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Kinesis Data Streams と Firehose がどうしても覚えられない人向け

Last updated at Posted at 2024-12-25

Kinesis Data Streams と Firehose の違い

どうしても覚えられない(忘れる)のでまとめました。

Kinesis Data Streams(郵便集配センター)

image.png

Kinesis Data Firehose(宅配便の自動配達サービス)

image.png

基本の違い

項目 Kinesis Data Streams Kinesis Firehose
ユースケース リアルタイムデータ処理 データのバッチ転送
制御性 高い(データ保持、シャード数の設定など) 低い(設定は簡単、フルマネージド)
処理の複雑さ ユーザーがアプリケーションで処理を実装する必要がある AWS側で自動的にデータを処理・配信
転送先 自由に選択可能(例: Lambda, S3, DynamoDB) 固定(S3, Redshift, Elasticsearchなど)
データ保持期間 最大7日間 データを保持しない(リアルタイム転送のみ)
リアルタイム性 ミリ秒単位のリアルタイム処理が可能 遅延が発生する可能性がある(60秒以内)

覚え方(語呂合わせ)

1. 「ストリームは流れ、ホースは給水」

  • Streamsは「常に流れる」→ リアルタイム処理。
  • Firehoseは「一気に注ぐ」→ バッチで目的地に注ぎ込むイメージ。

2. 「カスタムな流れとホース任せ」

  • Streamsは「自分で流れを制御」する。→ 開発者が細かくコントロール。
  • Firehoseは「AWS任せ」→ フルマネージドで手間いらず。

3. 「ストリームは一時的、ホースは運搬」

  • Streamsは一時的にデータを保持する(最大7日間)。
  • Firehoseは保持せず直接運搬。

具体例で理解

1. Streams

  • シナリオ: 株価データをリアルタイムで分析。
  • 動作: 開発者がアプリを作り、データを取り出して処理。

2. Firehose

  • シナリオ: IoTセンサーのデータをS3に保存。
  • 動作: AWSが自動的にデータをS3に送る。

シンプルにまとめた語呂

  • 「ストリームは細かく作る、ホースはAWS任せ」
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