Amazon Kinesis Data Analytics

Ottieni informazioni dettagliate e fruibili a partire dai flussi di dati in tempo reale con Apache Flink serverless

Amazon Kinesis Data Analytics è il mezzo più semplice per trasformare e analizzare flussi di dati in tempo reale con Apache Flink. Apache Flink è un framework e motore open source per l'elaborazione dei flussi di dati. Amazon Kinesis Data Analytics riduce la complessità della creazione, della gestione e dell'integrazione delle applicazioni Apache Flink con altri servizi AWS.

Amazon Kinesis Data Analytics si occupa di tutte le operazioni necessarie per eseguire le applicazioni in streaming in modo continuo, ricalibrando automaticamente le risorse in base al volume e alla velocità di throughput dei dati in entrata. Con Amazon Kinesis Data Analytics non ci sono server da gestire, tariffe minimi né costi di impostazione, e paghi soltanto per le risorse utilizzate dalle tue applicazioni in streaming.

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Vantaggi

Efficiente elaborazione in tempo reale

Amazon Kinesis Data Analytics offre funzioni integrate per filtrare, aggregare e trasformare i flussi di dati per analisi avanzate. Il servizio elabora i flussi di dati con latenza inferiore al secondo, consentendo di completare analisi e di elaborare risposte ai dati in entrata e agli eventi in tempo reale.

Nessun server da gestire

Amazon Kinesis Data Analytics è senza server: nessun server da gestire. Esegue le applicazioni in streaming senza che tu debba fornire o gestire un'infrastruttura. Amazon Kinesis Data Analytics ridimensiona automaticamente le risorse dell'infrastruttura per elaborare i dati in entrata.

Prezzi calcolati solo in base all'uso effettivo

Con Amazon Kinesis Data Analytics paghi solo le risorse di elaborazione usate dale applicazioni in streaming. Non sono previste tariffe minime né impegni anticipati.

Facilità d'uso

Amazon Kinesis Data Analytics ti permette di creare facilmente e velocemente query e sofisticate applicazioni di streaming in tre semplici passi: configurazione delle origini dati, scrittura di query o applicazioni di streaming e configurazione della destinazione dei dati elaborati.

Amazon Kinesis Data Analytics comprende librerie open source e runtime basati su Apache Flink che ti permettono di creare un'applicazione in qualche ora anziché in qualche mese utilizzando il tuo IDE preferito. Le librerie espandibili includono API specializzate per differenti casi d'uso, tra cui elaborazione di eventi stateful, ETL in streaming e analisi in tempo reale. Puoi usare le librerie per l'integrazione con servizi AWS come Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Elasticsearch Service, Amazon S3, Amazon DynamoDB e altri.

Utilizza SQL standard per le query interattive

Amazon Kinesis Data Analytics fornisce modelli e un editor interattivo che ti permettono di creare query SQL che possono creare join e aggregazioni su finestre temporali, filtri e altro ancora. È sufficiente selezionare il modello più adatto per l'attività di analisi, modificandone successivamente il codice fornito tramite l'editor SQL per personalizzarlo secondo lo specifico caso d’uso. Senza necessità di scrivere una singola riga di codice, puoi inviare i tuoi risultati SQL ad altri servizi AWS come AWS Lambda, Amazon Kinesis Data Streams e Amazon Kinesis Data Firehose.

Come funziona

Come funziona Amazon Kinesis Data Analytics

Casi d'uso

ETL streaming

Puoi sviluppare applicazioni exact-transform-load (ETL) streaming con gli operatori integrati di Amazon Kinesis Data Analytics per trasformare, aggregare e filtrare i flussi di dati. Puoi distribuire facilmente i tuoi dati in pochi secondi ad Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Elasticsearch Service, Amazon S3, integrazioni personalizzate e altro ancora utilizzando i connettori integrati.

Guarda John Deere mentre estrae le misurazioni dei sensori IoT dai macchinari agricoli, le trasforma in informazioni utili per i clienti in tempo reale e carica i dati trasformati in lake di dati.

Analisi in tempo reale

Puoi eseguire query sui flussi di dati in modo interattivo usando SQL standard e creare applicazioni Apache Flink utilizzando Java e Scala per analizzare i flussi di dati. Puoi calcolare parametri aziendali e operativi chiave, aggiornare i pannelli di controllo sulle prestazioni dei contenuti e analizzare le esperienze dei clienti in modo scalabile e in tempo reale.

Consulta i rapporti sulla soluzione di analisi in tempo reale sul monitoraggio dei log e sulle analisi web.

Elaborazione di eventi stateful

Puoi sviluppare applicazioni che elaborano eventi da uno o più flussi di dati e attivare l'elaborazione condizionale e azioni esterne. Puoi identificare modelli come il rilevamento di anomalie nei flussi di dati usando SQL standard e le librerie Apache Flink per l'elaborazione di eventi complessi.

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Clienti

Caso di studio Autodesk
Autodesk calcola i parametri di monitoraggio in tempo reale, ad esempio il tempo di risposta e i picchi di tasso di errore per monitorare l'esperienza utente.
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DAZN
Suddivisione e filtraggio degli eventi in tempo reale.
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ShopFully
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Zynga
Fox elabora in tempo reale analisi sugli utenti per eventi video in streaming in diretta come il Super Bowl.
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Zynga
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Parlingo aumenta il coinvolgimento della comunità degli utenti di dispositivi mobili per l'app di videogiochi tramite parametri in tempo reale.
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Nozioni di base su Amazon Kinesis Data Analytics

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