Amazon Web Services anuncia Amazon Kinesis Streams no Brasil

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O Amazon Kinesis Streams permite ligar aplicações a painéis em tempo real, gerar alertas e conduzir decisões de negócios em tempo real, como mudar as estratégias de preço e publicidade ou enviar dados para outros serviços de Big Data↳Big data16 conteúdosResolvendo desafios de Big Data com Ciência de Dados na UberData · abr 2019Segurança “Data-Driven”: como big data e IA estão redefinindo a detecção de ameaças em tempo realDevSecOps · jan 2026USP lança MBA em Inteligência Artificial e Big DataAI · mar 2024Ver tudo em Data → como o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Elastic Map Reduce (Amazon EMR) ou Amazon Redshift. Amazon Kinesis Streams escala elasticamente para suportar aplicações que processam fluxos de dados de praticamente qualquer tamanho, enquanto replicam todos os dados em múltiplas Zonas de Disponibilidade para ajudar a garantir alta durabilidade e disponibilidade.

Até hoje, a maior parte das análises de Big Data era realizada por meio de abordagens de processamento em lote, tais como as usadas pelo Hadoop, ou por meio de tecnologias de banco de dados de data warehouse. Uma vez que estes sistemas armazenam e processam dados em lotes, eles não são capazes de suportar aplicações que precisam processar feeds em streaming com mudança rápida de dados em tempo real. Para construir aplicativos que dependem desses dados “em movimento rápido”, muitas empresas desenvolveram seus próprios sistemas ou reuniram diversas ferramentas de código aberto↳Open source71 conteúdosComo o Open Source Está Liberando o Poder da Automação para TodosDev (Back & Front) · out 2025Código aberto: programadores criam software da NASA sem saberDev (Back & Front) · abr 2021N8N: O que é a ferramenta open source que está revolucionando a automação em TI?Dev (Back & Front) · dez 2025Ver tudo em Dev (Back & Front) →, que são muitas vezes complexas para construir, difíceis de operar, inelásticas e sem escalabilidade e podem não ser confiáveis ou perder dados.

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Amazon Kinesis Streams ajuda a resolver esses problemas, fornecendo um serviço totalmente gerenciável que cuida de todo o trabalho pesado para os desenvolvedores, proporcionando fácil consumo e armazenamento de dados, alta durabilidade de dados e a capacidade de escala sem problemas, de quilobytes a terabytes por hora – pela fração do custo e do esforço. A biblioteca de cliente da Amazon Kinesis Streams simplifica a tolerância de balanceamento de carga, a coordenação e tolerância a erros, e os desenvolvedores podem usar AWS Auto Scaling para criar facilmente clusters de processamento elástico e de alto desempenho com Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Amazon Kinesis Streams também se integra com produtos de terceiros, dando aos desenvolvedores controle e liberdade de escolher o seu método de preferência de processamento de dados, incluindo populares produtos de código aberto. Dessa forma, os clientes podem, de maneira rápida e fácil, adicionar análises em tempo real e outras funcionalidades para suas aplicações, transformando o crescimento explosivo de dados de hoje em uma oportunidade para construir vantagem competitiva e inovar para seus clientes.

“As tecnologias de banco de dados e MapReduce são boas em lidar com grandes volumes de dados”, explica Eduardo Horai, Líder de Arquitetura de Soluções da AWS. “Mas elas são fundamentalmente ferramentas de execução em lote, dificultando decisões em tempo real em um interminável e nunca totalmente completo fluxo de dados. Amazon Kinesis Streams visa preencher esta lacuna, eliminando muitas das barreiras de custo, esforço e expertise que os clientes encontram com soluções de dados em streaming, enquanto fornece desempenho, durabilidade e escala necessária para as mais avançadas e maiores implementações existentes”.

Com alguns cliques no AWS Management Console ou através de uma chamada simples de API, os clientes podem criar um conjunto de fluxo de dados que captura de forma confiável e armazena dados da maneira que ele é apresentado, tornando-o disponível para aplicativos, ferramentas de streaming de código aberto e armazenamentos de dados (como o Amazon S3, Amazon DynamoDB vs Amazon Redshift). Por exemplo, um cliente pode usar o Amazon Kinesis Streams para construir uma aplicação que extrai as principais métricas de dados de log antes de enviá-lo para o serviço de armazenamento de dados Amazon Redshift. Aumentando ou diminuindo o tamanho de um fluxo, trazendo mais capacidade disponível em segundos, e os clientes pagam apenas pelo o tamanho do seu fluxo de dados.