Amazon Kinesis Data Analytics

Obtenez, en temps réel, des informations exploitables sur les données de streaming

Amazon Kinesis Data Analytics est l'outil le plus simple qui permet d'analyser les données de streaming, d'obtenir des informations exploitables et de répondre aux besoins de votre entreprise et de vos clients en temps réel. Amazon Kinesis Data Analytics simplifie la création, la gestion et l’intégration des applications de streaming dans d’autres services AWS. Les utilisateurs SQL peuvent facilement demander des données de streaming ou créer des applications de streaming intégrales via des modèles, ainsi qu’un éditeur SQL interactif. Les développeurs Java peuvent rapidement créer des applications de streaming sophistiquées à l’aide de bibliothèques Java à code source libre et des intégrations AWS afin de transformer et d’analyser les données en temps réel.

Amazon Kinesis Data Analytics s’occupe de toutes les opérations nécessaires pour exécuter vos applications en temps réel en continu et assure une mise à l’échelle automatique en fonction du volume et du débit de vos données entrantes. Avec Amazon Kinesis Data Analytics, vous ne payez que les ressources consommées par vos applications de streaming. Il n'y a pas de montant minimum ni de frais d'installation.

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Avantages

Puissance de traitement en temps réel

Amazon Kinesis Data Analytics fournit des fonctions intégrées permettant de filtrer, d'agréger et de transformer les données de streaming à des fins d'analyse de pointe. Le service traite également les données de streaming avec un temps de latence inférieur à la seconde, ce qui permet d'analyser les données entrantes et les événements de streaming, ainsi que d'y répondre, et ce en temps réel.

Aucun serveur à gérer

Amazon Kinesis Data Analytics est un service sans serveur : vous n'avez donc aucun serveur à gérer. Il exécute vos applications de streaming sans que vous ayez à mettre en service ou à gérer la moindre infrastructure. Amazon Kinesis Data Analytics effectue automatiquement la mise à l'échelle ascendante et descendante de l'infrastructure requise pour exécuter vos applications avec une faible latence.

Payez en fonction de votre utilisation

Avec Amazon Kinesis Data Analytics, vous payez uniquement pour les ressources de traitement consommées par vos applications de streaming. Il n'y a pas de frais minimums et aucun engagement initial n'est requis.

Simplicité d'utilisation

Amazon Kinesis Data Analytics vous permet de créer de manière rapide et simple des requêtes et des applications de streaming sophistiquées suivant trois étapes simples : configuration de vos sources de données de streaming, écriture de vos requêtes ou de vos applications de streaming et configuration de l'emplacement de destination des données traitées. Amazon Kinesis Data Analytics s'occupe de l'exécution continue de vos requêtes et applications sur les données en transit et de l'envoi des résultats vers vos emplacements de destination.

SQL

Amazon Kinesis Data Analytics fournit des modèles et un éditeur interactif permettant de créer des requêtes SQL capables d’effectuer des jointures et des agrégations sur des périodes données, des filtres, et bien plus encore. Il vous suffit de sélectionner le modèle correspondant à la tâche d'analyse à effectuer, puis de modifier le code fourni à l'aide de l'éditeur SQL afin de le personnaliser par rapport à votre cas d'utilisation.

Java

Amazon Kinesis Data Analytics comprend des bibliothèques à code source libre basées sur Apache Flink qui permettent de créer une application en quelques heures, plutôt qu’en plusieurs mois. Avec votre IDE préféré, vous pouvez vous connecter sur AWS pour installer les bibliothèques Java. Les bibliothèques extensibles comptent plus de 25 opérateurs pré-crées qui permettent de filtrer, d'agréger et de transformer les données de streaming, ainsi que des intégrations avec des services AWS comme Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Elasticsearch Service, Amazon S3 et Amazon DynamoDB.

Fonctionnement

Fonctionnement d'Amazon Kinesis Data Analytics

Cas d'utilisation

Amazon Kinesis Data Analytics est recommandé pour résoudre une grande variété de cas d'utilisation de données de streaming, tels que :

Streaming ETL pour l'Internet des objets avec les applications Java

Vous pouvez écrire des applications Java et utiliser Amazon Kinesis Data Analytics pour transformer, agréger et filtrer 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 dès qu'un capteur a atteint un certain seuil en fonctionnement.

Découvrez dans cette vidéo comment John Deere extrait les mesures des capteurs IoT des équipements agricoles, les transforme en informations clients utiles en temps réel et les utilisent pour alimenter un lac de données. 

ETL de streaming pour l'IoT

Analyse de journaux en temps réel avec SQL

Vous pouvez transmettre des milliards de courts messages à Amazon Kinesis Data Analytics et calculer des métriques clés qui vous serviront ensuite à actualiser les tableaux de bord affichant les performances du contenu en temps réel et à améliorer ces performances. Consultez la présentation de notre solution de surveillance des journaux en temps réel.

Analyse de journaux en temps réel avec SQL

Technologies publicitaires et marketing numérique avec SQL

Vous pouvez intégrer divers types d'enregistrements de données à partir de systèmes de suivi des audiences, de programmes d'écouteur/d'enchères pour les plateformes d'échange d'espaces publicitaires et de serveurs d'annonces, et tout combiner dans un même flux. Vous pouvez ensuite utiliser Amazon Kinesis Data Analytics pour réaliser des transformations de données de manière continue, en vue d'alimenter des solutions de marketing numérique et de publicité en temps réel. En savoir plus avec la présentation de notre solution d'analyse Web en temps réel.

Technologies publicitaires et marketing numérique avec SQL

Clients

Étude de cas Autodesk
Autodesk calcule des mesures de surveillance en temps réel, notamment le temps de réponse et les pics de taux d'erreur pour surveiller l'expérience utilisateur.
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DAZN
Tri et filtrage des événements en temps réel.
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ShopFully
Hiérarchisation des événements et filtrage vers les applications en aval.
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Zynga
Zynga analyse les événements de jeu en temps réel, déclenchés par des actions des joueurs à l'échelle.
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Étude de cas Yieldmo
Yieldmo analyse en quelques millisecondes les données d'interactions avec la publicité en ligne.
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Étude de cas Palringo
Palringo améliore l'engagement utilisateur pour son application de jeu communautaire mobile grâce à l'utilisation de métriques en temps réel.
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Nouvel article de blog Gunosy
Gunosy traite plus de 500 000 enregistrements par minute pour une organisation des actualités rapide et personnalisée pour les utilisateurs finaux.
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Mise en route avec Amazon Kinesis Data Analytics

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Découvrez comment utiliser Amazon Kinesis Data Analytics dans ce guide pas à pas pour SQL ou Java.

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