Amazon Kinesis Data Analytics è il mezzo più semplice per analizzare flussi di dati in tempo reale. Usando template e operatori integrati, è possibile creare rapidamente e con facilità query e sofisticate applicazioni in tempo reale. Amazon Kinesis Data Analytics fornisce le risorse per eseguire le tue applicazioni ed esegue scaling automatici per gestire qualsiasi volume di dati in entrata.

Nessun server da gestire

Non è necessario impostare e gestire un’infrastruttura complessa per elaborazioni stateful e ad alta disponibilità. Amazon Kinesis Data Analytics non necessita di server e si occupa di tutto quanto sia necessario per eseguire la tua applicazione senza interruzioni. Questo include il provisioning automatico dell’infrastruttura per elaborare ininterrotamente dati streaming.

Elasticità automatica con tariffe in base al consumo

Amazon Kinesis Data Analytics esegue lo scaling delle applicazioni in maniera elastica per soddisfare qualsiasi volume di dati nel flusso di dati in entrata. Paghi solo le risorse che usi per gestire le applicazioni in streaming. Non è più necessario preoccuparsi dell'infrastruttura di provisioning o pagare anche in caso di capacità non sfruttata.

Latenza di elaborazione inferiore al secondo

Amazon Kinesis Data Analytics garantisce latenza inferiore al secondo per generare avvisi, pannelli di controllo e analisi concrete in tempo reale.

Per utenti SQL

Supporto per SQL standard

Amazon Kinesis Data Analytics supporta lo standard ANSI SQL per semplificare il lavoro a chi ha già familiarità con SQL.

Integrazioni in ingresso e in uscita

Amazon Kinesis Data Analytics si integra con Amazon Kinesis Data Streams e Amazon Kinesis Data Firehose per semplificare l'acquisizione dei flussi di dati. È sufficiente indirizzare Amazon Kinesis Data Analytics sul flusso di ingresso per attivarne automaticamente la lettura e l'analisi dei dati e renderli disponibili per l'elaborazione. I risultati dell'elaborazione possono invece essere inoltrati tramite Amazon Kinesis Data Firehose ad altri servizi AWS, tra cui Amazon S3, Amazon Redshift, e Amazon Elasticsearch Service. I dati in uscita possono essere inoltrati anche ad Amazon Kinesis Data Streams, per creare pipeline avanzate per l'elaborazione di flussi.

Editor SQL interattivo

Un editor interattivo che permette di creare query SQL utilizzando operazioni di flussi di dati, ad esempio scorrendo medie di intervalli temporali. È anche possibile visualizzare i risultati e gli errori utilizzando dati reali per eseguire il debug oppure ottimizzare gli script in modo interattivo.

Editor di schemi intuitivo

Amazon Kinesis Data Analytics fornisce un editor di schemi intuitivo che permette di visualizzare e modificare la struttura dei dati in ingresso. La procedura guidata riconosce automaticamente formati di dati standard come JSON e CSV. Intuisce la struttura dei dati in entrata per creare uno schema di base, che è possibile perfezionare ulteriormente usando l’editor di schemi.

Modelli di elaborazione di flussi predefiniti

L'editor SQL interattivo include una raccolta di modelli di elaborazione di flussi che offrono codice SQL di base per le operazioni più comuni, tra cui aggregazione, conversione pre-eventi e applicazione di filtri. È sufficiente selezionare il modello più adatto per l'attività di analisi, modificandone il codice tramite l'editor SQL per personalizzarlo secondo l'uso specifico.

Funzioni di elaborazione di flussi avanzate

Amazon Kinesis Data Analytics offre funzioni ottimizzate per l'elaborazione di flussi che consentono di eseguire analisi di tipo avanzato, ad esempio il rilevamento di anomalie o l'analisi dei top-K dei flussi di dati.

Per utenti Java

Open source

Amazon Kinesis Data Analytics include librerie open source basate su Apache Flink. È possibile eseguire ovunque senza vincolo del fornitore. Le librerie includono Apache Flink, AWS SDK per Java e integrazioni del servizio AWS. Apache Flink è un framework open source e motore per la creazione di applicazioni streaming altamente disponibili e precise. AWS SDK per Java aiuta a semplificare i codici fornendo Java API per molti servizi AWS e include la libreria Java di AWS, esempi di codici e documentazione.

Operatori integrati

Gli operatori integrati consentono di creare un’applicazione Java in streaming nel giro di poche ore anziché mesi. Le librerie Java di Amazon Kinesis Data Analytics sono estensibili e includono più di 25 operatori di elaborazione in streaming integrati da Apache Flink come trasformazione, partizione, aggregazione, unione e finestra per ridurre i tempi e gli sforzi di codificazione.

Integrazione con i servizi AWS

È possibile impostare e integrare un’origine o destinazione dati con un codice minimo. È possibile usare le librerie Java di Amazon Kinesis Data Analytics Java da integrare con Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose e Amazon CloudWatch.

Funzionalità di integrazione avanzate

In aggiunta alle integrazioni AWS, le librerie Java includono più di dieci connettori da Apache Flink e la capacità di creare integrazioni personalizzate. Con un paio di linee di codice in più, è possibile modificare il comportamento di ogni integrazione con funzionalità avanzate. inoltre, è possibile creare integrazioni personalizzate usando una serie di primitive di Apache Flink che consentono di leggere e scrivere dai file, directory, socket o altre fonti a cui è possibile accedere da Internet.

Backup durevoli delle applicazioni

È possibile creare ed eliminare backup durevoli delle applicazioni attraverso una semplice chiamata API. È possibile ripristinare immediatamente le tue applicazioni dall’ultimo backup dopo un’interruzione o è possibile ripristinare la tua applicazione a una versione precedente.

Una elaborazione esatta

Le applicazioni Java in Amazon Kinesis Data Analytics consentono di creare applicazioni i cui record elaborati influiscono sui risultati esattamente una volta e vengono indicati come una elaborazione esatta. Questo significa che anche nel caso di interruzione di un’applicazione, ad esempio per manutenzione interna o aggiornamento avviato dall’utente, il servizio garantisce che tutti i dati vengano elaborati e che non ci siano duplicati di dati.

Elaborazione stateful

Il servizio archivia calcoli precedenti e in corso nella memoria dell’applicazione in esecuzione. Consente di confrontare risultati in tempo reale e precedenti relativi a qualsiasi periodo e fornisce il ripristino rapido durante le interruzioni dell’applicazione. Lo stato è sempre crittografato e salvato in modo incrementale nella memoria di applicazioni in esecuzione.

Nozioni di base su Amazon Kinesis Data Analytics

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