AWS – Amazon Kinesis : en quoi consiste ce service ? Quels tarifs ?

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Amazon Kinesis est un service managé qui permet de collecter, traiter et analyser des flux de données en temps réel, et à grande échelle. Ce service peut être utilisé dans le but de collecter de grands volumes de données consommées par des processus d’applications s’exécutant sur des instances Amazon EC2 (service de location de serveurs pour exécuter des applications web).

Initialement lancé en 2013 lors de la conférence Re:Invent, il est conçu pour la collecte de données provenant de milliers de sources différentes en les regroupant, en les agrégeant et en effectuant des manipulations simples tout en transférant les données de la source à la destination.

Dans quels cas utiliser Kinesis ?

Avant d’entrer plus en détail sur le fonctionnement de Kinesis, faisons un tour d’horizon des cas d’utilisation les plus courant : 

  • Applications d’analyse de vidéo : Diffusion sécurisée de vidéo en streaming vers AWS depuis des appareils connectés. On pense par exemple aux maisons connectées, aux vidéos de surveillance ou encore à l’automatisation industrielle.
  • Relevés d’informations sur des sites web, tels que le parcours des utilisateurs, le partage d’informations entre différentes applications, l’analyse en temps réel, etc.
  • Application de streaming (traitement en temps réel) de diverses informations, pour la détection de fraude, les besoins en très haute disponibilité, la surveillance de flux bancaires, etc.
  • Traitements de données provenant d’appareils connectés (IoT) tels que certaines télévisions, des équipements électroménagers, etc.

Quels sont les avantages de Amazon Kinesis ?

Le service de traitement de données en temps réel proposé par Amazon Web Services offre une grande flexibilité et adaptabilité. Avec cette solution, les entreprises peuvent prendre des décisions rapides et ainsi adapter leur processus en conséquence.

Kinesis est évolutif et s’adapte facilement aux charges de travail variables et aux volumes de données importants, tout en offrant une facilité d’utilisation grâce à sa console de gestion. De plus, il s’intègre facilement avec les autres services AWS, et dispose de sécurité renforcée.

Zoom sur l’architecture

Amazon Kinesis dispose d’une architecture basée sur un modèle de streaming de données à grande échelle, qui permet de collecter, de stocker et de traiter les données en temps réel à partir de sources diverses, comme le montre le diagramme suivant :

Afin de comprendre les principaux éléments de son architecture, intéressons-nous d’abord aux sources de données qu’utilise Amazon Kinesis. Elles peuvent provenir de sources très variées, comme des applications web ou mobiles, des capteurs IoT, applications d’entreprises, ou encore de médias sociaux. De manière générale, Amazon Kinesis accepte des données de streaming de n’importe quelle source permettant d’envoyer ce type de données.

Les principaux éléments de son architecture sont les suivants : 

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  • Amazon Kinesis Data Streams : Les données de streaming sont stockées dans des partitions Amazon Kinesis Data Streams, qui est le service de diffusion en continu de données à haute performance de Amazon Kinesis.
  • Amazon Kinesis Data Firehose : Les données de streaming sont transférées depuis Amazon Kinesis Data Streams vers ce service, qui permet de livrer les données vers des destinations variées, telles que Amazon S3, Amazon Redshift ou Amazon Elasticsearch Service.
  • Amazon Kinesis Data Analytics : Les données de streaming peuvent être analysées en temps réel dans ce service à l’aide du langage SQL standard à mesure qu’elles arrivent.
  • Amazon Kinesis Video Streams : Ce service permet de capturer, de stocker et de diffuser des flux vidéo en continu à partir de sources diverses, telles que des caméras IP ou des smartphones.

Intégration avec les autres services

Dans le but de créer des solutions de traitement de données plus complètes et efficaces, Amazon Kinesis s’intègre parfaitement avec d’autres services Amazon, que nous allons évoquer sans entrer dans les détails : 

  • Les différents services S3, qui permettront de stocker les données collectées par les flux Kinesis,
  • Amazon EMR accordera la possibilité de faire des analyses plus pointues en temps réel sur les données collectées par Kinesis,
  • Amazon Lambda afin d’effectuer des traitements spécifiques qui pourront être déclenchés automatiquement selon certains évènements,
  • Amazon Redshift afin d’avoir accès à des outils de visualisations en temps réel,
  • Amazon Elasticsearch afin d’indexer et de rechercher les données en temps réel

En  intégrant Amazon Kinesis avec les autres services, nous obtenons donc la recette idéale qui permettra aux entreprises d’avoir des solutions de traitement complètes et efficaces et disposant d’une sécurité renforcée et de coûts réduits.

Système de tarification

Amazon Kinesis propose une tarification flexible et basée sur l’utilisation. Ainsi, les frais vont dépendre de différents facteurs, comme le nombre de flux de données, le nombre de requêtes, le volume de données stockées et le volume de données transférées.

Le coût de base comprend un tarif horaire pour chaque instance de traitement ainsi qu’un tarif horaire pour chaque instance de réplication. Des frais supplémentaires s’appliqueront ensuite qui seront fonction de l’utilisation ou encore des intégrations avec les autres services.

Amazon Kinesis propose néanmoins une période d’essai gratuite permettant de tester le service, et d’utiliser les outils de surveillance et d’analyse de coût afin d’ajuster le tarif en conséquence.

Conclusion

Cet article nous a permis de comprendre la puissance que propose Amazon Kinesis pour la collecte, le traitement et l’analyse de données en temps réel. Grâce à sa flexibilité et à sa capacité d’intégration avec d’autres services AWS, Kinesis offre aux entreprises une myriade d’options. Les coûts de Kinesis, basés sur l’utilisation, vont varier selon les besoins, mais des outils d’optimisation sont disponibles pour aider les entreprises à pouvoir créer des solutions afin de répondre à des besoins spécifiques et ainsi améliorer les prises de décisions.

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