O Amazon Kinesis Data Analytics é a maneira mais fácil de analisar dados de streaming em tempo real. Usando modelos e operadores integrados, você pode rapidamente e facilmente criar consultas e aplicativos sofisticados em tempo real. O Amazon Kinesis Data Analytics configura os recursos para executar suas aplicações e é escalado automaticamente para manipular qualquer volume de dados de entrada.

Sem servidor

Você não precisa configurar e gerenciar uma infraestrutura complexa para alta disponibilidade e processamento stateful. O Amazon Kinesis Data Analytics opera sem servidor e cuida de tudo que for necessário para a execução contínua do seu aplicativo. Isso inclui o provisionamento automático da infraestrutura para processar continuamente dados de streaming.

Elasticidade automática com a definição de preços conforme o uso

O Amazon Kinesis Data Analytics escala aplicativos elasticamente para acompanhar qualquer volume do fluxo de entrada de dados. Você só paga pelos recursos usados para executar suas aplicações de streaming. Não há necessidade de se preocupar com o provisionamento da infraestrutura ou em pagar por capacidade ociosa.

Latência de processamento de menos de um segundo

O Amazon Kinesis Data Analytics disponibiliza latências de processamento de menos de um segundo para que você possa gerar alertas, painéis e informações importantes em tempo real.

Código aberto

O Amazon Kinesis Data Analytics inclui bibliotecas de código aberto, como Apache Flink, Apache Beam, AWS SDK e integrações de serviço da AWS. O Apache Flink é uma estrutura de trabalho e um mecanismo de código aberto para a criação de aplicações de streaming altamente disponíveis e precisas com suporte para Java e Scala. O Apache Beam é um modelo unificado de código aberto para definir aplicações de streaming e processamento de dados em lote que podem ser executadas em vários mecanismos de execução. Os SDKs da AWS ajudam a eliminar a complexidade da codificação de muitos serviços da AWS, fornecendo APIs em seu idioma preferido e inclui as bibliotecas da AWS, exemplos de código e documentação.

APIs flexíveis

São fornecidas APIs flexíveis que são especializadas para diferentes casos de uso, incluindo processamento de eventos stateful, streaming de ETL e análises em tempo real. Operadores predefinidos permitem que você crie uma aplicação de streaming em Apache Flink em questão de horas, e não de meses. As bibliotecas do Amazon Kinesis Data Analytics são extensíveis, permitindo a execução de processamento em tempo real para uma ampla variedade de casos de uso.

Integração com os serviços da AWS

Você pode configurar e integrar uma fonte ou um destino de dados com código mínimo. Você pode usar as bibliotecas do Amazon Kinesis Data Analytics para integração com o Amazon S3, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Elasticsearch ServiceAmazon DynamoDB, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose e Amazon CloudWatch.

Recursos avançados de integração

Além das integrações da AWS, as bibliotecas do Amazon Kinesis Data Analytics incluem mais de dez conectores do Apache Flink e a capacidade de criar integrações personalizadas. Com algumas linhas de código adicionais, você pode modificar como cada integração se comporta com recursos avançados. Além disso, você pode criar integrações personalizadas usando um conjunto de primitivos do Apache Flink que permitem que você leia e grave em arquivos, diretórios, soquetes ou outras fontes que você pode acessar na Internet.

Processamento exatamente uma vez

Você pode usar o Apache Flink no Amazon Kinesis Data Analytics para criar aplicações cujos registros processados afetam os resultados exatamente uma vez, o que é conhecido como processamento exatamente uma vez. Isso significa que, mesmo no caso da interrupção de uma aplicação, como manutenção de serviços internos ou atualização de aplicações iniciada pelo usuário, o serviço garantirá que todos os dados serão processados e que não haverá dados em duplicidade.

Processamento stateful

O serviço armazena computações prévias e em andamento, ou estado, no armazenamento de aplicativos em execução. Isso permite que você compare resultados em tempo real e resultados anteriores ao longo de qualquer período e tenha uma recuperação rápida em interrupções de aplicativos. O estado sempre é criptografado e salvo incrementalmente no armazenamento de aplicações em execução.

Backups duráveis de aplicações

Você pode criar e excluir backups duráveis de aplicativos por meio de uma simples chamada de API. Você pode imediatamente restaurar suas aplicações pelo backup mais recente após uma interrupção, ou pode restaurar sua aplicação para uma versão anterior.

Para aplicações SQL interativas

Suporte a SQL padrão

O Amazon Kinesis Data Analytics suporta SQL padrão ANSI. Portanto, você só precisa ter familiaridade com SQL.

Entrada e saída integradas

O Amazon Kinesis Data Analytics se integra ao Amazon Kinesis Data Streams e ao Amazon Kinesis Data Firehose para que você possa consumir prontamente dados de streaming. Basta indicar o Amazon Kinesis Data Analytics no stream de entrada e ele lerá e analisará automaticamente os dados, além de disponibilizá-los para processamento. Você pode enviar os resultados processados para outros Serviços da AWS, como Amazon S3, Amazon Redshift e Amazon Elasticsearch Service, por meio do Amazon Kinesis Data Firehose. Você também pode enviar dados de saída para o Amazon Kinesis Data Streams para criar pipelines de processamento de streams avançados.

Editor SQL interativo

Você obterá um editor interativo para criar consultas SQL usando operações de dados de streaming, como médias de intervalo de tempo variáveis. Você também pode ver resultados e erros de streaming usando dados em tempo real para depurar ou refinar ainda mais seu script de modo interativo.

Editor de esquema fácil de usar

O Amazon Kinesis Data Analytics disponibiliza um editor de esquema fácil de usar para descobrir e editar a estrutura dos dados de entrada. O assistente automaticamente reconhece formatos de dados padrão, como JSON e CSV. Ele infere a estrutura dos dados de entrada para criar um esquema de linha de base, que poderá ser posteriormente refinado por meio do editor de esquema.

Modelos SQL pré-criados

O editor SQL interativo é disponibilizado em um pacote com um conjunto de modelos SQL que disponibilizam código SQL de linha de base para os tipos de operações mais comuns, como agregação, transformação por evento e filtragem. Basta selecionar o modelo adequado para a sua tarefa de análise e editar o código disponibilizado usando o editor SQL para personalizá-lo para o seu caso de uso específico.

Funções avançadas de processamento de streams

O Amazon Kinesis Data Analytics oferece funções otimizadas para o processamento de streams de modo que você possa executar facilmente análises avançadas, como a detecção de anomalias e a análise top-K nos seus dados de streaming.

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