Genere información casi en tiempo real mediante la transmisión de la ingesta de datos en su almacenamiento de datos y las visualizaciones de datos.
Integrada de manera nativa con los motores de streaming de Amazon, la ingesta de streaming de Amazon Redshift incorpora cientos de megabytes de datos por segundo para que pueda consultar datos casi en tiempo real e impulsar su empresa con analítica. Con este enfoque de ETL cero, la ingesta de streaming de Amazon Redshift le permite conectarse a varias secuencias de datos de Amazon Kinesis Data Streams o Amazon Managed Streaming para Apache Kafka (MSK) y extraer datos directamente a Amazon Redshift sin necesidad de almacenarlos en Amazon Simple Storage Service (S3). Defina un esquema o elija ingerir datos semiestructurados con el tipo de datos SUPER. Obtenga información con visualizaciones de datos mediante una solución de inteligencia empresarial como Amazon QuickSight.
Beneficios
Alto rendimiento, baja latencia
Procese grandes volúmenes de datos de streaming de varias fuentes con baja latencia y alto rendimiento para obtener información en segundos.
Proceso de ingesta simplificado
Incorpore directamente datos de streaming en su almacenamiento de datos desde Kinesis Data Streams (KDS) y MSK sin tener que gestionar en Amazon S3.
Procesamiento posterior de administración fácil de comenzar
Realice análisis con muchos datos de streaming dentro de Amazon Redshift con una SQL familiar. Defina y cree vistas materializadas directamente sobre los flujos. Cree y administre canalizaciones ELT de flujo descendente al crear MV en MV y usar funciones definidas por el usuario y procedimientos almacenados en Amazon Redshift.
Visualice sus datos casi en tiempo real
Genere información mediante la visualización de sus datos de streaming dentro de la solución de inteligencia empresarial de su elección. Cree gráficos y otros elementos visuales dentro de una solución como Amazon QuickSight, una solución de inteligencia empresarial unificada sin servidor con integraciones de ML nativas, para permitir la toma de decisiones basada en datos en su organización. Utilice Amazon QuickSight Q con tecnología de machine learning para hacer preguntas conversacionales sobre sus datos y recibir respuestas mediante visualizaciones relevantes.
Casos de uso
Mejore la experiencia de juego
Aumente la conversión dentro del juego y la retención de jugadores y optimice la experiencia de juego al analizar datos de jugadores en tiempo real.
Analice datos de IoT en tiempo real
Analice datos de miles de dispositivos IoT y use machine learning (ML) dentro de Amazon Redshift para mejorar las operaciones, predecir la pérdida de clientes y hacer crecer su negocio.
Analice datos de usuario de secuencias de clics
El cliente promedio visita decenas de sitios web en una única sesión. Sin embargo, los comerciantes suelen analizar solo sus propios sitios web. Analice los datos autorizados de secuencias de clics ingeridos en el almacenamiento para analizar el impacto y los comportamientos de sus clientes.
Solucione problemas en tiempo real
Al acceder y analizar datos de streaming de archivos de registro de aplicaciones y registros de red, los desarrolladores e ingenieros pueden solucionar problemas en tiempo real, ofrecer mejores productos y alertar a los sistemas para tomar medidas preventivas.
Análisis de vendedores casi en tiempo real sobre datos de streaming POS
Acceda y visualice casi en tiempo real todos los datos de transacciones de ventas minoristas POS para obtener análisis en tiempo real, informes y visualización.
Comentarios de clientes
“LiveMe es una aplicación de transmisiones en directo que atrae a más de un millón de presentadores de más de 220 países. Nuestra aplicación proporciona la tecnología para más de cien mil horas de transmisiones en directo cada día. Usamos la ingesta de streaming de Amazon Redshift y otros servicios de Amazon para controlar riesgos en la actividad financiera de los usuarios, tales como las recargas, las devoluciones y las recompensas. Con Amazon Redshift, podemos ver datos e informes de control de riesgos casi en tiempo real, en lugar de en intervalos de una hora. Esto mejoró nuestra eficiencia empresarial de manera significativa”.
PengBo Yang, director de Tecnología de Joyme (empresa matriz de LiveMe)
Introducción a la ingesta de streaming de Amazon Redshift
