AWS Kinesis: Benefícios E Casos De Uso

O Amazon Kinesis é um dos serviços mais bem gerenciados que são dimensionados de maneira particularmente flexível, especialmente para processar dados em tempo real em um site enorme. Esses serviços podem coletar grandes fluxos de registros de dados consumidos principalmente pelo processo do aplicativo em execução nas instâncias do Amazon EC2. Este Amazon Kinesis é usado para coletar, agilizar os processos e analisar dados para que possamos obter facilmente insights perfeitos e respostas rápidas sobre as informações.

 

AWS Kinesis

Ele também oferece recursos-chave a um preço econômico para lidar com dados racionalizados em uma escala concreta com ferramentas flexíveis de acordo com as necessidades e requisitos.

Por meio do Amazon Kinesis, você também pode obter dados em tempo real, como vídeo, áudio, logs de aplicativos, bem como fluxos de cliques para sites, aprendizado de máquina e outros aplicativos. Essa nova técnica da Amazon permite analisar e processar dados imediatamente, em vez de esperar longas horas após a coleta de dados.

O Amazon Kinesis também é bem usado para resolver muitos problemas, que foi lançado oficialmente em novembro de 2013 durante as conferências Rebirth. O Kinesis foi projetado especificamente para coletar dados de milhares e centenas de fontes diferentes, reunindo-os sob o mesmo teto por meio de filtragem de grupo, agregação e manipulação simples ao transferir dados de um local de origem para um local final.

O Amazon Kinesis está aqui para habilitar o processo e analisar os dados logo após sua chegada e reagir em tempo real, em vez de esperar que os dados sejam coletados antes mesmo de o processo começar. É altamente escalável e suporta provas de conceito ou outras avaliações.

1. Tempo real : o Amazon Kinesis permite receber, armazenar e processar dados em tempo real. Insights podem ser facilmente obtidos em segundos ou minutos.

2. Totalmente gerenciado : o Amazon Kinesis pode executar facilmente aplicativos de streaming e pode ser totalmente gerenciado sem nenhum requisito de gerenciamento de infraestrutura.

3. Escalabilidade : o Amazon Kinesis pode lidar facilmente com qualquer quantidade de dados de streaming e processar facilmente dados de milhares de fontes com baixa latência.

AWS Kinesis

Fonte: https://aws.amazon.com/kinesis/

O que é o Amazon Kinesis Stream?

Esse Amazon Kinesis Stream coleta e processa principalmente grandes quantidades de registros de dados em tempo real. Os aplicativos de processamento de dados chamados Amazon Kinesis Streams Applications podem ser criados facilmente. Os aplicativos típicos de stream do Kinesis leem dados de um stream do Kinesis como registros de dados. Os registros de dados processados ​​podem ser facilmente enviados para painéis que podem gerar alertas facilmente; os dados também podem ser enviados com vários outros relatórios da AWS que são usados ​​para gerar alertas dinamicamente.

Aqui estão os cenários típicos de uso do Amazon Kinesis Stream:

1. Recepção e processamento acelerados de registros e fontes de dados:  Os produtores podem facilmente enviar dados para o stream por meio de uma rota direta. Os sistemas e protocolos de aplicativos são fáceis de portar e manusear. Ele evita principalmente a perda de dados do log de front-end ou a falha do servidor de aplicativos. Ele fornece principalmente dados acelerados para ajudar a alimentar a receita que pode facilmente levar a dados nos servidores.

2. Métricas e relatórios em tempo real:  É possível usar facilmente os dados coletados pelo Kinesis Streams com análise de dados simples e relatórios em tempo real. Pode-se lidar facilmente com o processamento de aplicativos de dados e trabalhar em métricas e relatórios para logs do sistema e do aplicativo que estão fluindo completamente para os dados.

3. Análise de dados em tempo real:  Esta análise de dados em tempo real combina principalmente o poder do processamento paralelo com o valor dos dados em tempo real. Pode-se processar facilmente os fluxos de cliques do site usando cenários em tempo real. Análise de engajamento de usabilidade da Web usando vários aplicativos kinesis stream executados em paralelo.

4. Processamento de fluxo complexo:  é possível criar facilmente gráficos acíclicos direcionados usando aplicativos de streaming do Amazon Kinesis e fluxos de dados. Ele envolve principalmente alimentar dados de vários aplicativos do Amazon Kinesis Streams em outro stream, seguido pelo processamento com diferentes aplicativos do Amazon Kinesis Streams.

O que é o AWS Kinesis Firehose?

O Amazon Kinesis Firehose é um serviço totalmente gerenciado para fornecer dados de streaming em tempo real para destinos como Amazon S3 (Simple Storage Service), Amazon Elasticsearch Service ou Amazon Redshift. Ele é totalmente integrado à plataforma de dados do Kinesis Streaming com o Amazon Kinesis Analytics e o Kinesis Streams.

Com a ajuda do Kinesis Firehose, é fácil escrever aplicativos ou gerenciar recursos. Os produtores de dados podem ser facilmente configurados para enviar dados ao Kinesis Firehose, que pode entregar automaticamente os dados ao campo de destino desejado. Você também pode configurar facilmente o Kinesis Firehose para transformar dados antes de serem entregues.

Estas são algumas características importantes do Kinesis Firehose :

1. Amazon Kinesis Data Streams:  Amazon Kinesis Data Streams O Amazon Kinesis Streams é usado para coletar e processar grandes fluxos de registros de dados em tempo real. Os aplicativos do AWS Kinesis Data Stream, que são aplicativos de processamento de dados, podem ser criados. Esses aplicativos lêem o fluxo de dados na forma de registros de dados. Eles usam a Kinesis Client Library para essas operações e podem ser executados em instâncias do Amazon EC2. Os logs processados ​​podem ser enviados aos painéis da AWS e usados ​​para gerar alertas, enviar dados para outros serviços da AWS e alterar dinamicamente as estratégias de publicidade e preços.

2. Produtor de dados:  o AWS Kinesis Data Firehose oferece a capacidade de carregar fluxos de dados em armazenamentos de dados da AWS. O Kinesis Data Firehose oferece a abordagem mais simples para capturar, transformar e carregar fluxos de dados em armazenamentos de dados da AWS. O gerenciamento de dimensionamento automático na faixa de gigabytes por segundo e o suporte para lotes, criptografia e compactação de dados de streaming também são recursos essenciais no Amazon Kinesis Firehose. O Firehose também ajuda no streaming para RedShift, S3 ou Elastic Search para copiar dados para processamento por outros serviços.

3. Tamanho do buffer e intervalo de buffer:  o Kinesis Data Firehose armazena em buffer os dados de streaming de entrada para um determinado tamanho ou por algum tempo antes de entregá-los aos destinos. O tamanho do buffer e o intervalo do buffer são configuráveis ​​ao criar o fluxo de entrega. O tamanho do buffer está em MB e varia de 1 MB a 128 MB para o destino S3 e de 1 MB a 100 MB para o destino Elasticsearch. O intervalo do buffer é em segundos e varia de 60 segundos a 900 segundos. O Firehose aumenta dinamicamente o tamanho do buffer para recuperar o atraso e garantir que todos os dados sejam entregues ao destino. Se a entrega de dados ao destino estiver atrasada em relação aos dados que estão sendo gravados no fluxo de entrega, o tamanho do buffer será aplicado antes da compactação.

Quais são os benefícios do AWS Kinesis?

Os principais benefícios do AWS Kinesis estão listados abaixo:

1 . Tempo real : o Kinesis Streams fornece processamento de dados em tempo real de maneira confiável e flexível. Uma vez que os dados são gerados, informações de negócios complexas e várias operações podem ser facilmente coletadas continuamente e prontamente respondidas de forma otimizada.

2 . Facilidade de uso : um Kinesis Stream é criado em segundos. Os dados necessários podem ser facilmente colocados em um stream do Kinesis usando a Kinesis Producer Library e a Kinesis Client Library e podem criar aplicativos do Kinesis para processar os dados.

3. Elastic : a taxa de transferência de stream do Amazon Kinesis pode ser facilmente dimensionada de megabytes para terabytes em segundos.
Processamento paralelo: isso ajuda principalmente quando vários aplicativos do Kinesis estão processando o mesmo fluxo simultaneamente. Você pode facilmente ter um aplicativo para fazer análises em tempo real e outro para enviar dados para o Amazon s3.

4. Baixo custo : o Kinesis Streams não tem custos iniciais e o pagamento será feito apenas pelos recursos utilizados.
Confiabilidade: Kinesis Streams que se replicam com várias instalações em uma região da AWS. Os dados podem ser retidos por 24 horas para evitar a perda de dados em caso de falha de uma máquina ou outro aplicativo.

5 . Totalmente Gerenciado : É totalmente gerenciado e pode ser executado facilmente por streaming de todos os aplicativos sem a necessidade de infraestrutura.

6 . Escalabilidade : É muito fácil lidar com qualquer quantidade de dados de streaming com milhares e centenas de fontes com baixa latência.

  • Ele pode criar automaticamente todos os dados transmitidos com cópias perfeitas disponíveis em todas as zonas, juntamente com opções de durabilidade e backup
  • Você pode integrar facilmente todos os dados ao serviço relevante da AWS sem usar os conectores certos, reduzindo a latência dos dados.
  • O Amazon Kinesis terá armazenamento de dados ilimitado com todos os recursos usando os melhores serviços.
  • Todos os processos de streaming de dados podem ser iniciados e configurados em segundos sem precisar de mais.
  • Para reduzir e aumentar todo o poder de computação em segundos,
  • Para manter todo o fluxo de dados, os dados fluem facilmente de acordo.

Recursos do Amazon Kinesis

AWS Kinesis

Fonte – https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/key-concepts.html

 

1. Amazon Kinesis Video Streams: é usado para proteger todos os fluxos de dados, como vídeos, fotos e dispositivos conectados à AWS para aprendizado de máquina, análise e processamento adicional, o que permite acesso a todos os fragmentos de vídeo e criptografa os dados armazenados sem qualquer problemas.

2. Amazon Kinesis Data Streams:  especificamente, esse fluxo de dados do Amazon Kinesis na Amazon é usado para criar aplicativos de modelo personalizado em tempo real por meio do pré-processamento do fluxo de dados usando as estruturas mais populares. As melhores ferramentas, como o Apache Spark, que podem ser executadas com sucesso em instâncias do EC2, podem lidar facilmente com todos os dados armazenados com preços de streaming de dados.

3. Kinesis Data Firehouse:  esse Kinesis data firehouse é armazenado em um data warehouse da AWS próximo a todas as análises com todas as ferramentas de inteligência existentes para capturar, carregar e transformar fluxos de dados em fluxos de dados relevantes. Essas ferramentas podem ser usadas para preparar continuamente todas as cargas de dados por destino com uma análise durável que fornece saída, como análise de dados de streaming.

5. Análise de dados do Kinesis:  O Kinesis Data Analytics no Amazon Kinesis é uma das formas mais fáceis de processar todas as técnicas em tempo real com SQL que devem aprender todas as linguagens de programação com frameworks de processamento. Essa análise de dados kinesis é usada para capturar dados de streaming que podem ser executados com todas as consultas de streaming padrão para antecipar ferramentas de análise para criar alertas respondendo a eles em tempo real.

Casos de uso do Amazon Kinesis

1. Aplicativos de análise de vídeo:  este Amazon Kinesis no aplicativo também é usado para proteger todo o streaming de vídeo para dispositivos equipados com câmera localizados em fábricas, locais públicos, escritórios e residências para a conta da AWS. Esse processo de streaming de vídeo também é usado para reprodução de vídeo, monitoramento de segurança, aprendizado de máquina, detecção de rosto e outras análises.

2. Análise de lote em tempo real:  com este Amazon Kinesis, você também pode executar facilmente todas as etapas analíticas em tempo real em dados relevantes e analisar o processamento em lote de data warehouses por meio de estruturas Hadoop. Data lakes, ciências de dados e aprendizado de máquina são alguns dos métodos mais comuns usados ​​nesses casos. Você usa o Kinesis Firehouse para atualizar todos os modelos de machine learning com mais frequência para saídas de dados novas e precisas para ingerir dados continuamente.

3. Crie aplicativos em tempo real:  se você deseja criar aplicativos em tempo real, também pode usar este Amazon Kinesis para rastrear a detecção de fraudes e os resultados do placar ao vivo. Esse processo pode ser usado para processar facilmente todos os dados transmitidos no Kinesis Streams com análises e dados armazenados no próprio aplicativo com latência de ponta a ponta. Todos esses processos podem ajudá-lo a saber mais sobre clientes, produtos, serviços e aplicativos para que você possa responder imediatamente.

4. Análise de dispositivos IoT:  Este Amazon Kinesis é usado para processar dados de streaming diretamente de dispositivos IoT, como sensores incorporados, decodificadores de TV e dispositivos de consumo. Você também pode usar esses dados para enviar programaticamente alertas em tempo real para ações quando o sensor exceder o limite operacional total. É melhor usar códigos de análise de IoT de amostra ao criar seu aplicativo.

O que é o AWS Kinesis Agent?

O AWS Kinesis Agent é considerado um aplicativo de software Java autônomo que oferece uma maneira fácil de coletar e enviar dados para o Kinesis Firehose.

Preços do AWS Kinesis Analytics e do AWS Kinesis:  quando você procura preços, esses Amazon Kinesis Streams atendem a preços. A definição de preço do AWS Kinesis é baseada principalmente nos tamanhos básicos de Shard Hour e PUT Payload Unit e nos tamanhos ideais de armazenamento estendido. Uma taxa horária também será baseada no número médio de unidades de processamento de cinesiologia. Este Amazon Kinesis Analytics ajuda a dimensionar de forma automática e elástica com o número necessário de KPIs para concluir os modelos de análise.

Conclusão

O Amazon Kinesis também é bem usado para resolver muitos problemas, que foi lançado oficialmente em novembro de 2013 durante as conferências Rebirth. O Kinesis foi projetado especificamente para coletar dados de milhares e centenas de fontes diferentes, reunindo-os sob o mesmo teto por meio de filtragem de grupo, agregação e manipulação simples ao transferir dados de um local de origem para um local final.

  • O Amazon Kinesis Stream coleta e processa principalmente grandes quantidades de registros de dados em tempo real. Aplicativos de processamento de dados chamados Amazon Kinesis Streams Applications podem ser criados facilmente
  • Os produtores de dados podem ser facilmente configurados para enviar dados ao Kinesis Firehose, que pode entregar automaticamente os dados ao campo de destino desejado. Os recursos do AWS Kinesis incluem:- Amazon Kinesis Data Streams, produtor de dados, tamanho do buffer e intervalo do buffer.

Os principais benefícios do AWS Kinesis são: - Em tempo real, fácil de usar, elástico, baixo custo e totalmente gerenciado. Os casos de uso do Amazon Kinesis consistem em aplicativos de análise de vídeo, análises em lote em tempo real, criação de aplicativos em tempo real, análise de dispositivos IoT

  • Essa análise de dados kinesis é usada para capturar dados de streaming que podem ser executados com todas as consultas de streaming padrão para antecipar ferramentas de análise para criar alertas respondendo a eles em tempo real.

 Fonte: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/07/aws-kinesis-benefits-use-cases/

#aws 

What is GEEK

Buddha Community

AWS Kinesis: Benefícios E Casos De Uso
Rory  West

Rory West

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AWS Lambda with Kinesis Trigger: 6 Pitfalls and How to Fix Them

Kinesis Data Streams are the solution for real-time streaming and analytics at scale. As we learned last November, AWS themselves use it internally to keep, well, AWS working.

Kinesis works very well with AWS Lambda. Creating a function that will process incoming records is easy, especially if we leverage the Serverless Framework or SAM to deploy required resources.

The simplicity of setting up a Kinesis trigger for a Lambda function may be deceptive. There are pitfalls that can cause problems we will spot only later, in the production environment. I learned about some of them the hard way, so let’s say I speak from the experience.

Simple Kinesis trigger

Let’s start with a Kinesis stream and a Lambda function that handles incoming records. I will use the Serverless Framework here, but we can achieve the same with SAM or raw CloudFormation.

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Seamus  Quitzon

Seamus Quitzon

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AWS Cost Allocation Tags and Cost Reduction

Bob had just arrived in the office for his first day of work as the newly hired chief technical officer when he was called into a conference room by the president, Martha, who immediately introduced him to the head of accounting, Amanda. They exchanged pleasantries, and then Martha got right down to business:

“Bob, we have several teams here developing software applications on Amazon and our bill is very high. We think it’s unnecessarily high, and we’d like you to look into it and bring it under control.”

Martha placed a screenshot of the Amazon Web Services (AWS) billing report on the table and pointed to it.

“This is a problem for us: We don’t know what we’re spending this money on, and we need to see more detail.”

Amanda chimed in, “Bob, look, we have financial dimensions that we use for reporting purposes, and I can provide you with some guidance regarding some information we’d really like to see such that the reports that are ultimately produced mirror these dimensions — if you can do this, it would really help us internally.”

“Bob, we can’t stress how important this is right now. These projects are becoming very expensive for our business,” Martha reiterated.

“How many projects do we have?” Bob inquired.

“We have four projects in total: two in the aviation division and two in the energy division. If it matters, the aviation division has 75 developers and the energy division has 25 developers,” the CEO responded.

Bob understood the problem and responded, “I’ll see what I can do and have some ideas. I might not be able to give you retrospective insight, but going forward, we should be able to get a better idea of what’s going on and start to bring the cost down.”

The meeting ended with Bob heading to find his desk. Cost allocation tags should help us, he thought to himself as he looked for someone who might know where his office is.

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Christa  Stehr

Christa Stehr

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How To Unite AWS KMS with Serverless Application Model (SAM)

The Basics

AWS KMS is a Key Management Service that let you create Cryptographic keys that you can use to encrypt and decrypt data and also other keys. You can read more about it here.

Important points about Keys

Please note that the customer master keys(CMK) generated can only be used to encrypt small amount of data like passwords, RSA key. You can use AWS KMS CMKs to generate, encrypt, and decrypt data keys. However, AWS KMS does not store, manage, or track your data keys, or perform cryptographic operations with data keys.

You must use and manage data keys outside of AWS KMS. KMS API uses AWS KMS CMK in the encryption operations and they cannot accept more than 4 KB (4096 bytes) of data. To encrypt application data, use the server-side encryption features of an AWS service, or a client-side encryption library, such as the AWS Encryption SDK or the Amazon S3 encryption client.

Scenario

We want to create signup and login forms for a website.

Passwords should be encrypted and stored in DynamoDB database.

What do we need?

  1. KMS key to encrypt and decrypt data
  2. DynamoDB table to store password.
  3. Lambda functions & APIs to process Login and Sign up forms.
  4. Sign up/ Login forms in HTML.

Lets Implement it as Serverless Application Model (SAM)!

Lets first create the Key that we will use to encrypt and decrypt password.

KmsKey:
    Type: AWS::KMS::Key
    Properties: 
      Description: CMK for encrypting and decrypting
      KeyPolicy:
        Version: '2012-10-17'
        Id: key-default-1
        Statement:
        - Sid: Enable IAM User Permissions
          Effect: Allow
          Principal:
            AWS: !Sub arn:aws:iam::${AWS::AccountId}:root
          Action: kms:*
          Resource: '*'
        - Sid: Allow administration of the key
          Effect: Allow
          Principal:
            AWS: !Sub arn:aws:iam::${AWS::AccountId}:user/${KeyAdmin}
          Action:
          - kms:Create*
          - kms:Describe*
          - kms:Enable*
          - kms:List*
          - kms:Put*
          - kms:Update*
          - kms:Revoke*
          - kms:Disable*
          - kms:Get*
          - kms:Delete*
          - kms:ScheduleKeyDeletion
          - kms:CancelKeyDeletion
          Resource: '*'
        - Sid: Allow use of the key
          Effect: Allow
          Principal:
            AWS: !Sub arn:aws:iam::${AWS::AccountId}:user/${KeyUser}
          Action:
          - kms:DescribeKey
          - kms:Encrypt
          - kms:Decrypt
          - kms:ReEncrypt*
          - kms:GenerateDataKey
          - kms:GenerateDataKeyWithoutPlaintext
          Resource: '*'

The important thing in above snippet is the KeyPolicy. KMS requires a Key Administrator and Key User. As a best practice your Key Administrator and Key User should be 2 separate user in your Organisation. We are allowing all permissions to the root users.

So if your key Administrator leaves the organisation, the root user will be able to delete this key. As you can see **KeyAdmin **can manage the key but not use it and KeyUser can only use the key. ${KeyAdmin} and **${KeyUser} **are parameters in the SAM template.

You would be asked to provide values for these parameters during SAM Deploy.

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