关于AWS Kinesis服务的200个重要要点
💡
原文英文，约3200词，阅读约需12分钟。
📝
内容提要
AWS Kinesis是一项实时流数据处理服务，涵盖数据流、数据消防、数据分析和视频流。其核心组件包括分片、保留期和吞吐量限制，支持自动扩展、数据转换及与其他AWS服务集成，适用于实时分析、日志处理和物联网数据处理等场景。
🎯
关键要点
- AWS Kinesis是一项实时流数据处理服务，包含多个组件。
- Kinesis Data Streams是核心服务，用于收集和分析实时数据。
- Kinesis Data Firehose提供实时数据传输服务，无需管理资源。
- Kinesis Data Analytics支持使用SQL或Apache Flink处理流数据。
- Kinesis Video Streams用于安全地流式传输视频数据。
- 分片是Kinesis Data Streams的基本吞吐量单位。
- 保留期可配置，默认24小时，最长可达365天。
- Kinesis Data Streams的默认分片限制为每个区域500个。
- Kinesis Data Firehose的缓冲区大小可配置，最大128MB。
- Kinesis Data Analytics的处理能力以Kinesis处理单元(KPU)为单位。
- Kinesis Video Streams的最大片段大小为50MB，保留期可达10年。
- Kinesis Producer Library简化了生产者应用程序的开发。
- Kinesis Client Library帮助构建消费者应用程序，支持负载均衡。
- 使用AWS Lambda实现无服务器处理Kinesis流数据。
- 监控和故障排除使用CloudWatch指标，设置警报。
- 最佳实践包括使用高基数的分区键和批量处理。
- Kinesis与其他AWS服务集成，如S3、Redshift和Elasticsearch。
- 灾难恢复和高可用性通过多可用区复制实现。
- Kinesis的成本优化主要基于分片小时和数据传输量。
- Kinesis的未来发展需要关注新特性和技术演进。
➡️
