Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications とは - Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications 開発者ガイド

新しいプロジェクトでは、SQL アプリケーション用 Kinesis Data Analytics ではなく、新しい Kinesis Data Analytics スタジオを使用することをお勧めします。Kinesis Data Analytics Studio は使いやすさと高度な分析機能を兼ね備えているため、高度なストリーム処理アプリケーションを数分で構築できます。

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Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications とは

SQL アプリケーション用の Amazon Kinesis Data Analytics を使用すると、標準の SQL を使用してストリーミングデータを処理および分析できます。このサービスでは、時系列分析の実行、リアルタイムでのダッシュボードへのフィード、リアルタイムでのメトリクス作成を行う強力な SQL コードを、ストリーミングソースに対してすぐに作成、実行できます。

Kinesis Data Analytics を使い始めるには、ストリーミングデータを継続的に読み込んで処理する Kinesis データ分析アプリケーションを作成します。このサービスでは、Amazon Kinesis Data Streams および Amazon Kinesis Data Firehose ストリーミングソースからのデータの取り込みがサポートされています。その後、インタラクティブなエディタを使用して SQL コードを作成し、ライブストリーミングデータでテストします。Kinesis Data Analytics が結果を送信する宛先を設定することもできます。

Kinesis Data Analytics は Amazon Kinesis Data Firehose (Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon OpenSearch Service、Splunk)、、AWS Lambdaおよび Amazon Kinesis Data Streams を宛先としてサポートしています。

Amazon Kinesis Data Analytics が適している用途

Amazon Kinesis Data Analytics を使用すると、ほぼリアルタイムでデータを継続的に読み取り、処理、保存する SQL コードをすばやく作成できます。標準 SQL クエリをストリーミングデータに対して使用し、データを変換してそこから洞察を提供することができるアプリケーションを構築できます。以下に示しているのは、Kinesis Data Analytics を使用するシナリオの例です。

  • 時系列分析の生成 — 時間枠にわたってメトリックスを計算し、Kinesis データ配信ストリームを通じて Amazon S3 または Amazon Redshift に値をストリーミングできます。

  • リアルタイムダッシュボードへのフィード — 集計および処理されたストリーミングデータの結果をダウンストリームに送信して、リアルタイムダッシュボードにフィードできます。

  • リアルタイムの指標の作成 — リアルタイムの監視、通知、アラームに使用するカスタム指標とトリガーを作成できます。

Kinesis Data Analytics でサポートされている SQL 言語要素の詳細については、「Amazon Kinesis Data Analytics SQL リファレンス」を参照してください。

Amazon Kinesis Data Analytics を初めてお使いになる方向けの情報

Amazon Kinesis Data Analytics を初めて使用するユーザーには、次のセクションを順に読むことをお勧めします。

  1. このガイドの「仕組み」セクションをお読みください。このセクションでは、 end-to-end エクスペリエンスを創出するための Kinesis Data Analytics のさまざまなコンポーネントを紹介します。詳細については、「Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications: 仕組み」を参照してください。

  2. 「使用開始」実習を実行します。詳細については、「Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications の開始方法」を参照してください。

  3. ストリーミング SQL の概念について学習します。詳細については、「ストリーミング SQL の概念」を参照してください。

  4. その他の例を実行します。詳細については、「アプリケーション例」を参照してください。