Amazon Kinesis Data Analytics は、ストリーミングデータをリアルタイムで分析できる最も簡単な方法です。テンプレートや組み込み演算子を使用すると、クエリや高度なリアルタイムアプリケーションを素早く簡単に作成できます。Amazon Kinesis Data Analytics は、アプリケーションを実行するためのリソースを設定し、着信データの量を自動的に処理します。

サーバー管理が不要

高い可用性とステートフルな処理のために、複雑なインフラストラクチャを設定および管理する必要はありません。Amazon Kinesis Data Analytics はサーバーレスで、アプリケーションの継続的な実行に必要なすべての処理を行います。これには、ストリーミングデータを継続的に処理するためのインフラストラクチャの自動プロビジョニングも含まれます。

自動的な伸縮性と従量課金制

Amazon Kinesis Data Analytics は、着信データストリームに含まれる任意の量のデータに対応するために、アプリケーションを伸縮自在にスケールします。ストリーミングアプリケーションの実行に使用されるリソースに対してのみ料金が発生します。インフラストラクチャのプロビジョニングやアイドル状態の容量にかかる費用を気にする必要はありません。

ミリ秒単位の処理速度

ミリ秒単位でストリーミングデータを処理する Amazon Kinesis Data Analytics を利用することにより、アラート、ダッシュボード、および実用的なインサイトをリアルタイムで生成できます。

SQL ユーザーの場合

標準 SQL のサポート

Amazon Kinesis Data Analytics では標準 ANSI SQL がサポートされているため、SQL に精通していれば、他には何も必要ありません。

統合された入力および出力

Amazon Kinesis Data Analytics は Amazon Kinesis Data StreamsAmazon Kinesis Data Firehose と統合されているため、ストリーミングデータを簡単に取り込むことができます。入力ストリームで Amazon Kinesis Data Analytics をポイントするだけで、データが自動的に読み込まれて解析され、処理の準備が整います。Amazon Kinesis Data Firehose を通して、Amazon S3Amazon RedshiftAmazon Elasticsearch Service といった他の AWS のサービスに処理結果を送ることができます。また、Amazon Kinesis Data Streams に出力データを送信して、高度なストリーム処理パイプラインを構築することも可能です。

インタラクティブな SQL エディタ

インタラクティブなエディタを利用することで、ストリーミングデータを操作して、スライディング時間枠平均のように SQL クエリを構築できます。また、ライブデータを使用してストリーミングの結果やエラーを表示することで、デバッグしたり、インタラクティブにスクリプトを改良したりすることが可能です。

簡単に使用できるスキーマエディタ

Amazon Kinesis Data Analytics が提供する使いやすいスキーマエディタを利用することにより、入力データの構造を把握して編集できます。ウィザードが、JSON や CSV などの標準データ形式を自動的に認識します。入力データの構造を推測してベースラインスキーマを作成します。このスキーマは、スキーマエディタを使用してさらに詳細化できます。

事前構築のストリーム処理テンプレート

インタラクティブな SQL エディタには、集計、イベントごとの変換、フィルタリングなど、最も一般的な操作のベースライン SQL コードを提供するストリーム処理テンプレートのコレクションが付属しています。そのため、分析タスクに適切なテンプレートを選択して、SQL エディタを使用して提供されているコードを編集し、特定のユースケースに合わせてカスタマイズするだけで済みます。

高度なストリーム処理機能

Amazon Kinesis Data Analytics にはストリーム処理向けに最適化された機能が備わっているため、ストリーミングデータの異常検出や top-K 分析といった高度な分析を簡単に実施できます。

Java ユーザーの場合

オープンソース

Amazon Kinesis Data Analytics には Apache Flink をベースとするオープンソースライブラリが含まれています。どこでもそれらを実行することができるので、ベンダーロックインはありません。このライブラリには、Apache Flink、AWS SDK for Java、AWS のサービス統合が含まれます。Apache Flink は、高可用性で正確なストリーミングアプリケーションを構築するためのオープンソースのフレームワークおよびエンジンです。AWS SDK for Java は、多くの AWS のサービス用の Java API を提供することでコーディングの複雑さを解消し、AWS Java ライブラリ、コードサンプル、ドキュメントなどを含んでいます。

組み込みの演算子

事前に構築された演算子を使用すると、数か月ではなく数時間で Java ストリーミングアプリケーションを構築できます。Amazon Kinesis Data Analytics の Java ライブラリは拡張性があり、変換、パーティション化、集計、結合、ウィンドウなどの Apache Flink からの 25 以上の事前に構築されたストリーム処理演算子を含み、コーディングの時間と労力を削減します。

AWS のサービスとの統合

最小限のコードで、データソースまたは転送先を設定および統合できます。Amazon Kinesis Data Analytics の Java ライブラリを使用して、Amazon S3Amazon DynamoDBAmazon Kinesis Data StreamsAmazon Kinesis Data FirehoseAmazon CloudWatch と統合することができます。

高度な統合機能

AWS 統合に加えて、Java ライブラリには Apache Flink からの 10 以上のコネクタと、カスタム統合の構築機能が含まれています。ほんの数行のコードを追加することで、高度な機能によってそれぞれの統合の動作を変更できます。また、インターネット経由でアクセスできるファイル、ディレクトリ、ソケット、その他のソースとの間での読み取りと書き込みを可能にする一連の Apache Flink のプリミティブを使用してカスタム統合を構築することもできます。

耐久性のあるアプリケーションのバックアップ

簡単な API コールを使用して、耐久性のあるアプリケーションのバックアップを作成および削除できます。中断後すぐに最新のバックアップからアプリケーションを復元することも、以前のバージョンにアプリケーションを復元することもできます。

正確に 1 回の処理

Amazon Kinesis Data Analytics の Java アプリケーションを使用すると、処理されたレコードが正確に 1 回だけ結果に影響を与え、正確に 1 回の処理と呼ばれるアプリケーションを構築することができます。つまり、内部のサービスメンテナンスやユーザーが開始したアプリケーションの更新のようなアプリケーションの中断の場合でも、サービスはすべてのデータが処理され、重複するデータが存在しないことを保証できます。

ステートフル処理

このサービスは、実行中のアプリケーションストレージに、以前のまたは実行中の計算や状態を保存します。これにより、リアルタイムおよび過去の結果を任意の期間にわたって比較することができ、アプリケーション中断時に迅速なリカバリが可能になります。状態は常に暗号化され、実行中のアプリケーションストレージに増分として保存されます。

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