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Amazon Kinesis

区分
人気
提供開始
2013 年

リアルタイムストリーミングデータの収集 / 処理 / 分析を行うサービス

何ができるか

Amazon Kinesis は、リアルタイムのストリーミングデータを大規模に収集 / 処理 / 分析するサービス群です。Kinesis Data Streams はデータストリームの収集と処理、Kinesis Data Firehose はストリームデータの S3 や Redshift への配信、ストリームの分析は Amazon Managed Service for Apache Flink (旧 Kinesis Data Analytics) が担います (SQL アプリケーション版は 2026 年 1 月 27 日に廃止)。

どのような場面で使うか

IoT デバイスからのセンサーデータのリアルタイム処理、Web サイトのクリックストリーム分析、ログのリアルタイム集約と分析、金融取引のリアルタイムモニタリング、ゲームのプレイヤー行動分析などに利用されます。

身近な例え

ベルトコンベアに例えられます。工場 (データソース) から次々と流れてくる製品 (データ) をベルトコンベア (ストリーム) で運び、検品 (処理)、仕分け (分析)、梱包 (格納) を流れ作業で行います。

Kinesis とは

Amazon Kinesis は、リアルタイムデータ処理のためのサービス群です。バッチ処理が「データを溜めてからまとめて処理する」のに対し、Kinesis は「データが発生した瞬間に処理する」ストリーム処理を実現します。1 秒あたり数百万件のレコードを処理できるスケーラビリティを備えています。

Kinesis Data Streams と Firehose

Kinesis Data Streams はカスタムアプリケーションでストリームデータを処理するためのサービスです。シャード数でスループットを制御し、Lambda や独自のコンシューマーでデータを処理します。Kinesis Data Firehose はストリームデータを S3、Redshift、OpenSearch、Splunk などに自動配信するサービスです。コードを書かずにデータの変換と配信を設定できます。

はじめかた

Kinesis コンソールで「データストリームの作成」を選択し、ストリーム名とキャパシティモード (オンデマンドまたはプロビジョンド) を指定します。AWS SDK の PutRecord API でデータを送信し、Lambda をコンシューマーとして設定すれば、リアルタイム処理パイプラインが完成します。Firehose を使えば、コードなしで S3 へのデータ蓄積が可能です。

注意点

  • Data Streams のデータ保持期間はデフォルト 24 時間、最大 365 日まで延長可能だが、保持期間に応じて料金が増加する
  • シンプルなデータ配信には Firehose、カスタム処理が必要な場合は Data Streams を選択する

利用できるリージョン

Amazon Kinesis を利用できるリージョンは 37 か所です (2026-10-09 時点)。

アジアパシフィック:香港、台北、東京、ソウル、大阪、ムンバイ、ハイデラバード、シンガポール、シドニー、ジャカルタ、メルボルン、マレーシア、ニュージーランド、タイ

北米:カナダ (中部)、カナダ西部 (カルガリー)、メキシコ (中部)、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (北カリフォルニア)、米国西部 (オレゴン)

南米:サンパウロ

欧州:フランクフルト、チューリッヒ、ストックホルム、ミラノ、スペイン、アイルランド、ロンドン、パリ

AWS 欧州ソブリンクラウド:ドイツ

中東:イスラエル (テルアビブ)、アラブ首長国連邦、バーレーン

アフリカ:ケープタウン

AWS GovCloud (米国):AWS GovCloud (米国東部)、AWS GovCloud (米国西部)

リージョン別のサービス一覧を見る

参考資料 (AWS 公式)

本ページの一次情報は AWS 公式サイトと公式ドキュメントです。最新の仕様と料金は次の公式ページで確認できます。

本ページと公式ドキュメントの記述が食い違う場合は、公式ドキュメントを正としてください。

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Amazon Kinesis Data Streams がサービス管理パーティションキーを発表

Amazon Kinesis Data Streams はオンデマンド標準およびオンデマンドアドバンテージストリームでサービス管理パーティションキーをサポートし、データの自動分散を実現します。これにより、パーティションキーの指定が不要になり、データイングェストが簡素化されます。