Amazon Kinesis ist eine Suite von verwalteten Diensten, die entwickelt wurden, um Echtzeit-Streaming-Daten in großem Maßstab zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Es ermöglicht Organisationen, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Website-Klickstreams, Datenbank-Ereignisprotokollen, Finanztransaktionen, Social-Media-Feeds und IoT-Geräten zu verarbeiten. Durch die Erleichterung der Echtzeit-Datenaufnahme und -analyse befähigt Kinesis Unternehmen, umgehend umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, was die Entscheidungsprozesse und die betriebliche Effizienz verbessert. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Kinesis Data Streams: Ermöglicht die kontinuierliche Erfassung von Gigabytes an Daten pro Sekunde aus mehreren Quellen und bietet einen Zugriff mit niedriger Latenz für Echtzeit-Analyseanwendungen. - Kinesis Data Firehose: Ermöglicht das zuverlässige Laden von Streaming-Daten in Data Lakes, Datenspeicher und Analysedienste und unterstützt Ziele wie Amazon S3, Amazon Redshift und Amazon Elasticsearch. - Kinesis Data Analytics: Bietet die Echtzeitverarbeitung von Streaming-Daten mit Standard-SQL oder Apache Flink, sodass Benutzer komplexe Abfragen und Transformationen ohne umfangreiche Programmierung durchführen können. - Kinesis Video Streams: Erleichtert die sichere Aufnahme, Verarbeitung und Speicherung von Videostreams von verbundenen Geräten und unterstützt Anwendungen wie maschinelles Lernen-basierte Videoanalysen und Echtzeitüberwachung. Primärer Wert und gelöstes Problem: Amazon Kinesis adressiert die Herausforderung der Verarbeitung und Analyse von groß angelegten Echtzeit-Datenströmen, indem es eine vollständig verwaltete, skalierbare und sichere Plattform bietet. Es beseitigt die Komplexitäten, die mit dem Aufbau und der Wartung benutzerdefinierter Streaming-Datenlösungen verbunden sind, sodass Organisationen sich darauf konzentrieren können, Erkenntnisse zu gewinnen und in Echtzeit auf Informationen zu reagieren. Diese Fähigkeit ist entscheidend für Anwendungen, die eine sofortige Datenverarbeitung erfordern, wie Betrugserkennung, Live-Ranglisten, Echtzeitüberwachung und IoT-Analysen.