Возможности Amazon Kinesis Data Analytics

Amazon Kinesis Data Analytics – это сервис, упрощающий анализ потоковых данных в режиме реального времени. Используя шаблоны и встроенные операторы, вы можете быстро и легко составлять запросы и разрабатывать сложные приложения в режиме реального времени. Amazon Kinesis Data Analytics настраивает ресурсы для работы ваших приложений и автоматически масштабируется для обработки любых объемов входных данных.

Вам не потребуется настраивать и контролировать сложную инфраструктуру для обеспечения высокой доступности и обработки с фиксацией состояния. Amazon Kinesis Data Analytics – это бессерверный сервис, который обеспечивает все условия, необходимые для непрерывной работы вашего приложения. В частности, он автоматически подготавливает инфраструктуру для непрерывной обработки потоковых данных.

Amazon Kinesis Data Analytics эластично масштабирует приложения, чтобы они справлялись с любым объемом данных во входящем потоке. Оплачиваются только те ресурсы, которые используются для работы приложения потоковой передачи. Не нужно беспокоиться о предоставлении инфраструктуры или оплате простаивающих ресурсов.

Amazon Kinesis Data Analytics обеспечивает обработку с задержкой не более секунды, что позволяет генерировать предупреждения и информационные панели, а также получать полезную аналитическую информацию в режиме реального времени.

Amazon Kinesis Data Analytics включает библиотеки с открытым исходным кодом, такие как Apache Flink, Apache Beam, SDK AWS и средства интеграции с сервисами AWS. Apache Flink – это платформа и ядро с открытым исходным кодом, предназначенные для создания высокодоступных и точных приложений потоковой передачи с поддержкой Java и Scala. Apache Beam – это унифицированная модель с открытым исходным кодом для определения приложений потоковой передачи и пакетной обработки данных, которые могут выполняться на многих движках. Пакеты AWS SDK помогают упростить написание кода для множества сервисов AWS, предоставляя доступ к API на любых языках программирования, а также включают библиотеки AWS, образцы кода и документацию.

Предоставляются гибкие API, рассчитанные на различные примеры использования, включая обработку событий с фиксацией состояния, ETL-операции с потоковыми данными и аналитику в реальном времени. Благодаря встроенным операторам и возможностям аналитики разработка приложения потоковой передачи на базе Apache Flink занимает считаные часы, а не месяцы. Библиотеки Amazon Kinesis Data Analytics можно расширять, чтобы выполнять обработку в режиме реального времени для множества различных применений.

Вы можете настроить и интегрировать источник или целевое расположение данных, используя минимальное количество кода. Библиотеки Amazon Kinesis Data Analytics можно использовать для интеграции с Amazon S3, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Elasticsearch Service, Amazon DynamoDB, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose и Amazon CloudWatch.

Помимо возможностей интеграции с AWS, библиотеки Amazon Kinesis Data Analytics включают более десяти соединителей от Apache Flink и возможность создания собственных средств интеграции. Добавив пару строк кода, вы можете изменить поведение каждого средства интеграции с помощью расширенных функциональных возможностей. Вы также можете создавать собственные средства интеграции с помощью набора базовых компонентов Apache Flink, позволяющих считывать и записывать данные в файлах, каталогах, сокетах и других источниках, доступных через Интернет.

С помощью Apache Flink в Amazon Kinesis Data Analytics можно создавать приложения, в которых обработанные записи влияют на результаты только один раз. Это называется строго однократной обработкой. Это означает, что даже в случае нарушения в работе приложения (например, внутреннего технического обслуживания или инициированного пользователем обновления приложения) сервис обеспечит обработку всех данных и отсутствие дубликатов.

Сервис сохраняет предыдущие и текущие вычисления, или состояние, в хранилище запущенного приложения. Это позволяет в режиме реального времени сравнивать текущие и прошлые результаты за любой период времени, а также обеспечивает быстрое восстановление после нарушений в работе приложения. Состояние всегда шифруется и поэтапно сохраняется в хранилище запущенного приложения.

Вы можете создавать и удалять надежные резервные копии приложений с помощью простого вызова API. Вы можете мгновенно восстановить приложение из последней резервной копии после нарушения или вернуться к его более ранней версии.

Amazon Kinesis Data Analytics поддерживает язык SQL стандарта ANSI, поэтому для работы не понадобится никаких дополнительных знаний.

Amazon Kinesis Data Analytics интегрирован с сервисами Amazon Kinesis Data Streams и Amazon Kinesis Data Firehose, что обеспечивает простой сбор потоковых данных. Укажите сервису Amazon Kinesis Data Analytics входящий поток данных, и он автоматически прочитает и проанализирует данные, а также сделает их доступными для обработки. Результаты обработки посредством сервиса Amazon Kinesis Data Firehose можно отправлять в другие сервисы AWS, например Amazon S3, Amazon Redshift или Amazon Elasticsearch Service. Можно также отправлять исходящие данные в Amazon Kinesis Data Streams для создания конвейеров обработки данных с расширенными возможностями.

Вам доступен интерактивный редактор для составления запросов SQL, использующих операции с потоковыми данными, такие как алгоритм определения средних значений в скользящем временном окне. Можно также в режиме реального времени просматривать результаты обработки потоковых данных и возникшие ошибки для интерактивной отладки или дальнейшей настройки скриптов.

В Amazon Kinesis Data Analytics имеется простой редактор схем для выявления и редактирования структуры входящих данных. Мастер автоматически распознает стандартные форматы данных, например JSON и CSV. Он определяет структуру входных данных для создания базовой схемы, которую можно уточнять с помощью редактора схем.

Интерактивный редактор SQL сопровождается набором шаблонов SQL, содержащих базовый код SQL для самых распространенных операций, таких как агрегация, преобразование с учетом событий и фильтрация. Достаточно выбрать шаблон, подходящий для конкретного аналитического задания, и адаптировать полученный код к конкретному примеру использования с помощью редактора SQL.

В Amazon Kinesis Data Analytics есть функции, оптимизированные для потоковой обработки. С их помощью удобно выполнять с потоковыми данными сложные аналитические задачи, например обнаружение аномалий или анализ «top-K».