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# O que é o Amazon Kinesis Data Streams?
É possível usar o Amazon Kinesis Data Streams para coletar e processar grandes [fluxos](https://aws.amazon.com/streaming-data/) de registros de dados em tempo real. É possível criar aplicações de processamento de dados, conhecidas como *aplicações do Kinesis Data Streams*. Uma aplicação típica do Kinesis Data Streams lê dados de um *fluxo de dados* como registros de dados. Esses aplicativos podem usar a Kinesis Client Library e podem ser executados em instâncias da Amazon EC2. É possível enviar os registros processados para painéis, usá-los para gerar alertas, alterar dinamicamente as estratégias de preços e publicidade ou enviar dados para vários outros serviços da AWS . Para obter informações sobre os recursos e preços do Kinesis Data Streams, consulte [Amazon Kinesis Data Streams](https://aws.amazon.com/kinesis/streams/).
O Kinesis Data Streams é parte da plataforma de dados de fluxo Kinesis, juntamente com o [Kinesis Data Firehose](https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/), [Kinesis Video Streams](https://docs.aws.amazon.com/kinesisvideostreams/latest/dg/) e o [Managed Service for Apache Flink](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/dev/).
Para obter mais informações sobre soluções de AWS big data, consulte [Big Data on AWS](https://aws.amazon.com/big-data/). Para obter mais informações sobre as soluções de dados de fluxo da AWS , consulte [O que são dados em fluxo?](https://aws.amazon.com/streaming-data/)
**Topics**
+ [O que posso fazer com o Kinesis Data Streams?](#use-service-for-what)
+ [Benefícios do uso do Kinesis Data Streams](#using-the-service)
+ [Serviços relacionados](#related-services)
## O que posso fazer com o Kinesis Data Streams?
É possível usar o Kinesis Data Streams para entrada e agregação de dados de forma rápida e contínua. O tipo de dados usado pode incluir dados de log de infraestrutura de TI, logs de aplicativo, mídias sociais, feeds de dados de mercado e dados de sequência de cliques da web. Como o tempo de resposta para a entrada e o processamento de dados é em tempo real, o processamento geralmente é leve.
Estes são alguns cenários típicos de uso do Kinesis Data Streams:
Log acelerado e consumo e processamento de dados
É possível ter aplicações de produção que gerem dados diretamente em um fluxo. Por exemplo, gere logs de sistemas e aplicativos e eles estarão disponíveis para processamento em segundos. Isso evitará que os dados de log sejam perdidos se o servidor de front-end ou de aplicações falhar. O Kinesis Data Streams fornece uma entrada acelerada de dados, pois os dados não são organizados em lotes nos servidores antes de enviá-los.
Métricas e relatórios em tempo real
É possível usar dados coletados no Kinesis Data Streams para análise simples de dados e geração de relatórios em tempo real. Por exemplo, seu aplicativo de processamento de dados pode funcionar em métricas e geração de relatórios para logs do sistema e de aplicativos à medida que os dados passam por ele em vez de esperar receber lotes de dados.
Análise de dados em tempo real
Ela combina o poder do processamento paralelo com o valor de dados em tempo real. Por exemplo, processar clickstreams em tempo real e, em seguida, analisar o envolvimento da usabilidade do site usando várias aplicações diferentes do Kinesis Data Streams executadas em paralelo.
Complexo processamento de stream
Você pode criar gráficos acíclicos direcionados (DAGs) de aplicativos e fluxos de dados do Kinesis Data Streams. Normalmente, isso envolve colocar dados de várias aplicações do Kinesis Data Streams em outro fluxo para processamento downstream por outro aplicação desse serviço.
## Benefícios do uso do Kinesis Data Streams
Embora seja possível usar o Kinesis Data Streams para resolver vários problemas de dados em fluxo, um uso comum é agregar dados em tempo real e carregar os dados agregados em um data warehouse ou cluster de redução de mapa.
Os dados são colocados em fluxos de dados do Kinesis, o que garante durabilidade e elasticidade. O atraso entre o momento em que um registro é colocado no stream e o tempo em que ele pode ser recuperado (put-to-get atraso) geralmente é inferior a 1 segundo. Em outras palavras, uma aplicação do Kinesis Data Streams pode começar a consumir os dados do fluxo quase que imediatamente após sua adição. Como é um serviço gerenciado, o Kinesis Data Streams cuida da carga operacional de criar e executar um pipeline de entrada de dados. É possível criar aplicações de redução de mapa de fluxo. A elasticidade do Kinesis Data Streams permite escalar o fluxo. Assim, registros de dados nunca são perdidos antes que exirem.
Como várias aplicações do Kinesis Data Streams podem consumir dados de um fluxo, múltiplas ações como arquivamento e processamento podem ocorrer de maneira simultânea e independente. Por exemplo, dois aplicativos podem ler dados do mesmo fluxo. A primeira aplicação calcula agregados em execução e atualiza uma tabela do Amazon DynamoDB, e a segunda compacta e arquiva dados em um datastore, como o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). A tabela do DynamoDB com agregados em execução é então lida por um painel para relatórios. up-to-the-minute
A Kinesis Client Library permite o consumo de dados tolerante a falhas de fluxos e fornece suporte à escalabilidade para aplicações do Kinesis Data Streams.
## Serviços relacionados
Para obter informações sobre como usar clusters do Amazon EMR para ler e processar fluxos de dados diretamente do Kinesis, consulte [Conetor do Kinesis](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-kinesis.html).