Amazon Kinesis Data Analytics는 스트리밍 데이터를 분석하고, 실행 가능한 통찰력을 확보하며, 비즈니스 및 고객 요구 사항에 실시간으로 대응할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다. Amazon Kinesis Data Analytics는 스트리밍 애플리케이션과 다른 AWS 서비스와의 빌드, 관리 및 통합의 복잡성을 줄입니다. SQL 사용자는 템플릿과 대화식 SQL 편집기를 사용하여 스트리밍 데이터를 손쉽게 쿼리하거나 전체 스트리밍 애플리케이션을 간단히 빌드할 수 있습니다. Java 개발자는 오픈 소스 Java 라이브러리 및 AWS 통합을 통해 정교한 스트리밍 애플리케이션을 신속하게 빌드하여 데이터를 실시간으로 변환하고 분석할 수 있습니다.
Amazon Kinesis Data Analytics는 실시간 애플리케이션의 지속적 실행에 필요한 모든 작업을 처리하며, 수신 데이터의 볼륨과 처리량에 맞춰 자동으로 확장됩니다. Amazon Kinesis Data Analytics에서는 스트리밍 애플리케이션에서 사용한 리소스에 대한 비용만 지불하면 됩니다. 최소 요금이나 설치 비용이 없습니다.
이점
강력한 실시간 처리
Amazon Kinesis Data Analytics에는 고급 분석을 위해 스트리밍 데이터를 필터링, 집계 및 변환하는 기능이 기본적으로 제공됩니다. 또한 1초 미만의 지연 시간으로 스트리밍 데이터를 처리하므로 수신 데이터 및 스트리밍 이벤트를 실시간으로 분석 및 대응할 수 있습니다.
서버 관리 불필요
Amazon Kinesis Data Analytics는 서버리스 서비스이므로, 관리할 서버가 없습니다. 또한 완전관리형으로 스트리밍 애플리케이션을 운영하므로 사용자는 인프라를 프로비저닝하거나 관리할 필요가 없습니다. Amazon Kinesis Data Analytics는 짧은 지연 시간으로 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 인프라를 자동으로 확장 및 축소합니다.
사용한 만큼만 지불
Amazon Kinesis Data Analytics에서는 스트리밍 애플리케이션이 사용한 처리 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 최소 요금이나 사전 약정은 없습니다.
사용 편의성
Amazon Kinesis Data Analytics를 사용하면 쿼리 및 정교한 스트리밍 애플리케이션을 세 가지 간단한 단계로 쉽고 빠르게 구축할 수 있습니다. 즉, 스트리밍 데이터 원본을 설정하고, 쿼리 또는 스트리밍 애플리케이션을 작성한 후 처리되는 데이터에 대한 대상을 설정하기만 하면 됩니다. 그러면 데이터가 수신되는 동안 Amazon Kinesis Data Analytics에서 데이터에 대해 쿼리 및 애플리케이션을 지속적으로 실행하고 결과를 대상에 전송합니다.
SQL
Amazon Kinesis Data Analytics에 제공되는 템플릿과 대화식 편집기를 활용하면 조인, 일정 기간 동안의 집계, 필터링 등을 수행하는 SQL 쿼리를 구축할 수 있습니다. 분석 작업에 적합한 템플릿을 선택하고 SQL 편집기를 사용하여 제공된 코드를 편집하여 특정 사용 사례에 맞게 사용자 정의하면 됩니다.
Java
Amazon Kinesis Data Analytics에 포함된 Apache Flink 기반의 오픈 소스 라이브러리를 사용하면 애플리케이션을 몇 개월이 아닌 몇 시간 만에 구축할 수 있습니다. 자주 사용하는 IDE를 통해 AWS에 연결하고 Java 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 확장 가능한 라이브러리에는 스트리밍 데이터의 필터링, 집계 및 변환을 위한 25개가 넘는 사전 구축된 연산자와 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK), Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Elasticsearch Service, Amazon S3 및 Amazon DynamoDB와 같은 AWS 서비스 통합이 포함되어 있습니다.
작동 방식
사용 사례
Amazon Kinesis Data Analytics는 다음과 같은 광범위한 스트리밍 데이터 사용 사례를 해결하는 데 적합합니다.
Java 애플리케이션을 활용한 사물 인터넷(IoT)에 대한 스트리밍 ETL
Java 애플리케이션을 작성하고 Amazon Kinesis Data Analytics를 사용하여 가전 제품, 내장 센서, TV 셋톱박스 등과 같은 IoT 디바이스에서 전송되는 스트리밍 데이터를 변환, 집계 및 필터링할 수 있습니다. 그런 다음, 센서가 특정 운영 임계값을 초과하는 경우 데이터를 사용하여 실시간 알림을 전송할 수 있습니다.
John Deere가 농업용 장비에서 IoT 센서 수치를 추출하고, 이를 실시간으로 유용한 고객 정보로 변환하며, 변환된 데이터를 데이터 레이크로 로드하는 방법을 확인할 수 있습니다.
SQL을 통한 실시간 로그 분석
수십억 개의 작은 메시지를 Amazon Kinesis Data Analytics로 스트리밍하여 주요 지표를 계산한 다음 콘텐츠 성능 대시보드를 실시간으로 새로 고침하고 콘텐츠 성능을 개선할 수 있습니다. 실시간 로그 모니터링 솔루션 개요를 읽어 보십시오.
SQL을 통한 광고 기술 및 디지털 마케팅
대상 추적 시스템, 광고 거래 리스너/입찰자, 광고 서버에서 다양한 유형의 데이터 레코드를 수집하고, 이를 같은 스트림으로 통합할 수 있습니다. 그런 다음 Amazon Kinesis Data Analytics를 통해 지속적으로 데이터 변환을 수행함으로써 실시간 광고 및 디지털 마케팅 솔루션을 지원할 수 있습니다. 실시간 웹 분석 솔루션 개요에서 자세히 알아보십시오.
