puede perfeccionar aún más con el editor de esquemas.

Plantillas de SQL incorporadas

El editor SQL incorpora un conjunto de plantillas de SQL que proporcionan código SQL de referencia para los tipos de operaciones más comunes, como la acumulación, la transformación por evento y el filtrado. Basta con seleccionar la plantilla adecuada para la tarea de análisis y editar el código proporcionado con el editor SQL para personalizarlo para su caso de uso específico.

Funciones de procesamiento de transmisiones avanzadas

Amazon Kinesis Data Analytics brinda funciones optimizadas para el procesamiento de transmisiones, para que pueda realizar fácilmente tareas de análisis avanzado, como la detección de anomalías y el análisis de los mejores elementos K de los datos de streaming.

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

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