Comece a usar o Amazon Kinesis

O Amazon Kinesis facilita a coleta, o processamento e a análise de dados de streaming em tempo real, permitindo que você obtenha insights oportunos e reaja rapidamente às novas informações. O Amazon Kinesis oferece recursos essenciais para processar eficazmente dados de streaming em qualquer escala, além da flexibilidade de escolher as ferramentas mais adequadas aos requisitos das suas aplicações. Com o Amazon Kinesis, você pode consumir dados em tempo real, como logs de aplicações, clickstreams de sites e dados de telemetria da IoT, entre outros, para alimentar seus bancos de dados, data lakes e data warehouses ou criar suas próprias aplicações para usar esses dados em tempo real. O Amazon Kinesis permite processar e analisar dados assim que são disponibilizados e responder em tempo real, em vez de aguardar a conclusão da coleta de dados para poder iniciar o processamento.  Solicite suporte para prova de conceito ou avaliação »

Econômico

O Amazon Kinesis permite consumir, armazenar em buffer e processar dados em tempo real, proporcionando insights em segundos ou minutos em vez de horas ou dias.

Totalmente gerenciado

O Amazon Kinesis é totalmente gerenciado e executa aplicações de streaming sem necessidade de gerenciamento de qualquer infraestrutura.

Escalável

O Amazon Kinesis pode lidar com qualquer quantidade de dados de streaming e processar dados de centenas de milhares de origens com latências muito baixas.

Carregue facilmente dados de streaming na AWS

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Processe e analise facilmente dados de streaming com SQL padrão

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Crie aplicações personalizadas que processam e analisam dados de streaming

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O Amazon Kinesis permite executar análises em tempo real de dados que antes eram analisados usando processamento de lotes em data warehouses ou estruturas Hadoop. Os casos de uso mais comuns incluem data lakes, ciência de dados e aprendizado de máquina. Você pode usar o Kinesis Firehose para carregar continuamente dados de streaming em data lakes no S3. Além disso, você pode atualizar modelos de aprendizado de máquina com maior frequência assim que novos dados são disponibilizados, garantindo a precisão e a confiabilidade das saídas.

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Zillow – Kinesis

A Zillow usa o Kinesis Streams para coletar dados de registros e listagens de MLS públicos e atualizar estimativas de valores de imóveis quase em tempo real para que compradores e vendedores de residências possam obter as estimativas mais atualizadas. A Zillow também envia os mesmos dados a data lakes no S3 usando o Kinesis Firehose, permitindo que todas as aplicações trabalhem com as informações mais recentes. Leia o estudo de caso »

Hearst – Kinesis

A Hearst criou uma solução de análise de clickstream usando o Kinesis Streams, o Kinesis Firehose e o Amazon Elasticsearch Service para transmitir e processar 30 terabytes de dados por dia de mais de 300 sites da Hearst em todo o mundo. Com essa plataforma, a Hearst pode disponibilizar aos editores, em questão de minutos, o stream de dados completo, de cliques no site a dados agregados. Leia o estudo de caso »


Você pode usar o Amazon Kinesis para aplicações em tempo real como monitoramento de aplicações, detecção de fraudes e tabelas de liderança. É possível consumir dados de streaming usando o Kinesis Streams, processar esses dados usando o Kinesis Analytics e emitir os resultados para qualquer datastore ou aplicação usando o Kinesis Streams com latência de ponta a ponta de milissegundos. Isso pode ajudar a saber o que os clientes, as aplicações e os produtos estão fazendo no momento e reagir rapidamente.  

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Beisebol da liga principal – Kinesis

A MLBAM criou o seu serviço Statcast usando o Amazon Kinesis para analisar petabytes de dados em cada temporada e oferecer informações em tempo real para ajudar fãs, transmissoras e equipes a compreender melhor a dinâmica e as características atléticas dos jogos de beisebol da liga principal. Assista ao vídeo »

Netflix – Kinesis

A Netflix usa o Amazon Kinesis para monitorar as comunicações entre todas as suas aplicações, detectando e corrigindo problemas com rapidez e garantindo um serviço com alta disponibilidade aos seus clientes.


Você pode usar o Amazon Kinesis para processar dados de streaming de dispositivos da IoT, como aparelhos domésticos, sensores embutidos e conversores (set-top boxes) de TV. Em seguida, use esses dados para enviar alertas em tempo real ou executar programaticamente outras ações quando um sensor exceder determinados limites operacionais.

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Sonos –Kinesis

A Sonos usa o Amazon Kinesis para monitorar um bilhão de eventos por semana em dispositivos de áudio de alta fidelidade sem fio e oferecer uma melhor experiência auditiva aos clientes. Assista uma sessão do re:Invent »

Hello –Kinesis

A Hello Inc. coleta e processa em tempo real dados de sensores incorporados em colchões usando o Kinesis Streams. Além disso, a empresa usa o Kinesis Firehose para carregar as informações processadas no Amazon Redshift. Os clientes da Hello podem monitorar padrões de sono, condições que influenciam o sono como temperatura e umidade do quarto e conseguir dormir melhor. Leia o estudo de caso »

Para obter mais informações sobre todos os novos recursos do Amazon Kinesis, consulte a página de novidades »

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Em 2016, a AWS apresentou a pilha EKK (o Amazon Elasticsearch Service, o Amazon Kinesis e o Kibana, um plug-in de código aberto da Elastic) como alternativa ao ELK (o Amazon Elasticsearch Service, a ferramenta de código aberto Logstash e o Kibana) para consumo e visualização de logs do Apache. Um dos principais recursos da pilha EKK é que a transformação de dados é processada pelo agente do Amazon Kinesis Firehose. Nesta publicação, descrevemos como otimizar a solução EKK processando a transformação de dados no Amazon Kinesis Firehose por meio do AWS Lambda.

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Não seria ótimo se houvesse uma ferramenta fácil de usar para gerar e enviar dados de teste ao Amazon Kinesis? Essa ferramenta já existe. É o Amazon Kinesis Data Generator (KDG).

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O Amazon Kinesis Firehose é um serviço gerenciado para a entrega de dados de streaming em tempo real a destinos como Amazon S3, Amazon Redshift ou Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES). Nesta publicação, eu apresento recursos de transformação de dados aos seus streams de entrega para transformar facilmente os dados de origem de entrada e entregar dados transformados para os seus destinos.

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Nesta publicação, mostramos um pipeline de análises que detecta em tempo real anomalias em um stream de tráfego da web usando a função RANDOM_CUT_FOREST, disponível no Amazon Kinesis Analytics.

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Para ver uma lista completa das publicações de blog relacionadas ao Amazon Kinesis e a análises de streaming em tempo real, consulte a página de publicações de blogs »

É fácil começar com o Amazon Kinesis. Basta se cadastrar para obter uma conta da AWS ou, se você já tiver uma, faça login no Console de Gerenciamento da AWS e execute o Amazon Kinesis.

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