Gerçek zamanlı akışları veri göllerine, depolara ve analiz hizmetlerine güvenilir bir şekilde yükleyin
Akış verilerini kolayca alın, dönüştürün ve yükleyin. Bir teslim akışı oluşturun, hedefinizi seçin ve yalnızca birkaç tıklamayla gerçek zamanlı veri akışını başlatın.
İşlem, bellek ve ağ kaynaklarını sürekli yönetim olmadan otomatik olarak tedarik edin ve ölçeklendirin.
Ham akış verilerini Apache Parquet gibi formatlara dönüştürün ve kendi işleme hatlarınızı oluşturmadan akış verilerini dinamik olarak bölümlere ayırın.
Amazon Data Firehose, veri akışlarını edinmenin, dönüştürmenin ve veri göllerine, veri ambarlarına ve analiz hizmetlerine saniyeler içinde sunmanın en kolay yolunu sağlar. Amazon Data Firehose'u kullanmak için kaynak, hedef ve gerekli dönüşümleri içeren bir akış ayarlarsınız. Amazon Data Firehose; akışı sürekli olarak işler, mevcut veri miktarına göre otomatik olarak ölçeklendirir ve saniyeler içinde teslim eder.
Veri akışınız için Kafka İçin Amazon Yönetilen Akış'taki (MSK) bir konu veya Kinesis Veri Akışlarındaki bir akış gibi bir kaynak seçin ya da verileri Firehose Direct PUT API'sini kullanarak yazın. Amazon Data Firehose, 20'den fazla AWS hizmetine entegre edilmiştir. Böylece Veri Tabanları (önizleme), Amazon CloudWatch Günlükleri, AWS WAF web ACL günlükleri, AWS Ağ Güvenlik Duvarı Günlükleri, Amazon SNS veya AWS IoT gibi kaynaklardan bir akış oluşturabilirsiniz.
Veri akışınızı Parquet veya ORC gibi biçimlere dönüştürmek, sıkıştırılmış verileri açmak, kendi AWS Lambda işlevinizi kullanarak özel veri dönüştürmeleri gerçekleştirmek veya farklı konumlara teslim etmek için giriş kayıtlarını özniteliklere göre dinamik olarak bölümlemek isteyip istemediğinizi belirtin.
Yayınınız için Amazon S3, Amazon OpenSearch Hizmeti, Amazon Redshift, Splunk, Snowflake, Apache Iceberg Tabloları, Amazon S3 Tabloları (önizleme) veya özel bir HTTP uç noktası gibi bir hedef seçin.
Amazon Data Firehose hakkında daha fazla bilgi için bkz. Amazon Data Firehose Belgeleri.
Verileri Amazon S3'e aktarın ve işleme işlem hatları oluşturmadan analiz için verileri gerekli biçimlere dönüştürün.
Desteklenen Güvenlik Bilgileri ve Olay Yönetimi (SIEM) araçlarını kullanarak ağ güvenliğini gerçek zamanlı olarak izleyin ve olası tehditler ortaya çıktığında uyarılar oluşturun.
Verileri analiz etmek ve akışlar hedeflerine hareket ederken çıkarım uç noktalarını tahmin etmek için veri akışlarınızı makine öğrenimi (ML) modelleriyle zenginleştirin.