開始使用 Amazon Kinesis 非常簡單。本頁彙整了多種常用資源,讓您可以快速地啟動串流應用程式。


Amazon Kinesis Video Streams 可讓您安全輕鬆地將影片從連線裝置串流到 AWS,以進行分析、機器學習 (ML) 及其他處理。我們在這場會議中介紹 Kinesis Video Streams 及其主要功能,並回顧智慧家居、智慧城市、工業自動化和電腦視覺等常用案例。我們還討論如何使用 Kinesis Video Streams 解析器程式庫處理影片串流的輸出,藉此為熱門的深度學習架構提供支援。最後,日本人工智慧 (AI) 解決方案供應商龍頭 Abeja 談到他們如何利用 Kinesis Video Streams 為零售業建立深度學習系統,以提供更好的購物體驗。 

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Amazon Kinesis Analytics 提供一種內建的機器學習演算法,您可以使用這種演算法輕鬆偵測 VPC 網路流量中的異常情況,並改善安全監控。加入我們,看看如何將 VPC 流程日誌串流到 Amazon Kinesis Streams 以及使用 Kinesis Analytics 識別異常情況的互動討論。

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數以千計的服務互相配合,每天將數百萬小時的影片串流交付給 Netflix 客戶。這些應用程式的大小、功能和技術各不相同,但是都使用 Netflix 網路進行通訊。由於流量非常龐大以及部署的動態特性,使得了解這些服務之間的互動成為棘手的挑戰。在這場會議中,我們首先討論 Netflix 為什麼選擇 Kinesis Streams 克服這些大規模的挑戰。接著,深入探討 Netflix 如何使用 Kinesis Streams 提供內容豐富的網路流量日誌,並即時找出用量模式。最後說明 Netflix 如何使用此系統建立全方位的相依性映射、提高網路效率,以及改進故障恢復能力。在這場會議中,您將了解如何使用網路流量日誌建立即時應用程式監控系統,並獲得即時可操作的洞見。

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Amazon Kinesis 可輕鬆地收集、處理和分析即時串流資料,讓您及時取得深入的見解並快速地對新資訊做出反應。在這場會議中,我們提供一個端對端串流資料解決方案,使用 Kinesis Streams 進行資料導入、使用 Kinesis Analytics 進行即時處理,並將 Kinesis Firehose 用於持久性。我們詳細介紹如何使用串流資料撰寫 SQL 查詢,並討論優化和監控 Kinesis Analytics 應用程式的最佳實務。最後,我們討論如何估算整個系統的成本。 

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想要提升 AWS 大數據 Web 服務的知識,並在雲端啟動您的第一個大數據應用程式? 我們引導您將大數據程序簡化成包含下列階段的資料匯流排:導入、存放、處理及視覺化。您可以使用 Amazon Athena、Amazon Kinesis、Amazon DynamoDB 和 Amazon S3 等 AWS Managed Services 建立大數據應用程式。整個過程中,我們會回顧大數據應用程式的架構設計模式,並讓您存取可在家操作的實驗室,方便您自行重建和自訂應用程式。您應自備筆記型電腦,並對 AWS 服務有一定程度的熟悉,才能在這次會議中獲得最多的收穫。

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近年來,連線裝置和即時資料來源的數量已呈爆炸性的成長。正因為如此,資料不斷持續產生,而生產速度正在加快。企業不能再等待數小時或數天的時間之後,才能使用這些資料。為了獲得最有價值的洞見,他們必須立即使用這些資料,以便能夠對新資訊做出快速反應。在這個研討會中,您可了解如何利用串流資料來源,以近乎即時的速度進行分析和做出反應。您會看到真實世界串流資料場景中的一些需求,而且您要使用 Amazon Kinesis、AWS Lambda 和 Amazon SNS 等服務建立一個可順利滿足這些需求的解決方案。

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了解如何建構資料湖,讓組織中的不同團隊能以自助服務的方式發布和使用資料。隨著組織越來越以資料為重心,資料工程團隊必須建立一套能滿足不同使用者需求的架構,包含開發人員、商業分析師和資料科學家。這些使用者群組採用不同的工具,各有不同的資料需求,而且以不同的方式存取資料。

在這次演講中,我們將深入探討如何利用 Amazon S3、Amazon Kinesis、Amazon Athena、Amazon EMR 和 AWS Glue 組合資料湖。這場會議的主講者是 Atlassian 的架構與整合部門總監 Mohit Rao,這家公司是 JIRA Confluence 和 Stride 等產品的製造商。首先,我們將介紹幾個建立資料湖的通用架構。然後,我們將展示 Atlassian 如何建立自助服務資料湖,讓公司的任何團隊都可以發布資料集供廣大使用者使用。

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今天,許多架構師和開發人員正在尋求一種可整合批次和即時資料處理的解決方案,並提供兩全其美的方法。Lambda 架構 (不要與 AWS Lambda 服務混淆) 是一種設計模式,它利用單一解決方案中的批次和即時處理,以此滿足大數據使用案例的延遲準確度和輸送量要求。歡迎加入這個關於如何實作 Lambda 架構 (批次速度和服務層) 以及資料處理負載和效能調校最佳實務的討論。

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加快從資料獲得可行的洞見,對於使用批次資料分析工具探索串流分析優點的所有企業和客戶而言十分重要。了解最佳實務,將您的架構從資料倉庫和資料庫擴展到即時解決方案。了解如何使用 Amazon Kinesis 獲得即時資料洞見,並將其與 Amazon Aurora、Amazon RDS、Amazon Redshift 和 Amazon S3 整合在一起。Amazon Flex 團隊描述他們如何在 Amazon 送貨司機的 Amazon Flex 行動應用程式中使用串流分析,每個月都能按時送達數百萬件包裹。他們討論一種可以從批次處理系統轉移到即時系統的架構,克服了將現有批次資料遷移到串流資料的挑戰,以及如何從即時分析中獲益。

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為了贏得市場並提供差異化的客戶體驗,企業需要能夠在第一時間使用剛出爐的即時資料,以加快決策的制定。在這場會議中,您將了解常見的串流資料處理使用案例和架構。首先,我們會簡單介紹串流資料和 AWS 串流資料功能。接下來,讓我們看看幾個客戶的例子和他們的即時串流應用程式。最後,則是介紹熱門串流資料使用案例的常見架構和設計模式。

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在這場會議中,了解 Cox Automotive 如何使用 Splunk Cloud 即時查看其 AWS 和混合環境,以實現近乎即時的 MTTI,將拍賣事件減少 90%,並主動預測停機。我們還引入一個備受期待的功能,讓您能夠使用 Splunk 和 Amazon Kinesis Firehose 即時導入轉換和分析資料,以便從雲端資源獲取有價值的洞見。現在,透過 Splunk Enterprise 和 Splunk Cloud 使用分析導向的基礎設施監控功能變得更加快速和容易。

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日誌分析是常見的大數據使用案例,讓您為數位行銷、應用程式監控、詐欺偵測、廣告技術、遊戲和 IoT 等各式各樣的應用程式,分析取自網站、行動裝置、伺服器、感應器等等的日誌資料。以即時的方式提供日誌分析可加速獲得資料的時間,讓您在數秒或數分鐘內取得洞見,而不用等待數小時或數天。在這場會議中,您將了解如何使用 Amazon Kinesis Data Firehose 在沒有基礎設施的情況下導入和交付日誌。我們將示範如何使用 Kinesis Data Analytics 即時處理日誌資料,以建立回應式分析。最後,還會示範如何使用 Amazon Elasticsearch Service 以互動方式查詢和視覺化日誌資料。

學習目標:

  1. 了解如何輕鬆建立端對端的即時日誌分析解決方案。
  2. 取得使用 Amazon Kinesis 即時收集和處理資料的概觀。
  3. 了解如何使用 Amazon Elasticsearch Service 以互動的方式查詢和視覺化日誌資料。

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大多數應用程式都是由幾十個服務和數百個伺服器組成。這些應用程式的大小、功能和技術各不相同,但都在您的 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 內彼此通訊。由於流量非常龐大以及部署的動態特性,使得了解這些應用程式之間的互動成為棘手的挑戰。在這個網路研討會中,我們將討論 Amazon Kinesis 和 Amazon CloudWatch 如何協助克服這些大規模挑戰。我們將討論如何使用 CloudWatch Logs 和 Kinesis Data Streams 擷取和豐富網路流量日誌,並即時識別使用模式。

學習目標:

  • 了解如何使用網路流量日誌建立即時應用程式監控系統。
  • 了解如何使用 Amazon Kinesis 豐富和彙總網路流量日誌資料。
  • 了解如何視覺化和分析您的網路資料以獲得可行的洞見。

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組織中的所有員工都可透過資料湖存取和分析來自不同資料來源的大量非結構化和結構化資料,而且許多資料來源都會不斷地快速產生資料。若要及時提供此資料進行分析,必須採用具耐用性且以經濟實惠的方式將此資料導入資料湖的串流解決方案。Amazon Kinesis Data Firehose 是可輕鬆準備串流資料並將其載入 AWS 的全受管服務。在這場技術會談中,我們將提供 Kinesis Data Firehose 的概觀,並深入探討如何使用此服務收集、轉換、批次處理、壓縮即時串流資料,並將其載入您的 Amazon S3 資料湖。

學習目標:

  • 了解收集、準備串流資料以及將串流資料載入資料湖的主要需求。
  • 取得使用 Kinesis Data Firehose 傳輸資料的概觀。
  • 了解如何使用 Kinesis Data Firehose 執行資料轉換。

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Editorial_GettingStarted

您可以使用下列範本程式碼和工具,透過 Amazon Kinesis 快速地建立、測試和部署分析應用程式。

  • 使用我們的範本 IoT 分析程式碼建立您的應用程式。不需要從頭開始。在此下載 »
  • 使用 Kinesis Data Generator 測試您的 Kinesis 應用程式。進一步了解 »
  • 嘗試在實作教學使用 Kinesis 建立日誌分析解決方案。查看教學 »