Amazon Kinesis Firehose
AWS クラウド
Amazon Kinesis Firehose の開始方法

Amazon Kinesis Firehose は、ストリーミングデータを AWS にロードする最も簡単な方法です。ストリーミングデータをキャプチャ、変換して、Amazon Kinesis AnalyticsAmazon S3Amazon Redshift、および Amazon Elasticsearch Service にロードできるので、現在お客様が使用している既存のビジネスインテリジェンスツールやダッシュボードで、ほぼリアルタイムに分析できるようになります。完全マネージド型サービスのため、データスループットに応じて自動的にスケールされ、継続的な管理は不要です。ロード前にデータのバッチ処理、圧縮処理、暗号化が行われるため、送信先でのストレージ量を最小化し、セキュリティを強化できます。

AWS マネジメントコンソールから Firehose のデリバリーストリームを簡単に作成した後、数回のクリックでそれを設定し、数十万のデータソースからストリームにデータ送信を開始して、AWS に継続的にロードできます。これらすべてに要する時間はわずか数分です。

Amazon Kinesis Firehose をご利用いただく場合、同サービスを使用して送信したデータ量に対してのみ料金が発生します。最低料金や初期費用はありません。

Amazon Kinesis Firehose



KinesisAnalytics_LP_EasyToUse

Amazon Kinesis Firehose を使用すると、AWS マネジメントコンソールで数回クリックするだけで、簡単にストリーミングデータをキャプチャ、ロードできます。Firehose デリバリーストリームを作成し、ロード先を選択するだけで、数十万のデータソースから同時にリアルタイムデータの送信を開始できます。このサービスでは、スケーリング、シャーディング、モニタリングなど、データを指定された間隔で継続的にデスティネーションにロードするためのストリーム管理全般が提供されます。

KinesisAnalytics_LP_FullyManaged

Amazon Kinesis Firehose は Amazon S3、Amazon Redshift、および Amazon Elasticsearch Service と統合されています。AWS マネジメントコンソールから、Amazon Kinesis Firehose のロード先として Amazon S3 バケットまたは Amazon Redshift テーブル、または Amazon Elasticsearch ドメインを指定できます。その後、既存の分析用アプリケーションやツールを使用して、ストリーミングデータを分析できます。

KinesisAnalytics_LP_AutomaticElasticity

Amazon Kinesis Firehose では、データストアにロードする前にストリーミングデータを準備できます。Amazon Kinesis Firehose を使用することで、データソースからの生のストリーミングデータを送信先のデータストアで必要なフォーマットに簡単に変換できます。独自のデータ処理パイプラインを構築する必要はありません。詳細 »

KinesisAnalytics_LP_RealTimeProcessing

Amazon Kinesis Firehose では、ほぼリアルタイムでデータがキャプチャおよびロードされます。このサービスでは、新しいデータが Amazon Kinesis Firehose に送信されてから 60 秒以内に、Amazon S3、Amazon Redshift、および Amazon Elasticsearch Service にロードされます。そのため、新しいデータを短時間で入手し、ビジネスや運用に関係する状況に迅速に対応できます。

benefit_Fully-Managed

Amazon Kinesis Firehose は、ストリーミングデータをロードするのに必要なコンピューティング、メモリ、ネットワークリソースのプロビジョニング、管理、スケーリングが自動的に実行される完全マネージド型サービスです。設定が完了すると、Amazon Kinesis Firehose に送信されたデータは継続的にロードされます。

KinesisAnalytics_LP_PayForUse

Amazon Kinesis Firehose では、このサービスを使って送信するデータ量に対してのみ、料金をお支払いいただきます。最低料金や前払いの義務は発生しません。

Amazon Kinesis Firehose では、家庭用電化製品、埋め込みセンサー、テレビ用セットトップボックスといった接続機器から継続的にデータをキャプチャできます。Amazon Kinesis Firehose ではデータが Amazon Redshift にロードされるため、顧客はほぼリアルタイムでメトリクス、洞察、ダッシュボードにアクセスできます。例えば、消費者向けデバイスの会社である Hello Inc. は、Amazon Kinesis Streams を使ってマットレスに埋め込んだセンサーからデータをリアルタイムで収集および処理しており、処理済みの情報を Amazon Kinesis Firehose を使用して Amazon Redshift にロードしています。Hello の顧客は、睡眠パターン、睡眠に影響する条件 (室温や湿度など)、ベンチマーク平均をモニタリングでき、睡眠の質を向上させることができます。導入事例を読む »

firehose-use-case-diagram-iot
hello_logo-2

「Firehose と Redshift を使うと、数回のクリックで未加工のストリーミングデータが高度なリアルタイムの洞察に変わります」

– Tim Bart 氏、CTO、Hello Inc.


オーディエンス追跡システム、広告交換リスナー/入札者、および広告サーバーからさまざまなタイプのデータ記録を取り込んで、それを 1 つのストリームに多重化できます。次に、Spark Streaming を使ってマイクロバッチで、または AWS Lambda を使用してイベントごとに、データの変換と分析を実行できます。Amazon Kinesis Firehose を使用すると、変換し、情報を豊富にし、要約したデータを、Amazon S3 や Amazon Redshift といった他の分析サービスやストレージサービスに配信できます。サンプルプロジェクトを試す»

firehose-use-case-diagram-ad-tech

Amazon Kinesis Firehose を使用すると、デジタルコンテンツのリアルタイムのメトリクスを配信でき、作成者やマーケティング担当者と消費者を最も効果的な方法で結びつけることができます。圧縮、暗号化して、Amazon Elasticsearch Service や Amazon Redshift に配信された何十億件もの小さなメッセージをストリーミングできます。Amazon Elasticsearch Service や Amazon Redshift を使うと、データの集約、フィルタリング、および処理を行い、ほぼリアルタイムでコンテンツのパフォーマンスダッシュボードを更新できます。例えば、Hearst Corporation は Amazon Kinesis Streams、Amazon Kinesis Firehose、Amazon Redshift、Amazon Elasticsearch Service を使用して、世界中の 300 を超える Hearst のウェブサイトから 1 日 30 テラバイトのデータを送信および処理するクリックストリーム分析プラットフォームを構築しました。このプラットフォームにより、Hearst の編集者は、ウェブサイトのクリックから集約データまで、データストリーム全体を数分のうちに利用できるようになります。導入事例を読む »

firehose-use-case-diagram-digital-marketing
BigData_logo-hearst

「Amazon Kinesis がなかったら、当社のクリックストリームデータパイプラインがどうなっていたかわかりません。エンジニアリングに何週間もかかったはずです。Kinesis Streams と Firehose により、プロセス全体が非常にシンプルで信頼性の高いものになりました」

– Peter Jaffe 氏、データサイエンティスト、Hearst Corporation

440x220_APN-Blog

Amazon DynamoDB から Amazon Aurora へ効率的にデータを複製するには、信頼性の高いスケーラブルなデータレプリケーション (ETL) プロセスを構築する必要があります。 この記事では、AWS Lambda と Amazon Kinesis Firehose を使用したサーバーレスアーキテクチャを使用して、このようなプロセスを構築する方法を説明します。

記事全文を読む »

Last year, I published an AWS Security Blog post that showed how to optimize and visualize your security groups. Today’s post continues in the vein of that post by using Amazon Kinesis Firehose and AWS Lambda to enrich the VPC Flow Logs dataset and enhance your ability to optimize security groups.

記事全文を読む »

この記事では、最初に Amazon Elasticsearch Service ドメインを設定する方法を説明します。 その後、事前に作成された Lambda 関数を使用して Apache ウェブログを解析する Firehose ストリームの作成および接続方法を説明します。 最後に、Amazon Kinesis Agent を使用してデータをロードして Kibana で可視化する方法を説明します。

記事全文を読む »

このブログ記事では、Amazon Kinesis Firehose、AWS Lambda、Amazon S3、Amazon Athena、Amazon QuickSight を使用してサーバーレスアーキテクチャを構築し、フローログを収集、保存、クエリ実行、可視化する方法を説明します。

記事全文を読む »

Amazon Kinesis Firehose は、リアルタイムのストリーミングデータを Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) などの送信先に配信するフルマネージド型サービスです。この投稿では、受信したソースデータをシームレスに変換して、変換データを送信先に配信する、配信ストリーム上のデータ変換機能を紹介します。

記事全文を読む »

この投稿では、AWS のサーバーレスマネージドシステムを利用して、IoT デバイスのデータストリーミングにビジネスインテリジェンス機能を構築できる方法を紹介します。まずは数分で小さな環境を立ち上げてから、数百万個のデバイスや数十億件のメッセージ規模に簡単に拡張できます。

記事全文を読む »

Amazon Kinesis Firehose およびリアルタイム分析に関連するブログ記事すべてのリストについては、ブログ記事のページを参照してください。

Amazon Kinesis Firehose は簡単に使用を開始できます。コンソールにサインインして、数回のクリックで初回の配信ストリームを設定するだけです。

 

今すぐ始める