今回は,Kinesis Data StreamsとKinesis Data Firehoseについて勉強したことをまとめる.なお,理解したことが増えたら本記事を適宜更新する.

Data Streamsの概要

• マネージドのリアルタイムアプリケーション(KCL、Spark/Flink、Lambda)
• データストリームを収集、保存、処理
• 低コスト
• 3つのAZに永続ストレージに強い生合成でデータを複製

参考
[AWS]kinesisまとめ

Data Firehoseの概要

• マネージドのデータストリームをデータストアにダイレクトに配信(ストリームデータのバッチ化、圧縮、暗号化が可能で最短60秒でデータを配信)
• シームレスにスケール
• サーバレスETL(Lambdaを使ったスリームデータの変形が可能)

Kinesis Data Firehose との使い分け

• Streams: ストリームデータを「 処理 」するためのアプリケーションを独自に構築
• Firehose:ストリームデータをS3、Redshift、ECへ簡単に「 配信 」

設計の考え方

１,数珠つなぎでサービスを連携

収集(Kinesis Data Streams)->変換(Lambda)->分析(Kinesis Data Analytics)->アクション(Lambda)->保存(Kinesis Data Firehose)

2,管理対象を少なくする

1. マネージドサービス同士で接続
2. Lambda関数でサービス間連携
3. EC2上のアプリで接続

Kinesis Streams と Firehose の適用事例

①可視化

• データ送信者->Firehose->ES->kibana

②仮説検証

• Firehose->S3>Athena

③自動化

• S3->Firehose->Analytics->Streams->Lambda->SNS