Amazon Kinesis Data Analytics는 실시간 스트리밍 데이터를 분석하는 가장 쉬운 방법입니다. 템플릿 및 기본 제공 연산자를 사용하여 쿼리와 정교한 실시간 애플리케이션을 빠르고 쉽게 구축할 수 있습니다. Amazon Kinesis Data Analytics는 애플리케이션 실행을 위한 리소스를 설정하며 모든 볼륨의 수신 데이터를 처리할 수 있도록 자동으로 조정됩니다.

서버 관리 불필요

복잡한 인프라를 설정하고 관리할 필요 없이 고가용성의 상태 저장 처리 기능을 갖출 수 있습니다. Amazon Kinesis Data Analytics는 서버리스이며 애플리케이션의 지속적인 실행에 필요한 모든 작업을 처리합니다. 여기에는 스트리밍 데이터의 지속적인 처리를 위한 인프라를 자동으로 프로비저닝하는 작업이 포함됩니다.

자동 탄력성 및 종량제 요금

Amazon Kinesis Data Analytics는 수신 데이터 스트림의 모든 데이터 볼륨에 맞춰 애플리케이션의 크기를 탄력적으로 조정합니다. 사용자는 스트리밍 애플리케이션을 실행하는 데 사용한 리소스에 대해서만 요금을 지불하면 됩니다. 프로비저닝 인프라에 대해 걱정할 필요가 없고, 유휴 용량에 대해 지불하지 않아도 됩니다.

1초 미만의 처리 지연 시간

Amazon Kinesis Data Analytics는 1초 미만의 처리 지연 시간을 제공하므로 실시간 알림, 대시보드 및 실행 가능한 통찰력을 생성할 수 있습니다.

SQL 사용자

표준 SQL 지원

Amazon Kinesis Data Analytics는 표준 ANSI SQL을 지원하므로 SQL만 다룰 줄 알면 사용할 수 있습니다.

통합된 입력 및 출력

Amazon Kinesis Data Analytics는 Amazon Kinesis Data StreamsAmazon Kinesis Data Firehose와 통합되므로 즉시 스트리밍 데이터를 수집할 수 있습니다. Amazon Kinesis Data Analytics에 입력 스트림을 지정하기만 하면 자동으로 데이터를 읽고 구문 분석하고 처리 가능한 상태로 제공합니다. Amazon Kinesis Data Firehose를 통해 처리된 결과를 Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Elasticsearch Service 등 다른 AWS 서비스로 내보낼 수 있습니다. 또한, 출력 데이터를 Amazon Kinesis Data Streams로 전송하여 고급 스트림 처리 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

대화식 SQL 편집기

슬라이딩 시간 평균과 같은 스트리밍 데이터 작업을 사용하여 SQL 쿼리를 구축할 수 있는 대화식 편집기를 제공합니다. 또한, 실시간 데이터를 사용하여 스트리밍 결과와 오류를 보고 대화식으로 스크립트를 디버깅하거나 추가로 조정할 수 있습니다.

사용이 간편한 스키마 편집기

Amazon Kinesis Data Analytics에서는 사용이 간편한 스키마 편집기를 사용하여 입력 데이터의 구조를 검색하고 편집할 수 있습니다. 이 마법사는 JSON 및 CSV 같은 표준 데이터 형식을 자동으로 인식하고, 입력 데이터의 구조를 추론하여 기본 스키마를 생성합니다. 스키마 편집기에서 이 기본 스키마를 추가로 구체화할 수 있습니다.

사전 구축된 스트림 처리 템플릿

대화식 SQL 편집기는 스트림 처리 템플릿 모음과 번들로 제공됩니다. 이 템플릿 모음은 집계, 이벤트별 변환, 필터링과 같은 가장 일반적인 유형의 작업에 대한 기본 SQL 코드를 제공합니다. 분석 작업에 적합한 템플릿을 선택하고 SQL 편집기를 사용하여 제공된 코드를 편집하여 특정 사용 사례에 맞게 사용자 정의하면 됩니다.

고급 스트림 처리 함수

Amazon Kinesis Data Analytics에서는 스트림 처리에 최적화된 함수를 제공하므로, 스트리밍 데이터에 대해 이상 탐지, 상위 K 분석 등과 같은 고급 분석을 손쉽게 수행할 수 있습니다.

Java 사용자

오픈 소스

Amazon Kinesis Data Analytics에는 Apache Flink에 기반을 둔 오픈 소스 라이브러리가 포함됩니다. 이 라이브러리는 모든 위치에서 실행이 가능하며 공급업체에 고정되지 않습니다. 라이브러리에는 Apache Flink, Java용 AWS SDK 및 AWS 서비스 통합이 포함됩니다. Apache Flink는 가용성 및 정확성이 탁월한 스트리밍 애플리케이션을 구축할 수 있는 오픈 소스 프레임워크 및 엔진입니다. Java용 AWS SDK는 복잡한 코드 작업 없이 다수의 AWS 서비스를 활용할 수 있도록 하는 Java API를 제공하며 AWS Java 라이브러리, 코드 샘플 및 설명서가 포함되어 있습니다.

기본 제공 연산자

사전 구축된 연산자를 사용하여 수 개월이 아닌 수 시간 안에 Java 스트리밍 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Amazon Kinesis Data Analytics Java 라이브러리는 확장 가능하며 25개 이상의 사전 구축된 Apache Flink의 스트림 처리 연산자(예: 변환, 분할, 집계, 조인 및 창)가 포함되어 있어 코딩에 소요되는 시간과 노력이 줄어듭니다.

AWS 서비스와의 통합

최소한의 코드로 데이터 원본 또는 대상을 설정하고 통합할 수 있습니다. Amazon Kinesis Data Analytics Java 라이브러리를 사용하면 Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data FirehoseAmazon CloudWatch와 통합할 수 있습니다.

고급 통합 기능

AWS 통합에 더해 Java 라이브러리에는 10개 이상의 Apache Flink 커넥터가 포함되어 있으며 사용자 지정 통합을 구축할 수도 있습니다. 고급 기능을 사용하여 코드 몇 줄만 추가하면 각 통합의 작동 방식을 수정할 수 있습니다. 또한 파일, 디렉터리, 소켓 또는 인터넷을 통해 액세스 가능한 기타 원본을 읽고 쓸 수 있는 Apache Flink의 기본 기능 세트를 사용하여 사용자 지정 통합을 구축할 수 있습니다.

내구성이 뛰어난 애플리케이션 백업

단순한 API 호출을 통해 내구성이 뛰어난 애플리케이션 백업을 생성하고 삭제할 수 있습니다. 중단 후 최신 백업에서 즉시 애플리케이션을 복원하거나 애플리케이션을 이전 버전으로 복원할 수 있습니다.

정확히 한 번 처리

Amazon Kinesis Data Analytics의 Java 애플리케이션을 사용하여 처리된 레코드가 정확히 한 번 결과에 영향을 미치는 애플리케이션(Exactly Once Processing)을 구축할 수 있습니다. 즉, 내부 서비스 유지 관리 또는 사용자가 시작한 애플리케이션 업데이트로 인해 애플리케이션 중단이 발생하는 경우 이 서비스는 모든 데이터가 중복 데이터 없이 처리될 수 있도록 합니다.

상태 저장 처리

이 서비스는 이전 및 진행 중인 계산 또는 상태를 실행 중인 애플리케이션 스토리지에 저장합니다. 따라서 애플리케이션 중단 시 실시간 결과 및 이전 결과를 모든 기간에 대해 비교하고 빠르게 복구할 수 있습니다. 상태는 항상 암호화되며 실행 중인 애플리케이션 스토리지에 증분 저장됩니다.

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