Amazon Kinesis ist ein Managed Service, mit dem Datenströme in Echtzeit und in großem Umfang gesammelt, verarbeitet und analysiert werden können. Dieser Dienst kann verwendet werden, um große Datenmengen zu sammeln, die von Anwendungsprozessen verbraucht werden, die auf Amazon EC2-Instanzen laufen (ein Dienst, bei dem Server zur Ausführung von Webanwendungen gemietet werden).
Es wurde ursprünglich 2013 auf der Re:Invent-Konferenz vorgestellt und ist darauf ausgelegt, Daten aus Tausenden von verschiedenen Quellen zu sammeln, indem sie zusammengefasst, aggregiert und einfache Manipulationen durchgeführt werden, während die Daten von der Quelle zum Ziel übertragen werden.
In welchen Fällen sollte Amazon Kinesis verwendet werden?
Bevor wir näher auf die Funktionsweise von Kinesis eingehen, werfen wir einen Blick auf die häufigsten Anwendungsfälle:
- Anwendungen zur Videoanalyse: Sicheres Streaming von Videos von vernetzten Geräten zu AWS. Beispiele hierfür sind vernetzte Häuser, Überwachungsvideos oder industrielle Automatisierung.
- Erhebung von Informationen auf Websites, z. B. über die Reise von Nutzern, Austausch von Informationen zwischen verschiedenen Anwendungen, Echtzeitanalyse usw.
- Streaming-Anwendungen (Echtzeitverarbeitung) verschiedener Informationen, z. B. zur Betrugserkennung, für Hochverfügbarkeitsanforderungen, zur Überwachung von Bankbewegungen usw.
- Verarbeitung von Daten aus vernetzten Geräten (IoT) wie z. B. Fernsehern, Haushaltsgeräten etc.
Was sind die Vorteile von Amazon Kinesis?
Der von Amazon Web Services angebotene Echtzeit-Datenverarbeitungsdienst bietet eine hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Mit dieser Lösung können Unternehmen schnelle Entscheidungen treffen und so ihre Prozesse entsprechend anpassen.
Amazon Kinesis ist skalierbar, passt sich leicht an wechselnde Arbeitslasten und große Datenmengen an und bietet mit seiner Verwaltungskonsole eine hohe Benutzerfreundlichkeit. Außerdem lässt es sich leicht in andere AWS-Dienste integrieren und verfügt über erhöhte Sicherheit.
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Werfen wir einen Blick auf die Architektur...
Amazon Kinesis verfügt über eine Architektur, die auf einem groß angelegten Datenstreaming-Modell basiert, mit dem Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit gesammelt, gespeichert und verarbeitet werden können, wie das folgende Diagramm zeigt:
Um die wichtigsten Elemente der Architektur zu verstehen, sollten wir uns zunächst mit den Datenquellen beschäftigen, die Amazon Kinesis verwendet. Diese können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, wie z. B. Web- und Mobilanwendungen, IoT-Sensoren, Unternehmensanwendungen oder sozialen Medien. Im Allgemeinen akzeptiert Amazon Kinesis Streaming-Daten von jeder Quelle, die diese Art von Daten senden kann.
Die wichtigsten Elemente seiner Architektur sind die folgenden:
- Amazon Kinesis Data Streams: Die Streaming-Daten werden in Amazon Kinesis Data Streams-Partitionen gespeichert. Amazon Kinesis Data Streams ist der hochleistungsfähige Daten-Streaming-Dienst von Amazon Kinesis.
- Amazon Kinesis Data Firehose: Die Streamingdaten werden von Amazon Kinesis Data Streams an diesen Dienst weitergeleitet, der die Daten an verschiedene Ziele wie Amazon S3, Amazon Redshift oder Amazon Elasticsearch Service liefert.
- Amazon Kinesis Data Analytics: Streaming-Daten können in diesem Dienst mithilfe der Standard-SQL-Sprache in Echtzeit analysiert werden, während sie ankommen.
- Amazon Kinesis Video Streams: Mit diesem Dienst können Videostreams aus verschiedenen Quellen, wie IP-Kameras oder Smartphones, erfasst, gespeichert und gestreamt werden.
Integration mit anderen Diensten
Um umfassendere und effizientere Datenverarbeitungslösungen zu schaffen, lässt sich Amazon Kinesis nahtlos in andere Amazon-Dienste integrieren, die wir hier erwähnen wollen, ohne zu sehr ins Detail zu gehen:
- Die verschiedenen S3-Dienste, die es ermöglichen werden, die von den Kinesis-Feeds gesammelten Daten zu speichern,
Amazon EMR wird die Möglichkeit bieten, die von Kinesis gesammelten Daten in Echtzeit genauer zu analysieren,
Amazon Lambda, um spezifische Verarbeitungen durchzuführen, die bei bestimmten Ereignissen automatisch ausgelöst werden können, - Amazon Redshift, um Zugang zu Visualisierungstools in Echtzeit zu erhalten,
- Amazon Elasticsearch, um die Daten in Echtzeit zu indizieren und zu durchsuchen.
Wenn wir Amazon Kinesis mit den anderen Diensten integrieren, haben wir also das ideale Rezept, das es Unternehmen ermöglicht, umfassende und effiziente Verarbeitungslösungen mit erhöhter Sicherheit und geringeren Kosten zu haben.
Preisgestaltung
Amazon Kinesis bietet eine flexible, nutzungsbasierte Preisgestaltung. Die Kosten hängen von verschiedenen Faktoren ab, z. B. von der Anzahl der Datenströme, der Anzahl der Abfragen, der Menge der gespeicherten Daten und der Menge der übertragenen Daten.
Die Grundkosten umfassen einen Stundensatz für jede Verarbeitungsinstanz und einen Stundensatz für jede Replikationsinstanz. Danach fallen weitere Gebühren an, die von der Nutzung oder auch von der Integration mit anderen Diensten abhängen.
Amazon Kinesis bietet jedoch eine kostenlose Testphase an, in der du den Service ausprobieren und die Tools zur Kostenüberwachung und -analyse nutzen kannst, um den Preis entsprechend anzupassen.
Fazit
Dieser Artikel hat uns gezeigt, wie leistungsfähig Amazon Kinesis für die Sammlung, Verarbeitung und Analyse von Daten in Echtzeit ist. Dank seiner Flexibilität und der Möglichkeit, sich in andere AWS-Dienste zu integrieren, bietet Kinesis Unternehmen eine Vielzahl von Optionen. Die Kosten für Kinesis sind nutzungsabhängig und variieren je nach Bedarf, aber es stehen Optimierungswerkzeuge zur Verfügung, die Unternehmen dabei helfen, Lösungen für spezifische Anforderungen zu entwickeln und so die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Da du nun alles über Amazon Kinesis weißt, kannst du damit beginnen, dich mit anderen AWS-Diensten vertraut zu machen. Hierfür bist du DataScientest genau richtig.
