Amazon Kinesis Data Streams bietet äußerst robuste Echtzeit-Datenstreaming-Funktionen. Es skaliert mühelos durch das Hinzufügen von Shards, um den Durchsatzanforderungen gerecht zu werden, und unterstützt erweiterten Fan-Out, sodass mehrere Verbraucheranwendungen parallel mit dediziertem Durchsatz lesen können.
Die nahtlose Integration mit anderen AWS-Diensten (Lambda, S3, DynamoDB, Redshift, Glue usw.) macht es sehr praktisch, wenn Ihre gesamte Infrastruktur auf AWS basiert.
Seine Haltbarkeit ist solide – Daten werden synchron über drei Verfügbarkeitszonen in einer Region repliziert, was hohe Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit gewährleistet.
In meinen Anwendungsfällen hat Kinesis durchweg Streaming mit niedriger Latenz und zuverlässige Leistung selbst unter hohen Lastbedingungen geliefert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Die anfängliche Lernkurve ist steil, besonders wenn man neu in Streaming-Architekturen oder AWS ist.
Kostenmanagement kann komplex werden – wenn Durchsatz, Shard-Anzahl, Aufbewahrungszeiträume und Verbrauchsmuster wachsen, können die Preise steigen.
Die zusätzliche Konfiguration, die erforderlich ist, um mehrere AWS-Dienste miteinander zu verbinden (z. B. das Einrichten von IAM-Rollen, Stream-Verbrauchern, Datenpipelines), kann den Einrichtungsworkflow nicht trivial machen.
In einigen Fällen, wenn ein Verbraucher zurückfällt (Rückstand), kann das Hochskalieren, um aufzuholen, durch Shard-Durchsatzbeschränkungen eingeschränkt sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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