Una sola vista completa de su Amazon Kinesis.
Flujos de datos
Recopile, visualice y reciba alertas sobre métricas básicas a nivel de flujo.
- Cree alertas sobre la latencia de las operaciones GetRecords/PutRecords, picos de regulación y más.
- Obtenga una visión anticipada del progreso de sus aplicaciones de consumo.
- Visualice la tasa de emisión de datos por parte de los productores, así como la tasa de obtención de datos por parte de los consumidores.
- Tome decisiones fundamentadas sobre el resharding para optimizar la capacidad de flujo de su carga de trabajo.
Flujos de video
Obtenga la imagen completa de su flujo de medios.
- Asegúrese de que los consumidores no se retrasen mediante alertas sobre los errores de conexión y las conexiones interrumpidas.
- Identifique los patrones de cambio en la velocidad de lectura para los datos archivados en tiempo real.
- Mida y cuantifique la tasa en la que los flujos de video reciben medios codificados por tiempo para identificar anomalías.
- Detecte fallas en la ingesta de datos, el aumento de la duración del fragmento y más.
Data Firehose
Obtenga estadísticas de rendimiento detalladas de cada flujo de entrega.
- Realice un seguimiento de los bytes y los registros entrantes para vigilar los aumentos y las disminuciones de rendimiento.
- Solucione errores de invocación y fallas de entrega de Lambda mediante registros recopilados.
- Monitoree la entrega de datos en términos de registros, bytes, vigencia y éxito.
- Asegúrese de que la transformación de datos y las copias de seguridad de los registros de origen se realicen sin problemas.
Análisis de datos
Asegúrese de que su aplicación se esté ejecutando correctamente.
- Tome decisiones fundamentadas sobre el aumento de los flujos de entrada en la aplicación con estadísticas de uso.
- Visualice las métricas de preprocesamiento de Lambda como duración, bytes procesados y más.
- Verifique el rendimiento de la aplicación y configure las alarmas para ver si hay fallas.
- Inicie y detenga automáticamente las aplicaciones para optimizar el consumo de KPU.