Inizia a usare Amazon Kinesis

Amazon Kinesis semplifica raccolta, elaborazione e analisi di flussi di dati in tempo reale, per ottenere analisi tempestive e reagire rapidamente alle nuove informazioni. Amazon Kinesis offre funzionalità chiave per elaborare a costi contenuti i flussi di dati su qualsiasi scala, nonché la flessibilità per scegliere gli strumenti più adatti ai requisiti di un'applicazione. Con Amazon Kinesis, è possibile acquisire dati in tempo reale, ad esempio log di applicazioni, clickstream di siti Web e dati di telemetria di IoT, caricandoli in database, data lake e data warehouse, creando eventualmente applicazioni apposite. Amazon Kinesis consente di elaborare e analizzare i dati nel momento in cui arrivano, con risposte in tempo reale non ritardate dall'attesa che venga completata la ricezione delle informazioni.  Richiedi il supporto per un proof of concept o una valutazione »

Prezzi contenuti

Amazon Kinesis permette di acquisire, memorizzare in un buffer ed elaborare i dati in tempo reale, in modo da ottenere in pochi secondi o minuti le analisi che avrebbero richiesto ore o giorni.

Servizio interamente gestito

Amazon Kinesis è un servizio completamente gestito che esegue le applicazioni in streaming senza dover gestire un'infrastruttura.

Scalabilità

Amazon Kinesis è in grado di gestire qualsiasi volume di flussi di dati, elaborando informazioni da centinaia di migliaia di origini con latenze minime.

Carica flussi di dati in AWS con la massima semplicità

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Elabora e analizza i flussi di dati con SQL standard

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Crea applicazioni personalizzate che elaborano e analizzano i flussi di dati

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Con Amazon Kinesis, è possibile ottenere analisi in tempo reale sui dati dove in genere l'analisi viene eseguita in batch, utilizzando data warehouse o framework Hadoop. Tra i casi d'uso più comuni è possibile citare i data lake, le analisi scientifiche e l'apprendimento automatico. Kinesis Firehouse può essere utilizzato per caricare in modo continuo i flussi di dati nei data lake in S3. Inoltre, consente di aggiornare i modelli di apprendimento automatico con maggiore rapidità grazie all'afflusso ininterrotto di nuovi dati, migliorando così accuratezza e affidabilità dei risultati.

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Zillow – Kinesis

Zillow usa Kinesis Streams per raccogliere dati di record pubblici e offerte di MLS, aggiornando le stime degli immobili quasi in tempo reale e garantendo ad acquirenti e venditori l'utilizzo di valori sempre accurati. Inoltre, Zillow inoltra gli stessi dati ad un data lake in S3 utilizzando Kinesis Firehose, permettendo a tutte le applicazioni di utilizzare sempre le informazioni più aggiornate. Leggi il caso di studio »

Hearst – Kinesis

Hearst ha creato una soluzione di analisi di clickstream che impiega Kinesis Streams, Kinesis Firehose e Amazon Elasticsearch Service per trasmettere ed elaborare 30 terabyte di dati al giorno provenienti dagli oltre 300 siti Web di Hearst in tutto il mondo. Con questa piattaforma, Hearst può rendere disponibile agli editor in pochi minuti l'intero flusso di dati, inclusi clic di siti Web e dati aggregati. Leggi il caso di studio »


Amazon Kinesis può essere usato con applicazioni che operano in tempo reale, ad esempio per il monitoraggio, il rilevamento di attività fraudolente e l'aggiornamento costante di graduatorie. Potrai acquisire i flussi di dati tramite Kinesis Streams ed elaborarli con Kinesis Analytics, inoltrando i risultati in un qualsiasi datastore o applicazione mediante Kinesis Streams, con latenze nell'ordine di millisecondi. Otterrai in questo modo un maggiore controllo su clienti, applicazioni e prodotti, che consente una maggiore reattività agli eventi.  

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Major League Baseball – Kinesis

MLBAM ha creato il servizio Statcast utilizzando Amazon Kinesis per analizzare petabyte di dati ogni stagione e fornire informazioni in tempo reale a fan, televisioni e squadre, con cui possono comprendere meglio le dinamiche e le prestazioni delle partite della MLB. Guarda il video »

Netflix – Kinesis

Netflix usa Amazon Kinesis per monitorare le comunicazioni tra tutte le sue applicazioni, mettendo l'azienda in condizione di rilevare e risolvere i problemi in modo rapido e limitando i tempi di inattività per i clienti.


Puoi usare Amazon Kinesis per elaborare flussi di dati da dispositivi IoT quali elettrodomestici, sensori integrati e set-top box. Puoi quindi usare questi dati per inviare avvisi in tempo reale o attivare operazioni specifiche in modo programmatico quando un sensore supera una determinata soglia operativa.

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Sonos – Kinesis

Sonos usa Amazon Kinesis per monitorare 1 miliardo di eventi a settimana da dispositivi audio hi-fi, garantendo una migliore esperienza di ascolto ai propri clienti. Guarda sessione re:Invent »

Hello – Kinesis

Hello Inc. usa Kinesis Streams per raccogliere ed elaborare in tempo reale dati provenienti da sensori installati nei materassi e Kinesis Firehose per caricare le informazioni elaborate in Amazon Redshift. I clienti di Hello possono monitorare il loro sonno, quali fattori lo influenzino (ad esempio temperatura e umidità) e raggiungere un maggiore benessere notturno. Leggi il caso di studio »

Per informazioni su tutte le nuove funzionalità di Amazon Kinesis, consulta questa pagina »

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Nel 2016, AWS ha introdotto lo stack EKK (Amazon Elasticsearch Service, Amazon Kinesis e Kibana, un plug-in open source di Elastic) come alternativa ad ELK (Amazon Elasticsearch Service, lo strumento open source Logstash e Kibana) per l'acquisizione e la visualizzazione di log di Apache. Una delle caratteristiche principali dello stack EKK è che la trasformazione dei dati viene gestita mediante l'agent di Amazon Kinesis Firehose. In questo post, illustreremo come ottimizzare la soluzione EKK utilizzando Amazon Kinesis Firehose tramite AWS Lambda per la trasformazione dei dati.

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Non sarebbe perfetto avere a disposizione uno strumento intuitivo con cui generare dati di prova da girare in Amazon Kinesis? Ora esiste: è Amazon Kinesis Data Generator (KDG).

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Descrizione del prodotto: Amazon Kinesis Firehose è un servizio completamente gestito per la distribuzione di flussi di dati in tempo reale a destinazioni come Amazon S3, Amazon Redshift o Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES). In questo post, illustro le capacità di trasformazione dei dati sui vostri flussi di distribuzione per trasformare in maniera lineare i dati di origine in entrata e distribuire i dati trasformati alle vostre destinazioni.

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In questo post, illustreremo una pipeline di analisi in grado di rilevare anomalie in un flusso di traffico Web in tempo reale, utilizzando la funzione RANDOM_CUT_FOREST disponibile in Amazon Kinesis Analytics.

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Per visualizzare un elenco completo dei post del blog correlati ad Amazon Kinesis e alle analisi di flussi in tempo reale, consulta questa pagina »

Amazon Kinesis è molto semplice da utilizzare. Registrati per creare un account AWS oppure, se sei già registrato, accedi alla Console di gestione AWS e avvia Amazon Kinesis.

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