Amazon Kinesis est une suite de services gérés conçus pour collecter, traiter et analyser des données en streaming en temps réel à grande échelle. Il permet aux organisations de gérer de grands volumes de données provenant de sources diverses telles que les flux de clics sur les sites Web, les journaux d'événements de bases de données, les transactions financières, les flux de médias sociaux et les appareils IoT. En facilitant l'ingestion et l'analyse des données en temps réel, Kinesis permet aux entreprises de tirer des informations exploitables rapidement, améliorant ainsi les processus de prise de décision et l'efficacité opérationnelle. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Kinesis Data Streams : Permet la capture continue de gigaoctets de données par seconde à partir de plusieurs sources, offrant un accès à faible latence pour les applications d'analytique en temps réel. - Kinesis Data Firehose : Permet le chargement fiable de données en streaming dans des lacs de données, des magasins de données et des services d'analytique, prenant en charge des destinations comme Amazon S3, Amazon Redshift et Amazon Elasticsearch. - Kinesis Data Analytics : Offre un traitement en temps réel des données en streaming en utilisant SQL standard ou Apache Flink, permettant aux utilisateurs d'effectuer des requêtes et des transformations complexes sans programmation intensive. - Kinesis Video Streams : Facilite l'ingestion, le traitement et le stockage sécurisés de flux vidéo provenant d'appareils connectés, prenant en charge des applications telles que l'analytique vidéo basée sur l'apprentissage automatique et la surveillance en temps réel. Valeur principale et problème résolu : Amazon Kinesis répond au défi du traitement et de l'analyse des flux de données en temps réel à grande échelle en fournissant une plateforme entièrement gérée, évolutive et sécurisée. Il élimine les complexités associées à la construction et à la maintenance de solutions de données en streaming personnalisées, permettant aux organisations de se concentrer sur la dérivation d'informations et de réagir aux informations en temps réel. Cette capacité est cruciale pour les applications nécessitant un traitement immédiat des données, telles que la détection de fraude, les classements en direct, la surveillance en temps réel et l'analytique IoT.