Amazon Data Firehose

Acquisisci, trasforma e carica facilmente dati in streaming. Crea un flusso di consegna, seleziona una destinazione e avvia lo streaming dei dati in tempo reale in pochi clic.

Effettua automaticamente il provisioning e il dimensionamento delle risorse di calcolo, di memoria e di rete senza la necessità di un'amministrazione manuale.

Trasforma i dati in streaming non elaborati in formati come Apache Parquet e suddividili in maniera dinamica senza dover creare pipeline di elaborazione apposite.

Seleziona la fonte per il flusso di dati, ad esempio un argomento nello Streaming gestito da Amazon per Kafka (MSK), un flusso in Kinesis Data Streams o inserisci dati utilizzando l'API PUT diretto di Firehose. Amazon Data Firehose è integrato in oltre 20 servizi AWS, quindi è possibile configurare un flusso da origini come Databases (anteprima), Amazon CloudWatch Logs, log di ACL Web AWS WAF, log di Firewall di rete AWS, Amazon SNS o AWS IoT.

È possibile specificare se si desidera convertire il flusso di dati in formati come Parquet o ORC, decomprimere i dati, eseguire trasformazioni personalizzate dei dati utilizzando la propria funzione AWS Lambda o ripartire dinamicamente i record di input in base agli attributi per distribuirli in posizioni diverse.

Seleziona una destinazione per il flusso, ad esempio Amazon S3, il Servizio OpenSearch di Amazon, Amazon Redshift, Splunk, Snowflake, Apache Iceberg Tables, Tabelle Amazon S3 (anteprima) o un endpoint HTTP personalizzato.

Per ulteriori informazioni su Amazon Data Firehose, consulta la documentazione di Amazon Data Firehose.

Trasmetti dati in streaming in Amazon S3 e converti i dati nei formati richiesti per l'analisi senza costruire pipeline di elaborazione.

Monitora la sicurezza della rete in tempo reale e crea avvisi quando si verificano potenziali minacce utilizzando gli strumenti SIEM (Security Information and Event Management) supportati.

Arricchisci i tuoi flussi di dati con modelli di machine learning (ML) per analizzare i dati e prevedere gli endpoint di inferenza mentre i flussi si spostano verso la loro destinazione.