Tout sur Kinesis Data Analytics expliqué en cinq minutes

AWS Kinesis Data Analytics vous donne la possibilité d'examiner et de traiter des flux de données dynamiques en temps réel. Ce service vous permet de mettre en place des tableaux de bord d'analyse en direct, d'ausculter les journaux à la recherche d'anomalies et de détecter les irrégularités.

Ceci vous aide à extraire des informations précieuses de vos données, à repérer rapidement les problèmes et à y réagir avec une faible latence. Cet article offre un aperçu complet de tout ce que vous devez savoir pour exploiter AWS Kinesis Data Analytics.

Qu'est-ce qu'AWS Kinesis Data Analytics ?

Source : aws.amazon.com

AWS Kinesis Data Analytics est un service entièrement géré par AWS, intégré à la gamme de services AWS Kinesis. Il permet de traiter les données en flux continu, dès leur réception et en temps réel. Ces données proviennent de diverses sources, telles que des appareils IoT, des flux de clics et des journaux d'applications publicitaires. AWS Kinesis Data Analytics met à disposition une instance gérée d'Apache Flink sur le cloud AWS, utilisant des instances EC2 en arrière-plan.

Les autres services de cette gamme comprennent Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose et Kinesis Video Streams. L'objectif central de cette famille de services est de proposer des solutions complètes pour la collecte et le traitement des données en flux continu.

Que sont les données en flux continu ?

Les données en flux continu sont des données qui circulent de manière continue dans un système, évoluant constamment avec l'ajout de nouvelles informations. C'est l'opposé des ensembles de données statiques, qui restent inchangés avec le temps.

AWS Kinesis prend en charge le traitement d'ensembles de données délimités et illimités. Les ensembles de données délimités ont un début et une fin définis, tandis que les ensembles de données illimités ont un début, mais pas de fin définie.

Fonctionnalités d'AWS Kinesis Data Analytics

Parmi ses fonctionnalités principales, AWS Kinesis Data Analytics offre :

Analyses en temps réel sur les données en flux.
Un éditeur SQL pour créer des scripts d'analyse.
Une mise à l'échelle automatique pour une disponibilité et une fiabilité élevées.
Une intégration avec d'autres services AWS.

L'importance de Kinesis Data Analytics pour une entreprise

Kinesis Data Analytics permet une prise de décision plus rapide en fournissant aisément les informations nécessaires. La recherche et la synthèse des données en informations exploitables prendraient beaucoup de temps sans une analyse des données.
Il facilite également la détection plus rapide des anomalies, permettant une résolution plus rapide. Par exemple, une entreprise traitant des transactions peut détecter des activités suspectes pouvant signaler une fraude. Ces anomalies peuvent ainsi être rapidement corrigées.
Les opérations commerciales peuvent être suivies et contrôlées en temps réel. Les données peuvent être collectées à partir de diverses sources, telles que les événements de sites web, les mesures IoT et les données provenant de différents capteurs.

L'architecture d'AWS Kinesis Data Analytics

Comme tout système de traitement, AWS Kinesis Data Analytics comporte plusieurs éléments qui recueillent les données, les traitent et génèrent des données modifiées. L'architecture d'AWS Kinesis comprend également des sources de données, des applications de traitement, des destinations de sortie et des flux intégrés à l'application pour faire transiter les données au sein du système.

Les sources de données peuvent être n'importe quelle source de flux de données. Cela peut inclure des services AWS tels que Firehose, S3 Buckets et Kinesis Data Streams. Les sources de données peuvent également être externes à AWS, comme les données de séries temporelles.

Les applications de traitement sont les applications AWS Kinesis que vous développez. Ces applications vont transformer les données reçues en données de sortie plus significatives et pertinentes. Ces applications sont écrites en SQL et appliquent les requêtes de manière répétée sur les données provenant des sources de données.

Les destinations de sortie de vos données traitées comprennent les flux de données, Firehose, les compartiments S3 et Amazon MSK. La destination peut aussi être des tableaux de bord analytiques.

Kinesis Data Analytics utilise également des flux intégrés à l'application pour gérer le flux de données entre les différentes étapes de traitement. Ces flux servent de canaux pour transférer des données entre les requêtes SQL ou les opérations Flink au sein de l'application.

Composants clés d'AWS Kinesis Data Analytics

AWS Kinesis Data Analytics est composé de trois composants principaux. Dans cette section, nous examinerons ces composants et leurs fonctionnalités associées.

Apache Flink

La plateforme AWS Kinesis Data Analytics est une instance gérée d'Apache Flink. Elle est hébergée sur l'infrastructure cloud d'Amazon, notamment des instances EC2 qui s'adaptent automatiquement à l'utilisation. Apache Flink est un framework conçu pour la création d'applications de streaming hautement disponibles et précises.

Il est parfaitement adapté aux données illimitées et limitées. Le framework fonctionne comme un système distribué sur le système informatique du cluster. Apache Flink parallélise les applications et les distribue pour un traitement en cluster.

Studio d'analyse de données Kinesis

Source : aws.amazon.com

Kinesis Data Analytics Studio vous permet de créer des visualisations et d'exécuter des requêtes à l'aide de notebooks. Ces notebooks supportent SQL, Python et Scala au sein d'un même environnement de développement.

Ce support inclut la coloration syntaxique et la validation. Vous utilisez l'API pour créer des requêtes qui sont exécutées sur les données en flux dans ces notebooks.

Les notebooks Data Analytics Studio sont hébergés sur des instances EC2 à mise à l'échelle automatique. Ainsi, vous n'avez pas à vous soucier de l'infrastructure sous-jacente, car c'est une solution sans serveur.

Application SQL d'analyse de données Kinesis

Source : docs.aws.amazon.com

Les applications SQL d'analyse de données s'intègrent aux flux de données et à Firehose pour vous permettre d'ingérer des données, de les traiter avec SQL et de retourner les résultats aux services AWS.

Ce composant offre un éditeur basé sur la console pour créer et écrire des requêtes SQL. En plus d'écrire vos requêtes, vous pouvez utiliser des modèles prédéfinis pour les opérations courantes, évitant de réinventer la roue et accélérant ainsi votre travail.

Pourquoi utiliser Kinesis Data Analytics

#1. Évolutivité

Ce service est une instance gérée d'Apache Flink. Apache Flink utilise l'informatique en cluster parallèle pour distribuer le travail à effectuer. AWS ajuste automatiquement la taille du cluster de calcul sous-jacent en fonction des besoins. Cela rend Kinesis Data Analytics automatiquement évolutif pour gérer de très grands flux de données.

#2. Performance

Apache Flink est très performant avec de grandes quantités de données, grâce au réseau informatique parallèle massivement évolutif sur lequel il fonctionne. La plupart des opérations sont effectuées en mémoire ou dans des structures de données efficaces sur disque, ce qui permet d'obtenir des latences inférieures à la seconde lors de l'exécution des opérations.

#3. Optimisation

La plateforme est également personnalisable pour optimiser les performances. Par exemple, vous pouvez modifier l'heure, la taille et le décalage des fenêtres pour ajuster les performances. Vous pouvez également filtrer les données pour vous concentrer sur les attributs qui vous intéressent. En écrivant votre SQL, vous pouvez aussi améliorer ses performances en optimisant la requête.

#4. Sécurité

AWS Kinesis Data Analytics offre la sécurité du cloud AWS, incluant le chiffrement des données en transit, la gestion de l'accès aux données et aux analyses, ainsi que les mises à jour et correctifs réguliers que vous attendez des services gérés dans le cloud.

#5. Conformité

Le service vous permet également de vous conformer aux réglementations en matière de données et de confidentialité. Il simplifie la définition de vos politiques de conservation et de suppression des données. De plus, vous pouvez utiliser les services AWS qui vous aident à identifier les menaces et les incidents en temps réel, garantissant que les données sont traitées correctement et de manière appropriée.

Cas d'utilisation et applications de Kinesis Data Analytics

En général, AWS Kinesis Data Analytics vous permet d'écrire du code pour lire, traiter et stocker en continu les données reçues des flux en temps réel. C'est extrêmement utile pour construire de nombreuses solutions, telles que :

Créer des tableaux de bord Analytics pour traiter les données rapidement, dès leur réception. Ces données peuvent être des événements sur votre site Web/plateforme que vous souhaitez analyser pour mieux comprendre l'interaction des utilisateurs.
Traiter les données pour les rendre plus significatives avant de les diffuser vers d'autres services AWS comme les compartiments Amazon S3, Amazon Kinesis Data Streams ou Amazon MSK.
Traiter les données provenant des appareils IoT et les stocker en temps réel.

Études de cas et réussites

Arity

Arity est une entreprise technologique spécialisée dans le transport, avec pour objectif de rendre le transport plus sûr, plus rapide et plus intelligent. Cela nécessite d'exploiter de grandes quantités de données de conduite diffusées en continu. AWS Kinesis Data Analytics leur permet de réaliser cet objectif et de réduire le temps nécessaire pour résoudre les défis de trimestres à semaines.

La porte à côté

Nextdoor est une application de réseautage social local. Elle offre des informations de voisinage, des conseils et des informations sur les entreprises locales. AWS Kinesis Data Analytics s'est avéré essentiel pour obtenir des informations, notamment sur l'efficacité des clients sur leurs différents canaux d'engagement.

Autodesk

Autodesk est un développeur de logiciels utilisés dans la conception et l'ingénierie, avec des produits populaires tels qu'AutoCAD et Revit utilisés dans le dessin technique. Ils exploitent AWS Kinesis Data Analytics pour analyser leurs journaux afin de mieux comprendre comment les clients utilisent leurs produits et d'améliorer les logiciels qu'ils créent.

Ressources d'apprentissage

#1. Ressources d'analyse de données AWS Kinesis

Les ressources d'analyse de données AWS Kinesis, fournies par AWS, sont un excellent point de départ pour apprendre AWS Kinesis. Vous pouvez également vous fier à eux pour les guides les plus à jour et les plus complets. Ils proposent également une documentation complète couvrant les différents aspects de la plateforme.

#2. Tutoriel AWS Kinesis pour les débutants - YouTube

Des tutoriels sont également disponibles sur YouTube, comme celui-ci :

En conclusion

Cet article visait à introduire AWS Kinesis Data Analytics. L'objectif était de vous familiariser avec le service, de vous expliquer pourquoi vous pourriez vouloir l'utiliser et dans quels cas il serait le plus utile.

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