Amazon Kinesis でストリーミングデータをリアルタイムで収集、処理、分析することが簡単になるため、インサイトを適時に取得して新しい情報に迅速に対応できます。Amazon Kinesis はストリーミングデータをコスト効率を考慮してあらゆる規模で処理する主要機能と、アプリケーションの要件に最適なツールを選択できる融通性を備えています。Amazon Kinesis をお使いになると、アプリケーションログ、ウェブサイトのクリックストリーム、IoT テレメトリーデータ、そしてデータベース、データレイク、データウェアハウスの詳細のようなリアルタイムデータを取得できます。または、このデータを使用して独自のリアルタイムアプリケーションを構築できます。Amazon Kinesis はデータを受信するとすぐに処理および分析するため、すべてのデータを収集するのを待たずに処理を開始してリアルタイムで応答することが可能です。
従来は、データ分析にデータウェアハウスの一括処理機能や Hadoop フレームワークを使用していましたが、Amazon Kinesis をお使いになるとデータのリアルタイム分析を実行できます。最も一般的なユースケースはデータレイク、データサイエンス、機械学習です。Kinesis Firehose を使用すれば、ストリーミングデータを S3 データレイクに継続的にロードできます。新しいデータが利用可能になり次第、機械学習モデルを更新して、出力の精度と信頼性を高めることもできます。
Zillow は Kinesis Streams を使用して公開レコードデータや MLS リスティングを収集し、住宅価値の見積もりをほぼリアルタイムで更新するため、住宅購入者と買い手は最新情報を確認することができます。また、Zillow は Kinesis Firehose を使用して同じデータを S3 データレイクにも送信するため、すべてのアプリケーションで最新情報を利用できます。導入事例を読む »
Hearst は Kinesis Streams、Kinesis Firehose、Amazon Elasticsearch Service を使用して、世界中の 300 を超える Hearst のウェブサイトから 1 日 30 テラバイトのデータを送信および処理するクリックストリーム分析ソリューションを構築しました。このプラットフォームにより、Hearst の編集者は、ウェブサイトのクリックから集約データまで、データストリーム全体を数分以内で利用することができます。導入事例を読む »
Amazon Kinesis はアプリケーションのモニタリング、不正使用の検出、ライブリーダーボードのようなリアルタイムアプリケーションに使用できます。Kinesis Streams でストリーミングデータを取得し、Kinesis Analytics でそのデータを処理し、Kinesis Streams で結果をデータストアやアプリケーションにミリ秒のエンドツーエンドレイテンシーで送信します。これにより、お客様、アプリケーション、製品の現状を把握し、迅速に対応することが可能になります。
MLBAM は Amazon Kinesis を使用して独自の Statcast サービスを構築し、各シーズンのペタバイトものデータを分析してリアルタイムの情報をファン、報道陣、チームに配信しています。これにより、メジャーリーグの試合の動きや精力的な活動を理解しやすくなります。動画を見る »
Netflix は Amazon Kinesis を使用してすべてのアプリケーション間のコミュニケーションを監視するため、問題をすぐに検出して修理し、稼働時間と利用可能性の高いサービスをお客様に提供しています。導入事例を読む »
Amazon Kinesis を使用して、民生機器、組み込みセンサー、テレビのセットトップボックスなどの IoT デバイスからのストリーミングデータを処理できます。そして、センサーが特定の操作しきい値を超えた際に、このデータを使用してリアルタイムのアラートを送信したり、その他の措置をプログラム設定したりできます。
Sonos は Amazon Kinesis を使用してワイヤレス Hi-Fi オーディオ機器から毎週 10 億件ものイベントを監視し、優れたオーディオエクスペリエンスをお客様に提供します。 re:Invent セッションの視聴 »
Hello Inc. は Kinesis Streams を使用してマットレスに埋め込んだセンサーからリアルタイムデータを収集および処理し、Kinesis Firehose を使用して処理済みの情報を Amazon Redshift にロードしています。Hello のお客様は睡眠パターンや、室温や湿度などの睡眠に影響を与える条件を監視して、質の高い睡眠を取ることができます。導入事例を読む »
Amazon Kinesis の新機能の詳細については、 最新情報のページをご覧ください。
2016 年に AWS では、Apache ログの取り込みと可視化のための ELK (Amazon Elasticsearch Service、オープンソースツールの Logstash、Kibana) の代替として、EKK スタック (Amazon Elasticsearch Service、Amazon Kinesis、Elastic からのオープンソースプラグインである Kibana) を導入しました。EKK スタックの主要な機能の 1 つは、データ転送が Amazon Kinesis Firehose エージェント経由で処理されることです。この投稿では、AWS Lambda を使って Amazon Kinesis Firehose でデータ転送を処理することで EKK ソリューションを最適化する方法について説明します。
テストデータを生成して Amazon Kinesis に送信するユーザーフレンドリーなツールがあればすばらしいと思いませんか?そこで、Amazon Kinesis Data Generator (KDG) の登場です。
Amazon Kinesis Firehose は、リアルタイムのストリーミングデータを Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) などの送信先に配信するフルマネージド型サービスです。この投稿では、受信したソースデータをシームレスに変換して、変換データを送信先に配信する、配信ストリーム上のデータ変換機能を紹介します。
この投稿では、Amazon Kinesis Analytics で利用可能な RANDOM_CUT_FOREST 関数を使用して、ウェブトラフィックストリームの異常をリアルタイムに検出する分析パイプラインを紹介します。
Amazon Kinesis およびリアルタイムストリーミング分析に関連するブログ記事のリストについては、ブログ記事のページを参照してください。
Amazon Kinesis は簡単に使用開始できます。AWS アカウントにサインアップするか、AWS アカウントをすでにお持ちの場合は AWS マネジメントコンソールにサインインして Amazon Kinesis を起動します。
