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 seus aplicativos e é escalado automaticamente para manipular qualquer volume de dados de entrada.

Não há servidores para serem gerenciados

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 o processo contínuo de 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 se preocupe 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.

Para usuários de SQL

Compatibilidade com SQL padrão

O Amazon Kinesis Data Analytics é compatível com SQL padrão ANSI. Portanto, tudo que você precisa é ter conhecimento de 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 schema fácil de usar

O Amazon Kinesis Data Analytics disponibiliza um editor de schema 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 schema basal, que poderá ser posteriormente refinado por meio do editor de schema.

Modelos de processamento de streams predefinidos

O editor SQL interativo é disponibilizado em um pacote com um conjunto de modelos de processamento de streams 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 análises avançadas, como a detecção de anomalias e a análise top-K nos seus dados de streaming.

Para usuários do Java

Código aberto

O Amazon Kinesis Data Analytics inclui bibliotecas de código aberto baseadas no Apache Flink. Você poderá executá-las em qualquer lugar e não haverá bloqueio de fornecedor. As bibliotecas incluem o Apache Flink, AWS SDK para Java e integrações de serviços da AWS. O Apache Flink é uma estrutura e um mecanismo de código aberto para a criação de aplicativos de streaming altamente disponíveis e precisos. O AWS SDK para Java ajuda a remover a complexidade da codificação fornecendo APIs de Java para muitos serviços da AWS e inclui a biblioteca Java da AWS exemplos de códigos e documentação.

Operadores integrados

Operadores predefinidos permitem que você crie um aplicativo de streaming em Java em questão de horas, e não de meses. As bibliotecas Java do Amazon Kinesis Data Analytics são extensíveis e incluem mais de 25 operadores de processamento predefinidos do Apache Flink, como transformar, particionar, agregar, unir e janela para reduzir o tempo e o esforço da sua codificação.

Integração com os serviços da AWS

Você pode configurar e integrar uma origem ou destino de dados com código mínimo. Você pode usar as bibliotecas Java do Amazon Kinesis Data Analytics para integração com o Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose e Amazon CloudWatch.

Recursos avançados de integração

Além das integrações da AWS, as bibliotecas Java 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.

Backups duráveis de aplicativos

Você pode criar e excluir backups duráveis de aplicativos por meio de uma simples chamada de API. Você pode imediatamente restaurar seus aplicativos a partir do backup mais recente após uma interrupção, ou pode restaurar seu aplicativo em uma versão anterior.

Processamento exatamente uma vez

Aplicativos Java no Amazon Kinesis Data Analytics permitem que você crie aplicativos 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 um aplicativo, como manutenção de serviços internos ou atualização de aplicativos iniciada pelo usuário, o serviço garantirá que 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 aplicativos em execução.

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