AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon Kinesis

© 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
アマゾンウェブサービスジャパン株式会社
ソリューションアーキテクト半場光晴
2017.10.11（2018.01.10 UPDATED）
【AWS Black Belt Online Seminar】
Amazon Kinesis

自己紹介
• 名前
半場光晴（はんばみつはる）
• 所属
アマゾンウェブサービスジャパン
株式会社
技術統括本部
メディア・エンターテインメントソ
リューション部
ソリューションアーキテクト
• 好きなAWSサービス
Amazon Kinesis、Amazon S3、
Amazon EMR

内容についての注意点
• 本資料では2017年10月11日時点のサービス内容および価格についてご説明しています。最
新の情報はAWS公式ウェブサイト(http://aws.amazon.com)にてご確認ください。
• 資料作成には十分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価格に
相違があった場合、AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。
• 価格は税抜表記となっています。日本居住者のお客様が東京リージョンを使用する場合、別途
消費税をご請求させていただきます。
• AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is
subject to change in accordance with the AWS Customer Agreement available at
http://aws.amazon.com/agreement/. Any pricing information included in this
document is provided only as an estimate of usage charges for AWS services based
on certain information that you have provided. Monthly charges will be based on
your actual use of AWS services, and may vary from the estimates provided.

Amazon Kinesis Firehose が、東京リージョンでも
利用可能になりました！
https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2017/08/amazon-kinesis-firehose-is-now-
available-in-asia-pacific-tokyo-eu-frankfurt-and-us-east-ohio-regions/

このセミナーの内容
1. Amazon Kinesis の特徴
1. Amazon Kinesis Streams
2. Amazon Kinesis Firehose
3. Amazon Kinesis Analytics
2. Amazon Kinesis の適用例
3. まとめ

Amazon Kinesis の特徴

Amazon Kinesis プラットフォーム
ストリームデータを収集・処理するためのフルマネージドサービス群
Amazon Kinesis
Streams
ストリームデータを
処理するための
アプリケーションを
独自に構築
Amazon Kinesis
Analytics
標準的な SQL クエリ
でリアルタイムに分析
Amazon Kinesis
Firehose
Amazon S3, Amazon
Redshift, Amazon ES
へ
簡単に配信

ストリーミングデータの利用シナリオ
シナリオデータの収集と ETL 継続的なメトリクス計算リアルタイム分析と応答
データタイプ
アプリケーションログ／コンピューターメトリクス／クリックストリーム
／センサーデータ／マーケットデータ...
広告
／マーケティング
配信や入札データの収集
コンバージョンレート／収益
／カバレージの計算
ユーザー行動に応じた
配信・入札エンジンの最適化
IoT テレメトリーデータの収集
デバイスやサーバーの
稼働状態の計算
稼働状態予測や
アラート・通知の発行
ゲーム顧客行動データの収集
成功率／トランジションレート
／クリックレートの計算
リーダーボードや
マッチメイクの最適化
コンシューマー
向け
顧客行動データの収集
ページビュー
／クリックレートの計算
レコメンデーションエンジンの
最適化
運用
セキュリティ
システムメトリクスの収集システムログ分析異常検知
STEP 3STEP 2STEP 1

Amazon Kinesis プラットフォームの全体的な特徴
リアルタイムなデータストリームを簡単に捉え、配信し、処理できます
先払いなしの従量課金
弾力のある拡張性とサーバーレス
ユースケースに合わせた適切なサービスの選択が可能
リアルタイムなレイテンシー
簡単なプロビジョニング、デプロイ、管理

Amazon Kinesis Streams

ストリームデータを処理するためのアプリケーションを独自に構築
2
3
1 管理が容易
独自のリアルタイムアプリケーション
低コスト
必要なキャパシティをセットしてストリームを作成するだけで利用可能。
スループットやデータ量の変化に応じてスケール
Amazon Kinesis Client Library, Apache Spark/Flink,
AWS Lambda 等を利用してストリーム処理を実装
あらゆるスケールのワークロードで高いコスト効果

アーキテクチャ概要
Front
end
認証・認可
3 アベイラビリティゾーンの
永続ストレージに強い整合性でデータを複製
数百万のソースが
1 時間あたり数百 TB の
データを生成
集約して S3 にアーカイブ
End
point
機械学習
／スライディングウィンドウ分析
リアルタイムダッシュボード
／アラート
データウェアハウスにロード
順序つきイベントストリームとして
複数のアプリケーションから
同時アクセス可能
AZ AZ AZ

Amazon Kinesis Streams 主要なコンセプト
データの種類や処理の用途に応じて「ストリーム」を作成。ストリームは 1 つ以上の「シャード」で構成
保存されるデータの単位を「データレコード」と呼び、保持期間はデフォルトで 24 時間／最長で 7 日間
1 データレコードの最大サイズは 1 MB
データ送信側のキャパシティは 1 シャードあたり秒間 1 MB もしくは 1,000 PUT レコード
データ処理側のキャパシティは 1 シャードあたり秒間 2 MB もしくは 5 回の読み取りトランザクション
ストリーム内のシャード数を増減することでスループットをコントロール
KinesisStreams
エ
ン
ド
ポ
イ
ン
ト
シャード 0
シャード 1
シャード ..N
データ送信側データ処理側
Amazon S3
DynamoDB
Amazon Redshift
Amazon EMR
データ
レコードストリーム

データレコードの分散
データ入力時に指定するパーティションキー（最長 256 文字）で保存先のシャードが決定
• MD5 ハッシュ関数でパーティションキーを 128 ビット整数値のハッシュキーに変
換
• ハッシュキーの範囲に対応したシャードにデータレコードをマップ
シャード 0
"HashKeyRange" {
"EndingHashKey": "170141183460469231731687303715884105727",
"StartingHashKey": "0"
}
シャード 1
"HashKeyRange" {
"EndingHashKey": "340282366920938463463374607431768211455",
"StartingHashKey": "170141183460469231731687303715884105728"
}
データパーティションキー
データレコード
2^128 - 1
0
ハッシュキーの
範囲
パーティションキー
のハッシュで分散*
* ハッシュキーを直接指定することも可能
ストリーム

データレコードの順序性
全てのデータレコードにはシーケンス番号がアサインされる
• ストリーム内のシャード毎にユニーク
• シャード内で時間の経過とともに単調増加（シャード間では単調増加しない）
• データ処理時にシーケンス番号でレコード取得開始ポジションを指定可能
シャード 0
シャード 1
SequenceNumbe
r
32
SequenceNumbe
r
26
SequenceNumbe
r
25
SequenceNumbe
r
17
SequenceNumbe
r
35
SequenceNumbe
r
15
SequenceNumbe
r
12
SequenceNumbe
r
11
ストリーム

Amazon Kinesis Streams をサポートする
プロデューサー・コンシューマー
プロデューサー (データ送信側) コンシューマー (データ処理側)
AWS SDK
Kinesis Producer
Library
Kinesis Agent
AWS IoT
Kinesis Log4j
Appender
Get* API
Kinesis Client
Library
Fluentd
Kinesis Analytics
AWS Lambda
Amazon EMR
Apache Storm
Kinesis Firehose
CloudWatch
Events/Logs

Amazon Kinesis Agent
プロデューサー (データ送信側)
https://github.com/awslabs/amazon-kinesis-agent
/etc/aws-kinesis/agent.json
{
"kinesis.endpoint": "https://your/kinesis/endpoint",
"firehose.endpoint": "https://your/firehose/endpoint",
"flows": [
{
"filePattern": "/tmp/app1.log*",
"kinesisStream": "yourkinesisstream"
},
{
"filePattern": "/tmp/app2.log*",
"deliveryStream": "yourfirehosedeliverystream"
}
]
}
• Amazon Kinesis サービスにデータを簡単
に収集して取り込む OSS のスタンドアロン
Java アプリケーション
• エージェントでモニタリングするファイル
のパターンと送信先ストリームを指定
• ファイルのローテート処理、ポインティン
グのチェック、失敗時の再試行を管理
• フォーマット変換やログパースなどの前処
理機能を提供
• 送信前のバッファリングが可能
• すべてのデータを信頼性の高いタイムリー
かつシンプルな方法で配信
• Amazon CloudWatch へメトリクスを送信
• Amazon Kinesis Streams と Amazon
Kinesis Firehose、どちらへも送信可能

Amazon Kinesis Producer Library (KPL)
https://github.com/awslabs/amazon-kinesis-producer
• Amazon Kinesis Streams にデータを送信
する OSS の補助ライブラリ
• KPL は、C++ で書かれており、メインプ
ロセスの子プロセスとして実行される
• Aggregation：複数件のデータを 1 データ
レコードに集約して送信可能
• Collection：複数のレコードをバッファリ
ングして送信
• キャパシティ超過時のリトライをサポート
• タイムアウト時間や送信時に利用するコネ
クション数を設定可能
• パフォーマンスメトリクスを Amazon
CloudWatch に自動送信

Fluent plugin for Amazon Kinesis V2出た！
https://github.com/awslabs/aws-fluent-plugin-kinesis
• Amazon Kinesis Streams と Amazon
Kinesis Firehoseにイベントを送信する
OSSのFluentd 出力プラグイン
• KPL 集約レコードフォーマットもサポート
• fluent-plugin-kinesis gem に以下3つの出
力プラグインが含まれいる
1. Kinesis_streams
2. Kinesis_firehose
3. Kinesis_streams_aggregated
• Fluentd をログ収集に使っているなら、こ
のプラグインを追加するだけで Amazon
Kinesis へのデータ投入がすぐにできる

• Amazon Kinesis Data Generator (KDG) を利用して Amazon Kinesis
Streams または Amazon Kinesis Firehose にテストデータを簡単に送
信できる
• HTML と JavaScript で実装されたOSSのテスト用プロデューサーUI
• GithubにホストされたUIを利用することが可能
• S3 静的ウェブサイトホスティングを利用するなども可能
https://github.com/awslabs/amazon-kinesis-data-generator
Amazon Kinesis Data Generator (KDG)

Amazon Kinesis Client Library (KCL)
コンシューマー (データ処理側)
• KCL を利用して Kinesis アプリケーションを作成できる
• Java、Ruby、Python、Node.js の開発に利用できる OSS
のクライアントライブラリ
• EC2 インスタンスなどにデプロイして利用可能
• KCL アプリは 3 つのコンポーネントを含んでいる
1. Record Processor Factory - 2. のレコードプロセッ
サーを作る
2. Record Processor - Amazon Kinesis Streamsの
シャードから取り出したデータを処理するプロセッ
サーの単位
3. Worker - 個々のアプリケーションインスタンスと
マッピングする処理単位
https://github.com/search?q=org%3Aawslabs+kinesis-client

Amazon Kinesis Client Library のステート管理
Amazon DynamoDB テーブルを利用してアプリケーションの状態を追跡
シャードとワーカーのマッピングを調整
処理されたレコードのチェックポイントを作成
ワーカーインスタンスの増減やシャードの分割／結合に追従
shardId
Shard-0
Shard-1
check
point
TRIM
_HORIZO
N
4
lease
Owner
Worker-A
Worker-B
lease
Counter
2
16
...
...
...
Shard-06
Shard-1
3 1
8 7 5
Worker
-A
Worker
-B
Amazon
DynamoDB

ストリームデータの利用シナリオに沿った
AWSでの事例
引用元
https://speakerdeck.com/kanny/miao-jian-shu-mo-falseroguwoiigan-zinisuruakitekutiya
STEP 1 データの収集と ETL STEP 2 継続的なメトリクス計算
STEP 3 リアルタイム分析と応答

Amazon Kinesis Streams 料金
料金構成料金
シャード時間(1 MB/sec 取込, 2MB/sec 放出) $0.0195
PUT ペイロードユニット(25 KB),
1,000,000 PUTs 毎
$0.0215
延長データ保持期間(最長 7 日間), シャード時間毎 $0.026
東京リージョンの場合

Amazon Kinesis Firehose

ストリームデータを、Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon ESへ
簡単に配信
2
3
1 管理不要
データストアとダイレクトに統合
シームレスにスケール
アプリケーションの実装やインフラストラクチャーの管理を一切行わずに
Amazon S3 / Amazon Redshift / Amazon ES にデータを配信可能
シンプルな設定でストリームデータのバッチ化・圧縮・暗号化が可能
最短 60 秒でデータを配信
データのスループットに応じて自動的にスケール
4 サーバレスETL Lambdaを利用したストリームデータの変形が可能

主要なコンセプト
• 配信先に応じて「配信ストリーム」を作成
• シャードの作成やパーティションキーの指定不要
• 1 データレコードの最大サイズは 1 MB
• 制限なしにスケールするよう設計
• 米国東部（バージニア北部、オハイオ）、米国西部（オレゴン）、欧州（アイルランド、フランクフルト）、
アジアパシフィック（東京）リージョンで利用可能
KinesisFirehose
エ
ン
ド
ポ
イ
ン
ト
データ
レコード
データ送信側
Amazon
S3
Amazon
Redshift
Amazon
ES
Amazon S3
配信ストリーム
Amazon Redshift
Amazon ES

Amazon Kinesis Firehoseから
Amazon S3へ
Firehose
配信先
S3バケット
バックアップ
S3バケット
ソースレコード
プロデューサー
ソース
レコード
変換済み
レコード
変換失敗

Amazon Redshiftへ
中間
S3バケット
バックアップ
S3バケット
ソース
レコード
Redshift
クラスター
Firehose
変換済み
レコード
変換済みレコード
COPY変換失敗
配信失敗

Amazon Elasticsearch Serviceへ
Elasticsearch
クラスター
バックアップ
S3バケット
ソース
レコード
Firehose
配信ストリーム変換済み
レコード
配信失敗
変換失敗

Amazon Kinesis Streams から Firehose へ
直接ストリームデータを送ることが可能に
• Amazon Kinesis Streams をデータソースに指定すると、他のデータソースを、同一の Amazon Kinesis
Firehose 配信ストリームに送ることはできない
• Amazon Kinesis Streams をデータソースに指定すると、その Amazon Kinesis Firehose 配信スト
リームに対して PutRecord や PutRecordBatch ができなくなる
• データソースに指定した Amazon Kinesis Streams に PutRecord や PutRecords すれば良い
• 一方で、1 つの Amazon Kinesis Streams に対しては、複数の Amazon Kinesis Firehose 配信ストリームやその
他のコンシューマーからデータレコードを読むことができる
• Amazon Kinesis Firehose 配信ストリームは、Amazon Kinesis Streams の LATEST からデータを読み始める
• Amazon Kinesis Producer Library を利用して Amazon Kinesis Firehose 配信ストリームにデータレコードを送
りたい場合のワークアラウンドにも（より簡単に）なる
http://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/writing-with-kinesis-streams.html
Data
producer
Amazon
Kinesis
Streams
Data
consumer
Amazon
Kinesis
Firehose
Data
producer
Amazon
Kinesis
Streams
Amazon
Kinesis
Firehose
AFTERBEFORE

Amazon Kinesis Firehose 料金
料金構成料金
最初の 500 TB / 月 (データ取込分)
次の 1.5 PB / 月
次の 3 PB / 月
以降 5 PB / 月
$0.036
$0.031
$0.025
応相談
東京リージョンの場合
• 料金は Amazon Kinesis Firehose に取り込まれたデータの量に基づく
• データの量は、このサービスに送信したデータレコードの数に、直近の 5 KB の倍数に切り上げた各レコードの
サイズを乗算した値として計算される
• 例 - 各データレコードが 42 KB の場合は、取り込まれたデータとしては 45 KB としてそれぞれカウントされる

Amazon Kinesis Analytics

ストリームデータを標準的な SQLクエリでリアルタイムに分析
2
3
1 標準 SQL
リアルタイム分析アプリケーション
弾力的にスケール
複雑な処理フレームワークやプログラミング言語の学習不要
秒以下のレイテンシーでストリームデータを連続的に分析
データのスループットに応じて処理能力を伸縮。オペレーションの介入不要

主要なコンセプト
• 分析単位に「アプリケーション」を作成し、入力／出力となる「ストリーミングソース／デスティネーション」を
設定
• ストリーミングソース／デスティネーションをアプリケーション内部の「入力／出力ストリーム」にマッピング
• SQL クエリ実行の前処理として、Lambda 関数の指定が可能
• アプリケーション内部の入力ストリームを分析し、結果を出力ストリームへ出力する SQL を記述
• 1 入力行の最大サイズは 50 KB／参照ソースの最大サイズは 1 GB
• クエリの複雑さとデータのスループットに応じて処理能力 (KPU – Kinesis Processing Units) を自動伸縮
• 米国東部（バージニア北部）／米国西部（オレゴン）／欧州（アイルランド）リージョンで利用可能
SQL
アプリケーション内部
（入力）ストリーム
（出力）ストリーム
ストリーミング
ソース
(Kinesis Streams または
Kinesis Firehose)
ストリーミング
デスティネーション
(Kinesis Streams または
Kinesis Firehose)
参照テーブル
参照ソース
エラーストリーム
アプリケーション
前処理

Lambdaによる前処理
• SQL クエリ実行前に、指定した Lambda 関数による前処理が実行される
• データレコードの情報の補完やフォーマットの変換処理などの用途が例としてあげられる
• 補完処理の例 - S3 以外のリソースにあるデータソースを参照して、データレコードの情報を補完する
• 変換処理の例 - GZIP や KPL フォーマットなどから、CSV や JSON へ変換する
• 前処理の結果は 3 種類のステータスに分類できる
• Ok - 前処理に成功、処理済みのデータレコードが SQL クエリへ流れる
• Dropped - 前処理によって意図的にデータレコードを排除、SQL クエリの対象にしない
• ProcessingFailed - 前処理に失敗、未処理のデータレコードがエラーストリームへ流れる
• この前処理用途の汎用的なLambda関数のブループリントをいくつか提供している
http://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/dev/lambda-preprocessing.html

アプリケーション内部ストリームとポンプ
CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
ticker_symbol VARCHAR(4), sector VARCHAR(12), change REAL, price REAL);
CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS
INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM“
SELECT STREAM ticker_symbol, sector, change, price
FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001“;
SQL
内部（入力）ストリーム内部（出力）ストリームポンプ
“SOURCE_SQL_STREAM_001” “STREAM_PUMP” “DESTINATION_SQL_STREAM”

様々なタイムスタンプ
SELECT STREAM
your_own_event_time_column,
approximate_arrival_time,
rowtime
FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001";
イベント時刻処理時刻収集時刻
your_own_event_time_column approximate_arrival_time rowtime

ウィンドウ問い合わせ
タンブリング
ウィンドウ
スライディング
ウィンドウ
…FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"
GROUP BY ticker_symbol,
FLOOR("SOURCE_SQL_STREAM_001".rowtime TO MINUTE);
…FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"
WINDOW last_hour AS (PARTITION BY ticker_symbol RANGE INTERVAL '1' HOUR PRECEDING),
last_two_rows AS (PARTITION BY ticker_symbol ROWS 2 PRECEDING);

シンプルなアラート
内部（出力）ストリーム "DESTINATION_SQL_STREAM" を宣言
ポンプ "STREAM_PUMP" を宣言
10 秒のスライディングウィンドウから ticker_symbol ごとに変化量の平均値を算出
変化量の平均値の絶対値が 1 を超える行のみを抽出
ticker_symbol VARCHAR(4), avg_change DOUBLE);
SELECT STREAM ticker_symbol, avg_change
FROM (
SELECT STREAM ticker_symbol, AVG(change) OVER w1 AS avg_change
FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001“
WINDOW w1 AS (PARTITION BY ticker_symbol RANGE INTERVAL '10' SECOND PRECEDING))
WHERE ABS(avg_change) > 1;

参照テーブルの結合
（参照テーブル "CompanyName" をアプリケーションに事前追加）
内部（出力）ストリーム "DESTINATION_SQL_STREAM"／ポンプ "STREAM_PUMP" を宣言
内部（入力）ストリーム "SOURCE_SQL_STREAM_001" に参照テーブルを外部結合
ティッカーシンボルが一致した場合に参照テーブルから "Company" カラムの値を出力
ticker_symbol VARCHAR(4), company VARCHAR(20), sector VARCHAR(12),
change DOUBLE, price DOUBLE);
INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
SELECT STREAM ticker_symbol, c."Company", sector, change, price
FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"
LEFT JOIN "CompanyName" c
ON "SOURCE_SQL_STREAM_001".ticker_symbol = c."Ticker";

ウィンドウやタイムスタンプを利用した
ストリーム処理のAWSでの事例
引用元
http://data.gunosy.io/entry/dashboard-with-kinesis-analytics
STEP 1 データの収集と ETL STEP 2 継続的なメトリクス計算
STEP 3 リアルタイム分析と応答

Amazon Kinesis Analytics 料金
料金構成料金
KPUの平均量 / 時間 $0.110
オレゴンリージョンの場合
KPU (Kinesis Processing Unit)
• 4 GB のメモリ、1 vCPU のコンピューティング、対応するネットワーク
リソースで構成されるストリーム処理能力の単位
• クエリの複雑性やメモリと計算能力の要求が応答に応じて異なるため、
Amazon Kinesis Analytics では分析を完了するために必要な KPU が自動
的、かつ、伸縮自在にスケールされる

Amazon Kinesis の適用例

Amazon Kinesis とストリーム処理
はじめの一二三歩
Data producer
Amazon
S3
Amazon
Athena
Lambda
function
Amazon
Kinesis
Analytics
Amazon
Kinesis
Streams
Amazon
SNS
Lambda
function
①可視化
②仮説検証
③自動化
Amazon
Kinesis
Firehose
Amazon
Elasticsearch
Service
Lambda
function
Amazon
S3
(Reference data source)

Amazon Kinesis とラムダアーキテクチャ
Data producer Amazon
Kinesis
Firehose
Amazon
Kinesis
Streams
Amazon
S3
SPEED
BATCH
SERVING
Amazon
EMR
Amazon
ES
Amazon
Athena
Amazon
QuickSight
Amazon
Kinesis
Streams
Amazon
Kinesis
Analytics
Amazon
DynamoDB
Amazon
ElastiCache
Amazon
RDS
AWS
Lambda
Amazon
Redshift
Amazon
SNS
AWS
Glue
Any on
Amazon
EC2
APPs
http://lambda-architecture.net/

Amazon Kinesis と IoT センサーデータ
① データ保管
対象シーン • センサーデータなどのバックアップ
• 機械学習などのモデル作成に向けた準備
条件 • 128 KB 以内のメッセージ AWS
IoT
ルールエンジン
Amazon
Kinesis
Firehose
Amazon
S3
② 他システム連携
対象シーン • AWS 内外のシステムと API 連携するパ
ターン
条件 • センサーデータをバッファリングして他
システムと連携する
IoT
デバイズ
Amazon
Kinesis
Streams
AWS
Lambda
他シス
テム
③ ストリーム処理
対象シーン • センサーデータに対して異常検知、スラ
イディングウィンドウ処理などをスト
リームで処理したい
条件 • 要件に応じて Spark on EMR なども検討
Amazon
Kinesis
Analytics

まとめ

さいごに
• Amazon Kinesisが提供しているもの
• ストリームデータを取り込み、継続的に処理するアプリケーション
を作るためのマネージドサービス
• Amazon Kinesisについてもっと知りたい方はこちら
• 公式ドキュメント - https://aws.amazon.com/kinesis/
• AWS クラウドサービス活用資料集 - https://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/
• AWS ブログ - https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/category/amazon-kinesis/
• What's New in Amazon Kinesis - https://aws.amazon.com/jp/kinesis/whats-new/
• AWS Big Data Blog (Category: Amazon Kinesis) - https://aws.amazon.com/jp/blogs/big-
data/category/analytics/amazon-kinesis/
• Amazon Kinesis Forum - https://forums.aws.amazon.com/forum.jspa?forumID=169
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• 毎週火曜・木曜開催
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