Amazon Kinesis Data Streams (KDS) 是一種可大規模擴展且耐久的即時資料串流服務。KDS 可以從數十萬個來源持續擷取每秒數 GB 的資料，這些來源包括網站點擊流、資料庫事件串流、金融交易、社交媒體饋送、IT 日誌和位置追蹤事件等。收集的資料能在幾毫秒內準備就緒，可用於即時儀表板、即時異常偵測、動態定價等即時分析使用案例。
優勢
即時效能
在資料收集後的 70 毫秒內準備就緒，將串流資料提供給多個即時分析應用程式、Amazon S3 或 AWS Lambda。
耐久
降低資料遺失的可能性。在 AWS 區域內的三個可用區域同步複寫串流資料，並儲存該資料長達 365 天，提供多層保護以防止資料遺失。
易於使用
使用 AWS 開發套件、Kinesis Client Library (KCL)、連接器和代理，快速建立串流應用程式。透過與 AWS Lambda、Amazon Kinesis Data Analytics、Amazon Kinesis Data Firehose 和 AWS Glue 結構描述登錄檔的內建整合，輕鬆處理資料。
彈性
動態擴展您的應用程式。Kinesis 資料串流規模從每小時數 MB 擴展到數 TB，以及每秒數千個 PUT 記錄擴展到數百萬個 PUT 記錄。您可以根據輸入的資料量隨時動態調整串流的輸送量。
低成本
Kinesis Data Streams 無須預付費用，只需為您使用的資源付費。每小時只需 0.015 USD，您就可以享有導入率 1 MB/秒、輸出率 2 MB/秒的 Kinesis 資料串流。
運作方式
使用案例
日誌和事件資料集合
Kinesis Data Streams 可用來收集伺服器、桌面和行動裝置等來源的日誌和事件資料。然後，您可以建置 Kinesis 應用程式以持續處理資料、產生指標、啟動即時儀表板功能，並且將彙總的資料發送到例如 Amazon S3 的存放區。
即時分析
您可以讓 Kinesis 應用程式對 Kinesis Data Streams 所收集的感應器資料這類高頻率事件資料執行即時分析，在幾分鐘內就可以深入了解資料，不必花費數小時或數天的時間。
案例研究
部落格文章
使用 Amazon Kinesis Data Streams 增強型散發和 AWS Lambda，增加處理效能的即時串流
運用 AWS Application Auto Scaling 擴展 Amazon Kinesis 資料串流
Giorgio Nobile 和 Diego Natali，2018 年 11 月 20 日
使用 Amazon Kinesis 和 Amazon Elasticsearch Service 在串流資料上執行近乎即時的分析
Tristan Li，2017 年 7 月 6 日
