Amazon Kinesis は簡単に使用開始できます。このページには、迅速にストリーミングアプリケーションを起動するために役立つ情報が集約されています。


Amazon Kinesis Video Streams を使用すると、分析、機械学習 (ML)、およびその他の処理のために、接続されたデバイスから AWS へ動画を簡単かつ安全にストリーミングできるようになります。このセッションでは、Kinesis Video Streams とその主な特徴を紹介し、スマートホーム、スマートシティー、工業オートメーション、コンピュータビジョンなどの一般的なユースケースについて紹介します。また、Kinesis Video Streams パーサーライブラリで動画ストリームの出力を使用して、一般的な深層学習フレームワークを強化する方法について検討します。最後に、日本の人工知能 (AI) ソリューションプロバイダー大手の ABEJA から、より優れたショッピング体験を提供するために、Kinesis Video Streams を使用して小売業界向けの深層学習システムを構築した方法についての説明があります。 

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Amazon Kinesis Analytics では、組み込みの機械学習アルゴリズムを使用して、VPC ネットワークトラフィック内の異常を簡単に検出し、セキュリティモニタリングを強化できます。VPC フローログを Amazon Kinesis Streams にストリーミングし、Kinesis Analytics を使用して異常を特定する方法についての、対話的なディスカッションをご覧ください。

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何千ものサービスが連携して、毎日何百万時間分もの動画ストリームが、Netflix ユーザーに配信されています。アプリケーションのサイズ、機能、テクノロジーはそれぞれ異なりますが、すべて Netflix ネットワークを使用して通信します。その膨大なトラフィック量と動的なデプロイのために、サービス間の通信について理解することは困難です。このセッションでは、まず、Netflix がこのような大規模な課題に対応するために Kinesis Streams を選択した理由を説明します。次に、Netflix が Kinesis Streams を使用してネットワークトラフィックログを強化し、リアルタイムで使用パターンを特定する方法について詳しく説明します。最後に、Netflix がこのシステムを使用して包括的な依存関係マップを構築し、ネットワークの効率を高め、障害に対する弾力性を高めている方法について説明します。このセッションでは、ネットワークトラフィックログを使用した、リアルタイムのアプリケーションモニタリングシステムの構築方法、およびリアルタイムの実行可能なインサイトを取得する方法を確認できます。

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Amazon Kinesis でストリーミングデータをリアルタイムに収集、処理、分析することが簡単になるため、インサイトを適時に取得して新しい情報に迅速に対応できます。このセッションでは、データの取り込みに Kinesis Streams、リアルタイムの処理に Kinesis Analytics、永続性のために Kinesis Firehose を使用した、エンドツーエンドのストリーミングデータソリューションを紹介します。ストリーミングデータを使用する SQL クエリの記述方法を詳しく確認し、Kinesis Analytics アプリケーションを最適化およびモニタリングするためのベストプラクティスについて説明します。最後に、システム全体のコストを算出する方法を説明します。 

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AWS のビッグデータウェブサービスに関する知識を強化し、最初のビッグデータアプリケーションをクラウドでリリースしましょう。取り込み、保存、処理、および可視化で構成されるデータバスとしてビッグデータ処理を簡素化する方法を説明します。AWS のマネージドサービス (Amazon Athena、Amazon Kinesis、Amazon DynamoDB、Amazon S3 など) を使用してビッグデータアプリケーションを構築します。また、ビッグデータアプリケーションのアーキテクチャの設計パターンを確認し、アプリケーションを自分で再構築してカスタマイズできるように、自習用ラボへのアクセス権を付与します。このセッションを最大限活用するために、自分のノート PC を持参し、AWS のサービスに理解している必要があります。

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近年、接続デバイスの数とリアルタイムデータソースの数は、爆発的に増加しています。そのため、データが継続的に生成され、生成されるスピードも加速しています。ビジネスでは、このようなデータを使用するために数時間または数日待つことはできません。貴重なインサイトを取得するためには、このデータを即座に利用して新しい情報に迅速に対応する必要があります。このワークショップでは、ストリーミングデータソースを利用して、ほぼリアルタイムで分析、対応する方法を説明します。実際のストリーミングデータのシナリオに関する要件がいくつか提示され、Amazon Kinesis、AWS Lambda、Amazon SNS などのサービスを使用して、要件を満たすソリューションを作成するタスクを実行します。

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組織内の異なるチームが、セルフサービス方式でデータを公開および使用するデータレイクの設計方法を確認しましょう。組織は、よりデータ駆動型になることを目標としているため、データエンジニアリングチームは、さまざまなユーザー (開発者、ビジネスアナリスト、データサイエンティストなど) のニーズを満たすアーキテクチャを構築する必要があります。これらのユーザーグループは、使用するツール、データに対するニーズ、データへのアクセス方法がそれぞれ異なります。

ここでは、Amazon S3、Amazon Kinesis、Amazon Athena、Amazon EMR、および AWS Glue を使用したデータレイクの組み立てについて詳しく説明します。セッションでは、Atlassian (JIRA、Confluence、Stride などの製品の製造元) のアーキテクト兼統合リードである Mohit Rao が説明します。まず、データレイクを構築するための一般的なアーキテクチャをいくつか確認します。その後、Atlassian でセルフサービスのデータレイクを構築した方法を説明します。このデータレイクでは、さまざまなユーザーが使用できるデータセットを社内のどのチームでも公開できます。

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現在、多くのアーキテクトや開発者が、バッチ処理とリアルタイムデータの処理を統合し、両方を最大限に活用するソリューションを構築しようとしています。Lambda アーキテクチャ (AWS Lambda のサービスではない点に注意) は、単一のソリューションでバッチ処理とリアルタイム処理の両方を活用し、ビッグデータのユースケースにおけるレイテンシー、正確性、およびスループットの要件を満たす設計パターンです。Lambda アーキテクチャ (バッチレイヤー、スピードレイヤー、サービスレイヤー) を実装する方法、およびデータの処理、ロード、パフォーマンスチューニングのベストプラクティスについてのディスカッションをご覧ください。

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データから実行可能なインサイトを取得する時間を短縮することは、すべてのビジネスにとって重要であり、バッチデータ分析ツールを使用しているお客様は、ストリーミング分析のメリットを活用しようとしています。データウェアハウスやデータベースから、リアルタイムのソリューションにアーキテクチャを拡張するためのベストプラクティスをご確認ください。Amazon Kinesis を使用してリアルタイムデータのインサイトを取得し、Amazon Aurora、Amazon RDS、Amazon Redshift、Amazon S3 と統合させる方法をご確認ください。Amazon Flex チームが、Amazon 配信ドライバーで使われる Amazon Flex モバイルアプリケーションでストリーミング分析を使用して、毎月何百万ものパッケージを時間どおりに配信した方法を説明します。バッチ処理システムからリアルタイムシステムへの移行を可能にし、既存のバッチデータをストリーミングデータに移行するという課題を克服したアーキテクチャについて、およびリアルタイム分析を活用する方法について説明します。

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市場で勝利し、差別化されたカスタマーエクスペリエンスを提供するには、企業はリアルタイムでライブデータを使用し、意思決定の迅速化を促進する必要があります。このセッションでは、一般的なストリーミングデータ処理のユースケースとアーキテクチャについて説明します。まず、ストリーミングデータと AWS のストリーミングデータ機能の概要について説明します。次に、幾つかのお客様の事例と、リアルタイムストリーミングアプリケーションを確認します。最後に、ストリーミングデータの主なユースケースにおける、一般的なアーキテクチャと設計パターンについて説明します。

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このセッションでは、Cox Automotive が Splunk Cloud を使用して AWS とハイブリッド環境に対するリアルタイムの可視化を実現することで、MTTI をほぼゼロにし、オークションインシデントを 90% 削減して、プロアクティブに機能停止を予測できるようになった方法を確認します。また、Splunk および Amazon Kinesis Firehose を使用してリアルタイムデータの取り込み、変換、分析を行い、クラウドリソースから貴重なインサイトを取得するという、非常に期待されている機能を紹介します。それにより、Splunk Enterprise および Splunk Cloud を使用して、これまでにないほど迅速かつ容易に、分析主導のインフラストラクチャモニタリングにアクセスできるようになります。

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ログ分析はビッグデータの一般的なユースケースです。ウェブサイト、モバイルデバイス、サーバー、センサーなどのログデータを分析して、デジタルマーケティング、アプリケーションモニタリング、不正検出、広告、ゲーム、IoT などのさまざまなアプリケーションに利用できます。ログ分析をリアルタイムに実行することで、情報処理の時間を数時間または数日から、数秒または数分にまで短縮して、データからすばやくインサイトを得ることができます。このセッションでは、Amazon Kinesis Data Firehose を使用して、インフラストラクチャなしでログを取り込み、配信する方法を確認できます。また、Kinesis Data Analytics を使用して、ログデータをリアルタイムで処理し、応答性に優れた分析を構築する方法を紹介します。最後に、Amazon Elasticsearch Service を使用してインタラクティブにログデータをクエリし、可視化する方法を説明します。

学習目標

  1. エンドツーエンドのリアルタイムログ分析ソリューションを簡単に構築する方法を理解する。
  2. Amazon Kinesis を使用して、リアルタイムでデータを収集および処理する方法の概要を理解する。
  3. Amazon Elasticsearch Service を使用して、インタラクティブにログデータをクエリおよび可視化する方法を確認する。

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ほとんどのアプリケーションは数十のサービスと数百のサーバーで構成されています。アプリケーションのサイズ、機能、テクノロジーはそれぞれ異なりますが、すべて Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 内で相互に通信します。そのトラフィック量と動的なデプロイのために、アプリケーション間の通信について理解することは困難です。このオンラインセミナーでは、このような大規模な課題に対応するために、Amazon Kinesis および Amazon CloudWatch が役立つ方法を確認します。CloudWatch Logs および Kinesis Data Streams を使用してネットワークトラフィックのログを取得および強化し、使用パターンをリアルタイムで特定する方法を確認します。

学習目標

  • ネットワークトラフィックのログを使用して、リアルタイムのアプリケーションモニタリングシステムを構築する方法を理解する。
  • Amazon Kinesis を使用して、ネットワークフローのログデータを強化および集計する方法を確認する。
  • ネットワークデータを可視化および分析して、実行可能なインサイトを取得する方法を確認する。

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データレイクを使用することで、企業内の従業員は、高速で継続的に生成されるデータが多く含まれる、さまざまなデータソースからの大量の非構造化データと構造化データにアクセスし、分析できます。分析のためにデータを適時利用できるようにするためには、堅牢でコスト効率の高い方法で、データをデータレイクに取り込むことができるストリーミングソリューションが必要です。Amazon Kinesis Data Firehose は、ストリーミングデータの準備と AWS へのロードを容易にする完全マネージド型サービスです。このオンラインセミナーでは、Kinesis Data Firehose の概要と、このサービスを使用してリアルタイムストリーミングデータを収集、変換、バッチ処理、圧縮、および Amazon S3 データレイクへロードする方法を詳しく説明します。

学習目標

  • ストリーミングデータを収集、準備し、データレイクにロードするための主な要件を理解する。
  • Kinesis Data Firehose を使用したデータ送信の概要を確認する。
  • Kinesis Data Firehose を使用してデータ変換を実行する方法を確認する。

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Editorial_GettingStarted

以下のサンプルコードとツールを使用して、Amazon Kinesis で分析アプリケーションをすばやく構築、テスト、デプロイできます。

  • サンプルの IoT 分析コードを使用することで、アプリケーションを構築できます。ゼロからプロジェクトを始める必要はありません。ダウンロードはこちら »
  • Kinesis Data Generator を使用して Kinesis アプリケーションをテストします。詳細 »
  • ハンズオンチュートリアルを試して、Kinesis を使用したログ分析ソリューションを構築します。詳細 »