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。


何千ものサービスが連携して、毎日、何百万時間分ものビデオストリームが、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。この話ではまず、Netflix の大規模環境における課題に対処するために、Kafka のような他のデータストリーミングソリューションではなく、Kinesis が選択された理由が説明されます。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させ、リアルタイムに使用パターンを判断する方法について詳しく説明されます。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されます。この話では、大規模なネットワークに適用できるテクニックとプロセスを学び、リアルタイムに実行可能なインサイトを得ることができます。

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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 Firehose は、完全マネージド型サービスで、ストリーミングデータを簡単に準備し、AWS にロードするためのサービスです。この技術に関する話では、Amazon Kinesis Firehose の概要と、そのサービスを使用した、リアルタイムストリーミングデータの収集、変換、バッチ、圧縮、Amazon S3 データレイクへのロード方法が詳しく扱われます。

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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 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、配信する方法について学ぶことができます。また、Amazon Kinesis 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、可視化する方法を示します。

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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 »