Kinesis

大量のストリーミングの収集処理を行う。IoTなどからのリアルタイムデータを分析。
Kinesis Data Streams
ストリーミングデータをリアルタイムで保存。EMRやLambdaで処理させる。
DBの負荷分散のため、大量のデータをシャードという単位で分割し、複数ノードで並列処理を行う。
シャードは時間あたりの処理数に制限あり。シャード数を増やすことでストリームデータの並列処理ができ、効率よくストリーミングできる。

Kinesis Data Firehose
データ蓄積に向けてデータ変換や別サービスへの配信を行う。ストリーミングデータをデータレイクやデータストア、分析ツールにロード。ストリーミングデータをキャプチャして変換し、Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon Elasticsearch Service、Splunk にロードして、BIツールでほぼリアルタイムに分析可能

Kinesis Data Analytics
ストリーミングデータに対してSQLクエリを投げてリアルタイム分析が可能。DBにデータを移すことなく分析可能。

Kinesis Video Streams
ビデオストリームを取り込み、アプリによって動画を解析できるようにする。防犯カメラとか。

EMR（Elastic MapReduce）

Hadoopのマネージドサービス。Hadoopとは、大量のデータを処理する分散処理フレームワーク。（非）構造データを変換する。

Data Pipeline

DBからデータの**取り出し（Extract）、変換（Transform）、保存（Load）**の順次処理を行う。

Glue

ETLとデータカタログのマネージドサービス。
データカタログとは、メタデータを集中管理するもの。
データレイクであるS3に保存されたデータ構造をRedshift用に変換する。

Athena

S3データにテーブルを作成し、直接SQLを投げる。

QuickSight

BIツール。
RedshiftやAthena、S3などと接続。