Amazon Kinesis 向けストリーミングデータソリューション | AWS ソリューション | AWS ソリューションライブラリ
Amazon Kinesis 向けストリーミングデータソリューションには、4 つのデプロイオプションと付属の AWS CloudFormation テンプレートが含まれています。これらのテンプレートは、ダッシュボードやアラームによるデータモニタリングやデータセキュリティなど、ストリーミングデータのベストプラクティスを適用するように設定されています。 ストリーミングデータは、データプロデューサーから送り込まれる大量のデータを処理できる、規模の大きいスケーラブルなストレージによって永続的にキャプチャされる必要があります。プロデューサーは数千のデータソースであり、それぞれが継続的にストリーミングデータを生成し、通常は、同時に小さなサイズ (キロバイト単位) でレコードを送信します。この AWS ソリューションを使用すると、モバイルまたはウェブアプリケーションを使用して顧客が生成したログファイルな
Apache Flink と Amazon Kinesis Data Analytics for Java アプリケーションを使用して、ストリーミングアプリケーションを構築、実行する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Apache Flink と Amazon Kinesis Data Analytics for Java アプリケーションを使用して、ストリーミングアプリケーションを構築、実行する ストリーム処理によってリアルタイムデータの収集、処理、分析が容易となるため、洞察が継続して生まれ、新たに生じる状況にも素早く対応できるようになります。この機能は得られた洞察の価値が、時間の経過とともに減少する場合に役立ちます。つまり検出した状況に迅速に対応できればできるほど、この反応がより価値のあるものとなります。たとえば不正なクレジットカードのトランザクションが発生し、それを分析してブロックするようなストリーミングアプリケーションを考えてみましょう。そのアプリケーションを従来のバッチ指向のもの、つまりその日の営業を終了する際に不正な取引を識別して、翌朝にはレポ
AWS上でApache Flinkを使用してリアルタイムストリーム処理パイプラインを構築する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS上でApache Flinkを使用してリアルタイムストリーム処理パイプラインを構築する 今日のビジネス環境では、多様なデータソースが着実に増加していく中で、データが継続的に生成されています。したがって、このデータを継続的にキャプチャ、格納、および処理して、大量の生データストリームを実用的な洞察に素早く繋げることは、組織にとって大きな競争上のメリットになっています。 Apache Flinkは、このようなストリーム処理パイプラインの基礎を形成するのに適したオープンソースプロジェクトです。ストリーミングデータの継続的な分析に合わせたユニークな機能を提供しています。しかし、Flinkを基にしたパイプラインの構築と維持には、物理的なリソースと運用上の努力に加え、かなりの専門知識が必要になることがよくあります。 この記事では、Amazon E
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Kinesis Data Streams Immersion Day
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https://d1.awsstatic.com/Solutions/ja_JP/connected-vehicle-solution.pdf
Amazon Kinesis Analytics によるストリーミングデータのリアルタイム分析
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/kinesisanalytics/latest/dev/analytics-api.pdf
