Amazon Kinesis

실시간으로 비디오 및 데이터 스트림을 손쉽게 수집, 처리 및 분석

Amazon Kinesis를 사용하면 실시간 스트리밍 데이터를 손쉽게 수집, 처리 및 분석할 수 있으므로 적시에 통찰력을 확보하고 새로운 정보에 신속하게 대응할 수 있습니다. Amazon Kinesis는 모든 규모의 스트리밍 데이터를 비용 효율적으로 처리할 수 있는 핵심 기능과 더불어 애플리케이션 요구 사항에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다. Amazon Kinesis에서는 기계 학습, 분석 및 기타 애플리케이션을 위해 비디오, 오디오, 애플리케이션 로그, 웹 사이트 클릭스트림 및 IoT 텔레메트리 데이터와 같은 실시간 데이터를 수집할 수 있습니다. Amazon Kinesis를 사용하면 모든 데이터가 수집된 후에야 처리를 시작할 수 있는 것이 아니라 데이터가 수신되는 대로 처리 및 분석하여 즉시 대응할 수 있습니다.

라이브 스트림: 메시징 미니 시리즈

장점

실시간

Amazon Kinesis를 사용하면 실시간으로 스트리밍 데이터를 수집, 버퍼링 및 처리할 수 있으므로 몇 시간 또는 며칠이 아니라 몇 초 또는 몇 분 만에 통찰력을 얻을 수 있습니다.

완전관리형

Amazon Kinesis는 완전 관리형으로 스트리밍 애플리케이션을 운영하므로 사용자는 인프라를 관리할 필요가 없습니다.

확장 가능

Amazon Kinesis는 모든 규모의 스트리밍 데이터를 처리하고 매우 짧은 지연 시간으로 수많은 소스의 데이터를 처리할 수 있습니다.

Amazon Kinesis 기능

Kinesis Video Streams

비디오 스트림을 캡처, 처리 및 저장


Amazon Kinesis Video Streams를 사용하면 분석, 기계 학습(ML) 및 기타 처리를 위해 커넥티드 디바이스에서 AWS로 비디오를 쉽고 안전하게 스트리밍할 수 있습니다.

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Kinesis Data Streams

데이터 스트림을 캡처, 처리 및 저장


Amazon Kinesis Data Streams를 사용하면 인기 있는 스트림 처리 프레임워크를 사용해 데이터 스트림을 처리하는 사용자 지정 실시간 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

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Kinesis Data Firehose

데이터 스트림을 AWS 데이터 스토어로 로드


Amazon Kinesis Data Firehose는 기존 인텔리전스 도구를 사용해 거의 실시간 분석을 위해 데이터 스트림을 캡처 및 변환하여 AWS 데이터 스토어로 로드할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다.

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Kinesis Data Analytics

표준 SQL로 데이터 스트림을 분석


Amazon Kinesis Data Analytics는 새로운 프로그래밍 언어 또는 처리 프레임워크를 배울 필요 없이 표준 SQL을 통해 실시간으로 데이터 스트림을 처리할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다.

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사용 방법

Amazon Kinesis Video Streams

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Amazon Kinesis Data Streams

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Amazon Kinesis Data Firehose

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Amazon Kinesis Data Analytics

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사용 사례

비디오 분석 애플리케이션 구축

Amazon Kinesis를 사용하여 가정, 사무실, 공장 및 공공장소의 카메라가 장착된 디바이스에서 비디오를 AWS로 안전하게 스트리밍할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 비디오 스트림을 비디오 재생, 보안 모니터링, 얼굴 탐지, 기계 학습 및 기타 분석에 사용할 수 있습니다.

예제: 앰버 경고 시스템
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주요 인공 지능(AI) 및 코그너티브 솔루션 공급자인 Veritone Inc.(NASDAQ: VERI)는 강력한 애플리케이션 제품군을 120여 개의 최상위 코그너티브 엔진(예: 얼굴 및 객체 인식, 기록, 위치 정보, 감성 탐지 및 번역)과 결합합니다. Amazon Kinesis Video Streams를 사용하면 고객이 손쉽게 콘텐츠를 AWS로 스트리밍하고 Veritone이 AI를 사용해 대규모 및 거의 실시간으로 고객의 콘텐츠를 처리하고 보강할 수 있습니다. 캡처 후 몇 초 이내에 Kinesis Video Streams와 Veritone이 비디오의 각 프레임 또는 오디오의 각 초에서 개체, 얼굴, 브랜드, 키워드 등을 검색할 수 있게 해줍니다.


배치에서 실시간 분석으로 발전

Amazon Kinesis에서는 기존에 데이터 웨어하우스에서 배치 처리를 사용하거나 하둡 프레임워크를 사용하여 분석하던 데이터에 대해 실시간 분석을 수행할 수 있습니다. 가장 일반적인 사용 사례로는 데이터 레이크, 데이터 과학 및 기계 학습을 들 수 있습니다. Kinesis Firehose를 사용하여 스트리밍 데이터를 지속적으로 S3 데이터 레이크로 로드할 수 있습니다. 또한, 새로운 데이터를 사용할 수 있게 됨에 따라 기계 학습 모델을 좀 더 빈번하게 업데이트를 하여 결과의 정확성과 안정성을 보장할 수 있습니다. 실습 자습서 사용해 보기 »

예: 클릭스트림 분석
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Zillow는 Kinesis Streams를 사용하여 공공 기록 데이터와 MLS 목록을 수집하고 거의 실시간으로 주택 가격 추정치를 업데이트하므로 주택 구매자와 판매자가 최신 주택 가격 추정치를 확인할 수 있습니다. 또한, Zillow는 Kinesis Firehose를 사용하여 동일한 데이터를 S3 데이터 레이크로 전송하므로 모든 애플리케이션에서 가장 최신 정보를 활용할 수 있습니다. 사례 연구 읽기 »


실시간 애플리케이션 구축

애플리케이션 모니터링, 사기 탐지, 실시간 순위표와 같은 실시간 애플리케이션에 Amazon Kinesis를 사용할 수 있습니다. 밀리초의 엔드 투 엔드 지연 시간으로 Kinesis Streams를 사용하여 스트리밍 데이터를 수집하고, Kinesis Analytics를 사용하여 이를 처리하며, Kinesis Streams를 사용하여 결과를 데이터 스토어나 애플리케이션으로 내보낼 수 있습니다. 이는 고객, 애플리케이션 및 제품이 지금 어떤 상태인지 파악하고 신속하게 대응하는 데 도움이 됩니다. 자세한 내용은 이 백서 참조 »

예: 스트리밍 소셜 미디어 데이터 분석
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Netflix는 Amazon Kinesis를 사용하여 모든 애플리케이션 간 통신을 모니터링함으로써 문제를 신속하게 탐지하고 해결하여 고객을 위한 높은 서비스 가동 시간과 가용성을 보장합니다. 사례 연구 읽기 »


IoT 디바이스 데이터 분석

Amazon Kinesis를 사용하여 가전제품, 내장 센서, TV 셋톱박스 등과 같은 IoT 디바이스에서 전송되는 스트리밍 데이터를 처리할 수 있습니다. 그런 다음 센서가 특정 운영 임계값을 초과하는 경우 이 데이터를 사용하여 실시간 알림을 전송하거나 프로그래밍 방식으로 다른 조치를 취할 수 있습니다. AWS 샘플 IoT 분석 코드를 사용하여 애플리케이션은 구축합니다. 처음부터 새로 시작할 필요가 없습니다. 샘플 코드 다운로드 »

예: 트랙터의 센서가 예비 부품의 필요성을 탐지하고 자동 주문
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Sonos는 Amazon Kinesis를 사용하여 무선 hi-fi 오디오 디바이스에서 주당 10억 건의 이벤트를 모니터링하고, 고객에게 더 뛰어난 감상 경험을 제공합니다. re:Invent 세션 보기 »

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백서에서 Amazon Kinesis 기능 사용법을 알아봅니다.
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