Amazon Kinesis Data Firehose Vor- und Nachteile

Der Großteil der Infrastruktur, im Wesentlichen einige Konfigurationen wie die Überwachung der Pipelines, das Empfangen von Benachrichtigungen oder Warnmeldungen, Status usw., wird vom Dienstanbieter verwaltet. Eine relativ einfache Lernkurve, um Pipelines mit guten Skalierungsmöglichkeiten zu erstellen, wenn Ihre Datenanforderungen steigen. Alles ist gesichert und mit den notwendigen Vorschriften konform. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe das Gefühl, dass die Pipelines ausfallen oder es manchmal zu einem Ausfall kommt. Die von Ihnen erstellten Datenpipelines sollten gut genug sein, um effizient zu laufen. Es erfordert eine steile Lernkurve, wenn man es für die Echtzeitdatenverarbeitung verwendet, da es ein höheres Verständnis und Fachwissen erfordert, um damit umgehen zu können. Nicht so schnell, wenn es um die Echtzeitverarbeitung geht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

One of the best features of Amazon Kinesis is its easy integration of it with other AWS services. We often require the streaming data from Kinesis to be stored and later analyzed. This requires easy integration with services like Lambda, S3, Data lakes, etc. This can be done very easily in the case of Kinesis. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

There is very less visibility when the data is within AWS Kinesis. The user of the data has no idea where it resides. This is especially important in situations where there are drops in messages. Although it's not an exact science Kinesis can make it better. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Seine vollständig verwalteten Infrastrukturdienste ermöglichen es Entwicklern, sich auf den Aufbau von Anwendungen und die Analyse von Daten zu konzentrieren, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen. Der beste Teil dieses Produkts ist das Pay-as-you-Go-Preismodell, was bedeutet, dass Sie nur für die Daten bezahlen, die Sie verarbeiten und liefern. Dies macht es zu einer kosteneffizienten Lösung für die Verarbeitung von Echtzeit-Streaming-Daten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige Nachteile umfassen die begrenzte Kontrolle über die Lieferzeit, was sich auf Echtzeit-Liefersysteme auswirkt. Es hat auch begrenzte Ziele, da es sich hauptsächlich auf die Integration mit anderen AWS-Diensten konzentriert. Dies macht es nicht mit anderen Zielen kompatibel, und wir müssen verschiedene Dienste verwenden, um die Integration zu handhaben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Skalierbarkeit: Amazon Kinesis Data Firehose kann jede Menge an Streaming-Daten verarbeiten und skaliert automatisch je nach Datenvolumen, das aufgenommen wird.

Niedrige Latenz: Mit Amazon Kinesis Data Firehose können Sie Daten in Echtzeit empfangen und verarbeiten, mit einer Latenz von nur wenigen Sekunden.

Einfach zu verwenden: Amazon Kinesis Data Firehose ist ein vollständig verwalteter Dienst, was bedeutet, dass Sie sich nicht um die Verwaltung von Servern, die Konfiguration und Skalierung der Infrastruktur oder die Einrichtung von Überwachung und Alarmierung kümmern müssen. Sie können sich auf die Verarbeitung und Analyse Ihrer Daten konzentrieren.

Integration mit anderen AWS-Diensten: Amazon Kinesis Data Firehose integriert sich nahtlos mit anderen AWS-Diensten wie S3, Redshift, Elasticsearch und Lambda, was es einfach macht, End-to-End-Datenverarbeitungspipelines zu erstellen.

Sicherheit und Compliance: Amazon Kinesis Data Firehose ist darauf ausgelegt, hochsicher und konform mit Industriestandards und Vorschriften wie HIPAA, PCI und SOC zu sein. Es verwendet Verschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand und bietet Zugriffskontrollen und Prüfungsfunktionen.

Insgesamt ist Amazon Kinesis Data Firehose ein leistungsstarkes Werkzeug für die Aufnahme und Verarbeitung von Echtzeit-Streaming-Daten und kann Ihnen helfen, skalierbare, sichere und konforme Datenverarbeitungspipelines in der AWS-Cloud zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kosten: Amazon Kinesis Data Firehose kann teuer sein, insbesondere wenn Sie ein großes Datenvolumen aufnehmen oder mehrere Ziele verwenden. Sie sollten Ihre Nutzung sorgfältig überwachen und optimieren, um unerwartete Kosten zu vermeiden.

Komplexität: Obwohl Amazon Kinesis Data Firehose darauf ausgelegt ist, einfach zu bedienen zu sein, kann es dennoch komplex sein, es einzurichten und zu verwalten, insbesondere wenn Sie neu im Bereich der Echtzeit-Datenstromverarbeitung sind. Möglicherweise müssen Sie Zeit und Ressourcen investieren, um zu lernen, wie Sie den Dienst effektiv nutzen.

Verfügbarkeit: Wie jeder Cloud-Dienst kann auch Amazon Kinesis Data Firehose gelegentlich Ausfallzeiten oder Störungen erleben, die Ihre Datenverarbeitungspipeline beeinträchtigen können. Sie sollten Ihre Pipeline so gestalten, dass sie widerstandsfähig ist und über Backup-Pläne für den Fall von Ausfällen verfügt.

Kompatibilität: Amazon Kinesis Data Firehose ist möglicherweise nicht mit allen Datenquellen oder Zielen kompatibel oder erfordert zusätzliche Konfigurationen oder Anpassungen, um mit bestimmten Systemen ordnungsgemäß zu funktionieren. Sie sollten die Kompatibilität und Anforderungen Ihrer Datenquellen und Ziele überprüfen, bevor Sie den Dienst nutzen.

Insgesamt, obwohl Amazon Kinesis Data Firehose viele Vorteile bietet, ist es wichtig, sich der potenziellen Herausforderungen und Einschränkungen bewusst zu sein und entsprechend zu planen, um eine erfolgreiche Implementierung sicherzustellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- nahtlose Integration

- Datenumwandlung

- einfach einzurichtende Datenlieferungspipelines

- vereinfacht den Prozess der Aufnahme und Lieferung von Echtzeit-Streaming-Daten Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

-erwartet Daten in einem bestimmten Format (z. B. JSON, CSV) und erfordert möglicherweise eine Vorverarbeitung, wenn Ihre Daten nicht diesen Formaten entsprechen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es wird am besten verwendet, um Daten auf effiziente Weise zu analysieren. Für mich nutze ich es, um die Daten zu ETL und eine Menge von Grafiken durch den Tableau-Kinesis-Treiber zu erstellen und daran zu arbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe nichts an seiner Software auszusetzen, da meine Arbeit reibungslos verläuft, aber ich möchte sagen, dass es ein Pluspunkt wäre, wenn die Software mit Tableau etwas schneller wäre. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- Es ist ein zuverlässiger Dienst

- Es integriert sich sehr gut mit anderen AWS-Lösungen (Lambdas, Datenströme usw.)

- Es bietet eine nahezu Echtzeit-Datenlieferung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- Die Dokumentation ist etwas verwirrend, aber es gibt viele Foren, um damit umzugehen.

- Die Preisgestaltung ist etwas höher als bei anderen Alternativen auf dem Markt.

- Es gibt kein Warteschlangensystem, was in einigen Szenarien ein Problem sein könnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Amazon Kinesis Data Firehose ist ein vollständig verwalteter Dienst zum Laden von Streaming-Daten in Datenspeicher und Analysetools. Es ist Teil der Amazon Kinesis-Servicefamilie und soll Echtzeit-Datenströme in großem Maßstab verarbeiten.

Die Benutzerfreundlichkeit von Kinesis Data Firehose ist einer seiner Hauptvorteile. Benutzer können Datenströme in der AWS Management Console mit wenigen Klicks erstellen, und der Dienst übernimmt Aufgaben wie das Puffern, Komprimieren und Transformieren der Daten, bevor sie in das Ziel geladen werden. Kinesis Data Firehose integriert sich auch mit einer Reihe von AWS-Diensten, einschließlich Amazon S3, Amazon Redshift und Amazon Elasticsearch, was es einfach macht, Daten in diese Dienste für weitere Analysen zu laden.

Skalierbarkeit ist ein weiteres wichtiges Merkmal von Kinesis Data Firehose. Der Dienst kann große Mengen an Streaming-Daten verarbeiten und skaliert automatisch, um Datenvolumenspitzen ohne Benutzereingriff zu bewältigen. Dies bedeutet, dass Organisationen Kinesis Data Firehose verwenden können, um Daten aus verschiedenen Quellen wie IoT-Geräten, Social-Media-Feeds und Webprotokollen zu erfassen und zu verarbeiten und diese Daten dann für spätere Analysen zu speichern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

1. Amazon Kinesis Data Firehose hat begrenzte Integration mit anderen Drittanbieteranwendungen und -diensten.

2. Amazon S3, Amazon Redshift und Amazon Elasticsearch gehören zu den von Kinesis Data Firehose unterstützten Zielen. Dies kann einschränkend für Benutzer sein, die andere Orte besuchen möchten.

3. Die Kosten von Kinesis Data Firehose können teuer sein, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen.

4. Kinesis Data Firehose bietet keine Echtzeit-Verarbeitungsfunktionen. Daten müssen gepuffert werden, bevor sie verarbeitet und an das Ziel geliefert werden können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist automatisch skalierbar und sehr kostengünstig. Es ist nahezu in Echtzeit. Es ist hochgradig anpassbar, und Daten werden typischerweise in einem Stream für 24 Stunden verfügbar gemacht, aber gegen Aufpreis können Benutzer die Datenverfügbarkeit für bis zu sieben Tage erhalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Nachteil ist die nahezu Echtzeit, was bedeutet, dass es manchmal länger dauert, wie 60 Sekunden, um Ihre Daten zu verarbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an Amazon Kinesis Data Firehose ist seine automatische Skalierungsverwaltung im Bereich von Gigabyte pro Sekunde und die Unterstützung für Batch-Verarbeitung, Verschlüsselung usw. von Daten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nicht gefallen an Amazon Kinesis Data Firehose ist, dass es nur eine maximale Datenübertragungsrate von insgesamt 1 MB pro Sekunde unterstützt. Die Batch-Größe und der Durchsatz müssen verbessert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.