Amazon Kinesis Data Analytics 是即時分析串流資料最簡單的方式。您可以使用範本和內建運算子，快速且輕鬆地建置查詢和先進的即時應用程式。Amazon Kinesis Data Analytics 會準備執行應用程式所需的資源，並自動擴展以處理不論多寡的傳入資料量。
無伺服器
您不需要設定和管理複雜的基礎設施，以取得高可用性和有狀態處理。Amazon Kinesis Data Analytics 沒有伺服器，會處理要持續執行應用程式所需的一切。這包括自動佈建基礎設施以持續處理串流資料。
按用量付費定價的自動化彈性
Amazon Kinesis Data Analytics 會彈性地擴展應用程式，以滿足傳入資料串流中不論多寡的資料量。您只需支付執行串流應用程式所使用的資源費用。無須擔心佈建基礎設施或支付閒置容量的費用。
低於 1 秒的處理延遲
Amazon Kinesis Data Analytics 提供低於 1 秒的處理延遲，讓您可以產生即時提醒、儀表板及可行的洞見。
適用於使用 Apache Flink 的複雜應用程式
開放原始碼
Amazon Kinesis Data Analytics 包括開放原始碼庫，例如 Apache Flink、Apache Beam、AWS SDK 和 AWS 服務整合。 Apache Flink 為開放原始碼架構和引擎，可用於建置支援 Java 和 Scala 高可用性和準確串流應用程式。Apache Beam 是開放原始碼，定義串流和批次資料處理應用程式 (可跨多個執行引擎執行) 的統一模型。AWS 開發套件透過使用您偏好的語言提供 API，並包括 AWS 程式庫、程式碼範例和文件，協助您消除為眾多 AWS 服務編寫程式碼的複雜性。
靈活的 API
提供靈活的 API，專為不同的使用案例設計，包括狀態事件處理、串流 ETL 和即時分析。預先建置的運算子和分析功能讓您在幾小時而非數月，即可建置 Apache Flink 串流應用程式。Amazon Kinesis Data Analytics 程式庫可擴展，讓您能夠針對各種使用案例執行即時處理。
與 AWS 服務整合
您可使用極少的程式碼，設定和整合資料來源或目的地。您可以使用 Amazon Kinesis Data Analytics 資料庫，與 Amazon S3、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)、Amazon Elasticsearch Service、Amazon DynamoDB、Amazon Kinesis Data Streams、Amazon Kinesis Data Firehose、Amazon CloudWatch 和 AWS Glue 結構描述登錄檔進行整合。
進階整合功能
除了 AWS 整合外，Amazon Kinesis Data Analytics 資料庫也具有超過 10 個來自 Apache Flink 的連接器，以及建置自訂整合的能力。您可透過數行程式碼，使用進階功能修改每個整合的行為模式。此外，你可以使用許多 Apache Flink 原生型別建置自訂整合，讓您能從可透過網際網路存取的檔案、目錄、通訊端或其他來源，進行讀取和寫入。
與 AWS Glue 結構描述登錄檔相容
Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink 與 AWS Glue 結構描述登錄檔相容，後者是 AWS Glue 的一種無伺服器功能，讓您能夠使用已註冊的 Apache Avro 結構描述來驗證和控制串流資料的演變，而無需額外付費 。結構描述登錄檔可協助您管理作為來源或匯點連接到 Apache Kafka、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) 或 Amazon Kinesis Data Streams 的 Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink 工作負載上的結構描述。將資料串流應用程式與結構描述登錄檔整合後，您可以利用控管結構描述演變的相容性檢查，以提高資料品質並防止意外變更。
僅處理一次
您可以使用 Amazon Kinesis Data Analytics 中的 Apache Flink 建置應用程式，其處理記錄剛好影響結果一次，稱之為「僅處理一次」。這表示即使在應用程式中斷的情況下 (例如內部服務維護或使用者進行的應用程式更新)，該服務仍會確保將所有資料均處理完畢，且沒有重複的資料。
有狀態處理
該服務會在執行中的應用程式儲存體中，存放先前和處理中的運算或狀態。這讓您可以比較任意時段內的即時和過去結果，並在應用程式中斷期間快速恢復。狀態會一律加密，並逐步儲存於執行中的應用程式儲存體中。
耐久應用程式備份
您可以透過簡單的 API 呼叫，建立和刪除耐久應用程式備份。您可以在中斷後立即從最新的備份恢復應用程式，或者您也可以將應用程式恢復為舊版。
適用於互動式 SQL 應用程式
支援標準 SQL
Amazon Kinesis Data Analytics 支援標準 ANSI SQL，因此您只需熟悉 SQL 即可。
整合的輸入和輸出
Amazon Kinesis Data Analytics 與 Amazon Kinesis Data Streams 和 Amazon Kinesis Data Firehose 整合，使您能夠隨時導入串流資料。只需將 Amazon Kinesis Data Analytics 指到輸入串流，它就能自動讀取資料，並加以剖析，以供處理。您可透過 Amazon Kinesis Data Firehose 將處理的結果發送到其他 AWS 服務，包括 Amazon S3、Amazon Redshift 和 Amazon Elasticsearch Service。您也可以傳送輸出資料到 Amazon Kinesis Data Streams，以建置進階串流處理管道。
互動式 SQL 編輯器
您能透過互動式編輯器，使用串流資料操作 (如移動時段平均值) 建置 SQL 查詢。您也可以使用即時資料檢視串流結果和錯誤，以互動的方式偵錯或進一步優化您的指令碼。
易於使用的結構描述編輯器
Amazon Kinesis Data Analytics 提供易於使用的結構描述編輯器來探索和編輯輸入資料的結構。精靈會自動辨識 JSON 和 CSV 等標準資料格式。它會推斷輸入資料的結構以建立基準結構描述，您可以使用結構描述編輯器進一步優化該結構描述。
預先建置的 SQL 範本
互動式 SQL 編輯器搭配了一系列 SQL 範本，提供最常用操作類型 (如彙整、依事件轉換和篩選) 的基準 SQL 程式碼。您只需為分析任務選取適用的範本，然後使用 SQL 編輯器編輯提供的程式碼，針對您專屬使用案例加以自訂。
進階串流處理函數
Amazon Kinesis Data Analytics 提供已針對串流處理優化的函數，讓您輕鬆執行串流資料的進階分析，如異常偵測和 top-K 分析。
