¿Qué es Amazon Kinesis Data Analytics para aplicaciones SQL? - Guía para desarrolladores de Amazon Kinesis Data Analytics

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

¿Qué es Amazon Kinesis Data Analytics para aplicaciones SQL?

Con Amazon Kinesis Data Analytics para aplicaciones SQL, puede procesar y analizar datos de streaming mediante SQL estándar. El servicio le permite crear rápidamente y ejecutar un potente código SQL en orígenes de streaming para realizar análisis de serie temporal, alimentar paneles en tiempo real y crear métricas en tiempo real.

Para comenzar a utilizar Kinesis Data Analytics, debe crear una aplicación de análisis de datos Kinesis que lea y procese constantemente datos de streaming. El servicio admite la ingestión de datos de orígenes de streaming de datos de Amazon Kinesis Data Streams y de Amazon Kinesis Data Firehose. A continuación, cree código SQL con el editor interactivo y pruébelo con datos de streaming en vivo. También puede configurar los destinos a los que desea que Kinesis Data Analytics envíe los resultados.

Kinesis Data Analytics admite Amazon Kinesis Data Firehose (Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service y Splunk),AWS Lambday Amazon Kinesis Data Streams como destinos.

¿Cuándo debo utilizar Amazon Kinesis Data Analytics?

Amazon Kinesis Data Analytics le permite crear rápidamente un código SQL que lee, procesa y almacena datos de manera continua en casi tiempo real. Puede utilizar consultas SQL estándar con los datos de streaming para crear aplicaciones que transformen y proporcionen información valiosa a partir de los datos. A continuación se indican algunos escenarios de ejemplo para utilizar Kinesis Data Analytics:

  • Generar análisis de series temporales: puede calcular métricas en ventanas de tiempo y, a continuación, transmitir los valores a Amazon S3 o Amazon Redshift a través de una secuencia de entrega de datos de Kinesis.

  • Alimentar paneles en tiempo real: puede enviar los resultados de datos de streaming agregados y procesados descendentes para alimentar paneles en tiempo real.

  • Crear métricas en tiempo real: puede crear métricas personalizadas y disparadores para usarlos en la monitorización, las notificaciones y las alarmas en tiempo real.

Para obtener información sobre los elementos del lenguaje SQL compatibles con Kinesis Data Analytics, consulteReferencia de SQL de Amazon Kinesis Data Analytics.

¿Es la primera vez que usa Amazon Kinesis Data Analytics?

Si utiliza Amazon Kinesis Data Analytics por primera vez, le recomendamos que lea las siguientes secciones en orden:

  1. Lea la sección “Cómo funciona” de esta guía.​ Esta sección presenta varios componentes de Kinesis Data Analytics con los que va a trabajar para crear una experiencia integral. Para obtener más información, consulte Amazon Kinesis Data Analytics para aplicaciones SQL: Cómo funciona.

  2. Haga los ejercicios de la introducción. Para obtener más información, consulte Introducción a Amazon Kinesis Data Analytics para aplicaciones SQL.

  3. Explore los conceptos de SQL de streaming.​ Para obtener más información, consulte Conceptos de SQL de Streaming.

  4. Consulte los ejemplos adicionales.​ Para obtener más información, consulte Aplicaciones de ejemplo.