Amazon Kinesis를 사용하면 실시간으로 스트리밍 데이터를 수집, 버퍼링 및 처리할 수 있으므로 몇 시간 또는 며칠이 아니라 몇 초 또는 몇 분 만에 통찰력을 얻을 수 있습니다.

Amazon Kinesis는 완전 관리형으로 스트리밍 애플리케이션을 운영하므로 사용자는 인프라를 관리할 필요가 없습니다.

Amazon Kinesis는 모든 규모의 스트리밍 데이터를 처리하고 매우 짧은 지연 시간으로 수많은 소스의 데이터를 처리할 수 있습니다.

Amazon Kinesis를 사용하여 가정, 사무실, 공장 및 공공장소의 카메라가 장착된 디바이스에서 비디오를 AWS로 안전하게 스트리밍할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 비디오 스트림을 비디오 재생, 보안 모니터링, 얼굴 탐지, 기계 학습 및 기타 분석에 사용할 수 있습니다.

Amazon Kinesis에서는 기존에 데이터 웨어하우스에서 배치 처리를 사용하거나 하둡 프레임워크를 사용하여 분석하던 데이터에 대해 실시간 분석을 수행할 수 있습니다. 가장 일반적인 사용 사례로는 데이터 레이크, 데이터 과학 및 기계 학습을 들 수 있습니다. Kinesis Firehose를 사용하여 스트리밍 데이터를 지속적으로 S3 데이터 레이크로 로드할 수 있습니다. 또한, 새로운 데이터를 사용할 수 있게 됨에 따라 기계 학습 모델을 좀 더 빈번하게 업데이트를 하여 결과의 정확성과 안정성을 보장할 수 있습니다. 실습 자습서 사용해 보기 »

애플리케이션 모니터링, 사기 탐지, 실시간 순위표와 같은 실시간 애플리케이션에 Amazon Kinesis를 사용할 수 있습니다. 밀리초의 엔드 투 엔드 지연 시간으로 Kinesis Streams를 사용하여 스트리밍 데이터를 수집하고, Kinesis Analytics를 사용하여 이를 처리하며, Kinesis Streams를 사용하여 결과를 데이터 스토어나 애플리케이션으로 내보낼 수 있습니다. 이는 고객, 애플리케이션 및 제품이 지금 어떤 상태인지 파악하고 신속하게 대응하는 데 도움이 됩니다. 자세한 내용은 이 백서 참조 »

Amazon Kinesis를 사용하여 가전제품, 내장 센서, TV 셋톱박스 등과 같은 IoT 디바이스에서 전송되는 스트리밍 데이터를 처리할 수 있습니다. 그런 다음 센서가 특정 운영 임계값을 초과하는 경우 이 데이터를 사용하여 실시간 알림을 전송하거나 프로그래밍 방식으로 다른 조치를 취할 수 있습니다. AWS 샘플 IoT 분석 코드를 사용하여 애플리케이션은 구축합니다. 처음부터 새로 시작할 필요가 없습니다. 샘플 코드 다운로드 »