Amazon Kinesis で構築するリアルタイムデータパイプライン - Data Streams と Data Firehose の使い分け

Kinesis Data Streams と Data Firehose の使い分け、シャード設計、リアルタイム分析パイプラインの構築を解説します。

Kinesis の概要

この記事は約 3 分で読めます。 Kinesis はリアルタイムストリーミングデータの収集・処理・分析を提供するサービス群です。Data Streams はカスタムコンシューマーによるリアルタイム処理、Data Firehose は S3 や Redshift への自動配信、Managed Apache Flink はストリームデータへの SQL/Flink 処理を提供します。

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Data Streams と Firehose の使い分け

Data Streams はシャード単位でスループットを管理し、Lambda や KCL (Kinesis Client Library) でカスタム処理を実装します。サブ秒のレイテンシが必要なリアルタイムアラートや、複数のコンシューマーが同じストリームを読む場合に適しています。Data Firehose はプロデューサーからのデータを自動的にバッファリングし、S3、Redshift、OpenSearch、Splunk に配信します。配信前にデータ変換 (Lambda) やフォーマット変換 (Parquet) を適用でき、コンシューマーの実装が不要です。ログの集約と分析基盤への配信には Firehose が最適です。

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まとめ

Kinesis はリアルタイムストリーミングデータの処理基盤です。Data Streams でカスタムリアルタイム処理、Data Firehose で分析基盤への自動配信を実現します。

AWS の優位点

  • Data Streams はカスタムコンシューマーでリアルタイム処理 (サブ秒レイテンシ) が必要な場合に使用する
  • Data Firehose は S3、Redshift、OpenSearch への配信に特化し、コンシューマーの実装が不要
  • オンデマンドモードでシャード管理が不要になり、トラフィックの変動に自動対応する
  • Kinesis Data Analytics (Managed Apache Flink) でストリームデータに SQL やFlink アプリケーションを適用できる
  • Lambda をコンシューマーとして使用し、サーバーレスなリアルタイム処理パイプラインを構築できる

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