AWS Kinesis: Big Data streaming in versione SaaS

Il servizio managed Kinesis facilita l'analisi in tempo reale dei flussi dati affiancandosi ad altre soluzioni SaaS "Big Data Analysis" presenti sul mercato

AWS Kinesis

Kinesis utilizza un modello pipeline in cui le applicazioni d’analisi, collegate ad una sorgente di dati (nel caso di AWS, Kinesis Stream o Kinesis Firehose), eseguono continuamente una query (di complessità variabile) scrivendo i risultati (output) in una specifica destinazione – fonte sito ufficiale AWS

 

Kinesis Analytics è una soluzione per l’analisi in tempo reale dei flussi dati. Per il momento Kinesis è disponibile nelle region US West (North Virginia), US East (Oregon) ed EU (Ireland). La proposta di Amazon è stata presentata lo scorso mese andando a competere con servizi alternativi come Azure Stream Analytics – lanciato da Microsoft nel corso del 2015, in netto anticipo rispetto ad AWS.

L’idea alla base di entrambi i servizi è molto semplice: il cliente deve specificare il flusso di dati da analizzare (input), eseguire la query SQL desiderata (AWS fornisce ad esempio un comodo SLQ query editor) e scegliere la destinazione in cui saranno caricati i risultati (output).

In questo modo i provider, sfruttando l’esperienza acquisita in materia di analisi dati nel cloud, sono in grado di fornire un servizio “quasi” pronto all’uso: “ci si può focalizzare così sul processamento dei dati e [la ricerca di informazioni preziose] senza perdere tempo sull’infrastruttura. E’ possibile creare potenti end-to-end stream processing pipeline in 5 minuti senza scrivere niente di più complesso di una query SQL” afferma Jeff Barr dal blog ufficiale AWS.

L’equivalente dei servizi AWS ed Azure in modalità IaaS e PaaS richiederebbe invece il setup di tool/servizi vari come Apache Kafka o Pulsar (per la gestione dello stream dati), Apache Storm – Spark Streaming (engine per il processamento dei dati), Elasticsearch (destinazione scalabile per i risultati ), senza dimenticare l’obbligo di scrivere apposite linee di codice per l’esecuzione delle task di analisi – con annesse le fasi di test e deploy.

Non a caso AWS sottolinea i seguenti vantaggi derivanti dall’impiego di Kinesis: processamento in tempo reale con latenze inferiori al secondo, servizio managed, elasticità della soluzione (il servizio scala automaticamente in base al carico di lavoro), facilità d’utilizzo (strumenti vari per la creazione, modifica e test di query SQL), nessun framework di processamento o linguaggio di programmazione richiesti (Kinesis si appoggia ad SQL), convenienza (costi calcolati in base alle risorse utilizzate).

 

 

 

 

 

 

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