Amazon Kinesis Data Analytics est la solution la plus simple pour traiter et analyser des données de streaming en temps réel avec du code SQL répondant à la norme ANSI. Ainsi, vous pouvez lire les données provenant d'Amazon Kinesis Data Streams et d'Amazon Kinesis Data Firehose, et développer des requêtes de traitement ou des applications entières en SQL qui filtrent, transforment et agrègent les données au fur et à mesure. Amazon Kinesis Data Analytics reconnaît automatiquement les formats de date standard, analyse les données et suggère un schéma que vous pouvez modifier via l'éditeur de schémas interactif. L'éditeur SQL interactif et les modèles de traitement vous permettent, en outre, de créer facilement des applications de traitement sophistiquées en quelques minutes. Amazon Kinesis Data Analytics exécute les requêtes de vos applications de streaming en continu et écrit les résultats traités dans les emplacements de destination souhaités (Amazon Kinesis Data Streams ou Amazon Kinesis Data Firehose, par exemple), qui peuvent à leur tour transmettre les données à Amazon S3, Amazon Redshift ou Amazon Elasticsearch Service. Amazon Kinesis Data Analytics met en service, déploie et fait évoluer automatiquement les ressources requises pour exécuter vos applications de streaming.

Amazon Kinesis Data Analytics est désormais disponible pour tous

Démarrer

Amazon Kinesis Data Analytics effectue la mise à l'échelle descendante et ascendante de manière extensible en fonction du débit de données. Vous ne payez que les ressources effectivement consommées pour exécuter vos applications de streaming. Plus besoin de vous soucier de la mise en service de l'infrastructure, ni de payer pour des ressources non utilisées.

Amazon Kinesis Data Analytics permet un traitement avec des temps de latence inférieurs à 1 seconde. Vous pouvez ainsi créer des alertes et générer des tableaux de bord ainsi que des informations exploitables en temps réel.

L'intégration d'Amazon Kinesis Data Analytics à Amazon Kinesis Data Streams et Amazon Kinesis Data Firehose vous permet de facilement incorporer les données de streaming. Il vous suffit de faire pointer Amazon Kinesis Data Analytics vers le flux en entrée, et les données sont automatiquement lues et analysées, prêtes à être traitées. Vous pouvez transmettre les résultats traités à d'autres services AWS, notamment Amazon S3, Amazon Redshift ou Amazon Elasticsearch Service, via Amazon Kinesis Data Firehose. Vous pouvez aussi envoyer les données en sortie vers Amazon Kinesis Data Streams afin de développer des pipelines de traitement avancé des flux.

Amazon Kinesis Data Analytics fournit un éditeur de schémas facile à utiliser pour découvrir et modifier la structure des données entrantes. L'assistant reconnaît automatiquement les formats de date standard comme JSON et CSV, et en déduit la structure des données en entrée afin de créer un schéma de référence que vous pouvez ensuite affiner via l'éditeur de schémas.

Amazon Kinesis Data Analytics fournit un éditeur interactif qui permet de créer des requêtes SQL pour effectuer des opérations relatives aux données de streaming telles que le calcul de moyennes sur des périodes en glissement. Vous pouvez également consulter les résultats de streaming et les erreurs en utilisant les données en direct pour déboguer ou affiner davantage votre script de manière interactive.

Amazon Kinesis Data Analytics prend en charge le code SQL répondant à la norme ANSI. Vous avez donc uniquement besoin de connaître le langage SQL.

L'éditeur SQL interactif est fourni avec tout un ensemble de modèles de traitement. Ceux-ci indiquent le code SQL de référence pour la plupart des opérations courantes, notamment celles d'agrégation, de transformation basée sur les événements et de filtrage. 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.

Amazon Kinesis Data Analytics offre des fonctionnalités optimisées pour le traitement des flux. Vous pouvez ainsi facilement réaliser des analyses avancées sur vos données de streaming et notamment effectuer une détection des anomalies ou une analyse Top-K.