Démarrez avec Amazon Kinesis

Amazon Kinesis facilite la collecte, le traitement et l'analyse de données en streaming en temps réel, afin d'obtenir rapidement des informations stratégiques et de réagir rapidement. Amazon Kinesis offre des capacités cruciales pour traiter de façon économique des données en streaming à n'importe quelle échelle, ainsi que la possibilité de choisir les outils les mieux adaptés aux besoins de votre application. Avec Amazon Kinesis, vous pouvez absorber des données en temps réel, comme des journaux d'application, des parcours de navigation de sites web ou des données de télémétrie d'appareils IoT, dans vos bases, vos lacs et vos entrepôts de données, ou bien créer vos propres applications en temps réel à partir de ces données. Amazon Kinesis permet de traiter et d'analyser des données à mesure de leur réception et de réagir en temps réel au lieu d'attendre que toutes les données soient collectées pour démarrer leur traitement.

Rentabilité

Amazon Kinesis vous permet d'absorber, de mettre en mémoire tampon et de traiter des données en temps réel, afin d'obtenir des informations stratégiques en quelques minutes ou quelques secondes au lieu d'avoir à attendre plusieurs heures ou plusieurs jours.

Entièrement géré

Amazon Kinesis est un service entièrement géré. Vos applications en streaming sont exécutées sans que vous ayez à gérer la moindre infrastructure.

Evolutif

Amazon Kinesis est capable de manipuler n'importe quelle quantité de données en streaming et de traiter les données de plusieurs centaines de milliers de sources à des latences très faibles.

Chargez facilement des données en streaming dans AWS

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Traitez et analysez facilement des données en streaming à l'aide du langage SQL standard

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Développez des applications personnalisées de traitement et d'analyse des données en streaming

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Avec Amazon Kinesis, vous pouvez réaliser des analyses en temps réel sur des données qui ont déjà été analysées avec des méthodes traditionnelles de traitement par lot dans des entrepôts de données ou avec des frameworks Hadoop. Les cas d'utilisation les plus courants incluent les lacs de données, la science des données et l'apprentissage automatique. Vous pouvez utiliser Kinesis Firehose pour charger continuellement des données en streaming dans vos lacs de données S3. Il est également possible de mettre à jour plus fréquemment les modèles d'apprentissage automatique à mesure que de nouvelles données sont disponibles, pour des résultats plus fiables et plus précis.

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Zillow – Kinesis

Zillow utilise Kinesis Streams pour collecter des données publiques et des annonces MLS, afin de mettre à jour les estimations de valeur immobilière en temps quasi-réel pour offrir aux acheteurs et aux vendeurs de biens immobiliers les informations les plus à jour possible. Zillow envoie également ces données à son lac de données S3 avec Kinesis Firehose pour que toutes ses applications tiennent compte des informations les plus récentes. Lire l'étude de cas »

Hearst – Kinesis

Hearst a créé une solution d'analyse des parcours de navigation à l'aide d'Amazon Kinesis Streams, d'Amazon Kinesis Firehose, d'Amazon Redshift et d'Amazon Elasticsearch Service pour transmettre et traiter 30 téraoctets de données par jour depuis les 300 sites web internationaux de Hearst. Grâce à cette plate-forme, Hearst peut mettre l'ensemble du flux de données, des clics effectués sur les sites Web aux données agrégées, à la disposition des rédacteurs en quelques minutes. Lire l'étude de cas »


Vous pouvez utiliser Amazon Kinesis pour créer différentes applications en temps réel, notamment pour la surveillance des applications, la détection des fraudes et les classements dynamiques. Il est possible d'absorber des données en streaming avec Kinesis Streams, de les traiter avec Kinesis Analytics et d'envoyer les résultats aux entrepôts de données ou aux applications de votre choix avec Kinesis Streams, avec une latence de l'ordre de quelques millisecondes de bout en bout. Vous bénéficiez ainsi de davantage d'informations sur l'activité en cours de vos clients, de vos applications et de vos produits et vous pouvez réagir plus rapidement.  

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Major League Baseball – Kinesis

MLBAM a créé son service Statcast en utilisant Amazon Kinesis pour analyser plusieurs pétaoctets de données à chaque saison et offrir des informations en temps réel qui aident les fans, les diffuseurs et les équipes à mieux comprendre la dynamique et les actions des matchs de la Major League Baseball. Regarder la vidéo »

Netflix – Kinesis

Netflix utilise Amazon Kinesis pour surveiller les communications entre chacune de ses applications, afin de détecter et de corriger rapidement les problèmes et d'offrir une disponibilité d'exception à ses clients. Lire l'étude de cas »


Vous pouvez utiliser Amazon Kinesis pour traiter des données de streaming issues d'appareils IoT tels que des équipements électroménagers, des capteurs intégrés ou des décodeurs TV. Ces données permettent alors d'envoyer des alertes en temps réel ou d'exécuter d'autres actions programmées dès qu'un capteur a atteint un certain seuil en fonctionnement.

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Sonos – Kinesis

Sonos utilise Amazon Kinesis pour surveiller un milliard d'événements par semaine générés par ses appareils audio sans fil et offrir une meilleure expérience auditive à ses clients. Regarder la session re:Invent »

Hello – Kinesis

Hello Inc. collecte et traite les données transmises en temps réel par les capteurs intégrés dans ses matelas avec Kinesis Streams et utilise Kinesis Firehose pour charger les informations traitées dans Amazon Redshift. Les clients de Hello peuvent suivre leurs cycles de sommeil et identifier les facteurs qui affectent leur repos, comme la température et l'humidité ambiantes, pour enfin dormir mieux. Lire l'étude de cas »

Pour plus d'informations sur les nouvelles fonctionnalités d'Amazon Kinesis, consultez la page des nouveautés »

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Amazon Kinesis Streams permet plusieurs cas d'utilisation du streaming pour les consommateurs. Désormais, nous améliorons l'efficacité de ce service en sécurisant vos données en mouvement par l'ajout de la prise en charge du chiffrement côté serveur (SSE) pour Amazon Kinesis Streams. Grâce à cette nouvelle fonction d'Amazon Kinesis Streams, vous pouvez dorénavant améliorer la sécurité de vos données et/ou vous conformer aux exigences réglementaires et en matière de conformité pour tous les besoins de votre organisation associés à la diffusion en continu des données.

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Ne serait-il pas formidable d'avoir un outil pratique permettant de générer des données de test et de les envoyer à Amazon Kinesis ? Ce rêve est désormais réalité, avec Amazon Kinesis Data Generator (KDG).

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Amazon Kinesis Firehose est un service entièrement géré qui permet de fournir des données en streaming et en temps réel à des destinations comme Amazon S3, Amazon Redshift ou Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES). Dans cet article, je présente les capacités de transformation de données de vos flux de diffusion, qui permettent de transformer facilement les données sources entrantes et de livrer les données transformées à vos destinations.

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Dans cet article, nous présentons un pipeline analytique qui détecte les anomalies en temps réel dans un flux de trafic web à l'aide de la fonction RANDOM_CUT_FOREST disponible dans Amazon Kinesis Analytics.

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Pour obtenir la liste complète des articles de blog relatifs à Amazon Kinesis et à l'analyse de données en streaming en temps réel, consultez la page des articles de blog »

Pour commencer à utiliser Amazon Kinesis, c'est très simple. Il vous suffit de créer un compte AWS ou, si vous en possédez déjà un, de vous connecter à AWS Management Console et de lancer Amazon Kinesis.

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