AWS Kinesis

1. 1. AWS Kinesis: Gerçek Zamanlı Veri Akışının Gücü

AWS Kinesis, Amazon Web Services (AWS) tarafından sunulan bir dizi hizmettir ve gerçek zamanlı veri akışlarını toplama, işleme ve analiz etme imkanı sunar. Özellikle büyük hacimli, yüksek hızlı ve sürekli değişen veri akışlarıyla başa çıkmak için tasarlanmıştır. Kinesis, Büyük Veri analizleri, Gerçek Zamanlı İzleme, Log Analizi, IoT Uygulamaları ve daha birçok alanda kritik bir rol oynar. Bu makalede, Kinesis'in temel bileşenleri, kullanım alanları, avantajları ve dezavantajları detaylı bir şekilde incelenecektir.

1. 1. 1. Kinesis'in Temel Bileşenleri

Kinesis ekosistemi, farklı ihtiyaçlara yönelik çeşitli hizmetlerden oluşur:

• **Kinesis Data Streams:** En temel bileşendir. Veri üreticilerinden gelen verileri gerçek zamanlı olarak toplar ve sıralı bir şekilde saklar. Bu veri akışları, birden fazla tüketici tarafından eş zamanlı olarak okunabilir ve işlenebilir.
• **Kinesis Data Firehose:** Verileri doğrudan hedeflere (örneğin, Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Elasticsearch Service) yüklemek için kullanılır. Dönüşüm yetenekleri sayesinde verileri yüklemeden önce zenginleştirebilir ve temizleyebilirsiniz.
• **Kinesis Data Analytics:** SQL veya Apache Flink kullanarak veri akışlarını gerçek zamanlı olarak analiz etmenizi sağlar. Bu, karmaşık olay işleme, anormallik tespiti ve diğer gelişmiş analizler için idealdir.
• **Kinesis Video Streams:** Video ve ses akışlarını gerçek zamanlı olarak yakalamak, depolamak ve işlemek için optimize edilmiştir. Güvenlik Kamerası kayıtları, Canlı Yayınlar ve Endüstriyel İzleme gibi uygulamalarda kullanılır.
• **Kinesis Data Lakes:** Kinesis Data Streams ve Kinesis Data Firehose’dan gelen verileri otomatik olarak Amazon S3 Data Lakes’e yükler ve yönetir. Bu, büyük ölçekli veri analizi ve makine öğrenimi için idealdir.

1. 1. 1. Kinesis Data Streams: Derinlemesine İnceleme

Kinesis Data Streams, veri akışlarının temelini oluşturur. Çalışma prensibi şu şekildedir:

1. **Veri Üreticileri:** Verileri Kinesis Data Streams'e gönderen uygulamalar veya cihazlardır. 2. **Shards:** Veri akışı, paralel işleme için bölümlere (shards) ayrılır. Her shard, belirli bir veri hacmini ve veri akış hızını destekler. Shard sayısı, beklenen veri hacmine ve akış hızına göre belirlenir. 3. **Sequence Numbers:** Her kayıt, shard içinde benzersiz bir sıra numarasıyla etiketlenir. Bu, verilerin sıralı olarak işlenmesini sağlar. 4. **Tüketiciler:** Verileri Kinesis Data Streams'den okuyan uygulamalardır. Tüketiciler, shard'lardan paralel olarak veri okuyabilir ve işleyebilir.

• • Shard Yönetimi:** Shard sayısını dinamik olarak artırmak veya azaltmak mümkündür. Bu, değişen veri hacimlerine ve akış hızlarına uyum sağlamak için önemlidir. Ancak shard sayısını değiştirmek, veri akışında aksamalara neden olabilir, bu nedenle dikkatli bir planlama gereklidir.

• • Veri Saklama:** Kinesis Data Streams, verileri varsayılan olarak 24 saat boyunca saklar. Bu süre, 7 güne kadar uzatılabilir.

1. 1. 1. Kinesis Data Firehose: Veri Yükleme Kolaylığı

Kinesis Data Firehose, verileri Kinesis Data Streams'den doğrudan hedeflere yüklemek için tasarlanmıştır. Temel avantajları şunlardır:

• **Basitlik:** Veri yükleme sürecini otomatikleştirir.
• **Ölçeklenebilirlik:** Büyük veri hacimlerini işleyebilir.
• **Dönüşüm Yetenekleri:** Verileri yüklemeden önce zenginleştirebilir ve temizleyebilirsiniz.
• **Entegrasyon:** Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Elasticsearch Service ve diğer hedeflerle entegre olur.

• • Desteklenen Hedefler:**

| Hedef | Açıklama | |-----------------|-----------------------------------------------------------------------------| | Amazon S3 | Maliyet-etkili nesne depolama. | | Amazon Redshift | Veri ambarı hizmeti. | | Amazon Elasticsearch Service | Arama ve analiz hizmeti. | | Splunk | Makine verisi analizi platformu. | | HTTP Endpoint | Özel bir HTTP endpoint'ine veri gönderme. |

1. 1. 1. Kinesis Data Analytics: Gerçek Zamanlı Analiz

Kinesis Data Analytics, veri akışlarını gerçek zamanlı olarak analiz etmek için güçlü bir araçtır. İki farklı analiz motoru sunar:

• **SQL:** Basit ve anlaşılır SQL sorguları kullanarak veri akışlarını analiz edebilirsiniz.
• **Apache Flink:** Daha karmaşık olay işleme ve anormallik tespiti için idealdir.

• • Kullanım Alanları:**

• **Dolandırıcılık Tespiti:** Gerçek zamanlı olarak şüpheli işlemleri tespit etmek.
• **Anormallik Tespiti:** Beklenmeyen davranışları belirlemek.
• **Kişiselleştirme:** Kullanıcı davranışlarına göre gerçek zamanlı öneriler sunmak.
• **Operasyonel İzleme:** Sistem performansını izlemek ve uyarılar oluşturmak.

1. 1. 1. Kinesis Video Streams: Video Verisi İşleme

Kinesis Video Streams, video ve ses akışlarını gerçek zamanlı olarak işlemek için optimize edilmiştir. Temel özellikleri şunlardır:

• **Düşük Gecikme:** Gerçek zamanlı izleme ve analiz için idealdir.
• **Ölçeklenebilirlik:** Büyük ölçekli video akışlarını işleyebilir.
• **Güvenlik:** Verileri şifreleyerek korur.
• **Entegrasyon:** AWS Rekognition Video ve diğer hizmetlerle entegre olur.

• • Kullanım Alanları:**

• **Güvenlik Kamerası Kayıtları:** Güvenlik kameralarından gelen video akışlarını kaydetmek ve analiz etmek.
• **Canlı Yayınlar:** Gerçek zamanlı olarak canlı yayınlar yapmak.
• **Endüstriyel İzleme:** Üretim süreçlerini izlemek ve hataları tespit etmek.
• **Otonom Araçlar:** Otonom araçların sensör verilerini işlemek.

1. 1. 1. Kinesis'in Avantajları ve Dezavantajları

• • Avantajları:**

• **Gerçek Zamanlı İşleme:** Verileri gerçek zamanlı olarak işleme imkanı sunar.
• **Ölçeklenebilirlik:** Büyük veri hacimlerini işleyebilir.
• **Güvenilirlik:** Yüksek kullanılabilirlik ve dayanıklılık sağlar.
• **Entegrasyon:** Diğer AWS hizmetleriyle kolayca entegre olur.
• **Esneklik:** Farklı kullanım senaryolarına uyum sağlayabilir.

• • Dezavantajları:**

• **Maliyet:** Büyük veri hacimlerini işlemek maliyetli olabilir.
• **Karmaşıklık:** Kinesis ekosistemini anlamak ve yapılandırmak karmaşık olabilir.
• **Shard Yönetimi:** Shard sayısını doğru bir şekilde belirlemek ve yönetmek önemlidir.
• **Veri Saklama Maliyeti:** Uzun süreli veri saklama maliyetli olabilir.

1. 1. 1. Kinesis ile İlgili Stratejiler, Teknik Analiz ve Hacim Analizi

Kinesis, veri akışlarını analiz etmek için çeşitli stratejiler ve teknikler sunar. Bu stratejiler, finansal piyasalarda da uygulanabilir:

• **Hareketli Ortalamalar (Moving Averages):** Veri akışındaki trendleri belirlemek için kullanılır.
• **Üstel Hareketli Ortalamalar (Exponential Moving Averages):** Son verilere daha fazla ağırlık verir.
• **RSI (Relative Strength Index):** Aşırı alım ve aşırı satım durumlarını belirlemek için kullanılır.
• **MACD (Moving Average Convergence Divergence):** Trend değişikliklerini tespit etmek için kullanılır.
• **Bollinger Bantları (Bollinger Bands):** Volatiliteyi ölçmek için kullanılır.
• **Hacim Ağırlıklı Ortalama Fiyat (VWAP):** Bir varlığın ortalama fiyatını hacim dikkate alarak hesaplar.
• **On Balance Volume (OBV):** Hacim ve fiyat arasındaki ilişkiyi analiz eder.
• **Fibonacci Retracements:** Destek ve direnç seviyelerini belirlemek için kullanılır.
• **Ichimoku Bulutu (Ichimoku Cloud):** Trendleri, destek ve direnç seviyelerini belirlemek için kullanılır.
• **Elliott Dalga Teorisi (Elliott Wave Theory):** Piyasaların döngüsel doğasını anlamak için kullanılır.
• **Momentum Osilatörleri (Momentum Oscillators):** Fiyatın momentumunu ölçmek için kullanılır.
• **Stokastik Osilatör (Stochastic Oscillator):** Fiyatın kapanış fiyatına göre konumunu belirlemek için kullanılır.
• **ADX (Average Directional Index):** Bir trendin gücünü ölçmek için kullanılır.
• **ATR (Average True Range):** Volatiliteyi ölçmek için kullanılır.
• **Chaikin Money Flow (CMF):** Para akışını ölçmek için kullanılır.
• **Keltner Kanalları (Keltner Channels):** Volatiliteyi ölçmek ve trendleri belirlemek için kullanılır.
• **Donchian Kanalları (Donchian Channels):** Belirli bir dönemdeki en yüksek ve en düşük fiyatları belirlemek için kullanılır.
• **Parabolik SAR (Parabolic SAR):** Trendleri belirlemek ve alım satım sinyalleri üretmek için kullanılır.
• **Pivot Noktaları (Pivot Points):** Destek ve direnç seviyelerini belirlemek için kullanılır.
• **Hacim Profili (Volume Profile):** Belirli bir fiyat aralığında işlem gören hacmi gösterir.

Bu stratejiler ve teknik analiz araçları, Kinesis Data Analytics ile gerçek zamanlı olarak veri akışlarına uygulanabilir ve otomatik alım satım kararları almak için kullanılabilir (dikkat: bu tür uygulamalar riskli olabilir ve dikkatli bir şekilde test edilmelidir).

1. 1. 1. Sonuç

AWS Kinesis, gerçek zamanlı veri akışlarını toplama, işleme ve analiz etme konusunda güçlü bir araçtır. Farklı bileşenleri sayesinde çeşitli kullanım senaryolarına uyum sağlayabilir ve büyük veri analizleri, gerçek zamanlı izleme, IoT uygulamaları ve daha birçok alanda değer yaratabilir. Ancak, Kinesis'in maliyeti ve karmaşıklığı göz önünde bulundurulmalı ve doğru shard yönetimi ve veri saklama stratejileriyle optimize edilmelidir.

Şimdi işlem yapmaya başlayın

IQ Option'a kaydolun (minimum depozito $10) Pocket Option'da hesap açın (minimum depozito $5)

Topluluğumuza katılın

Telegram kanalımıza abone olun @strategybin ve şunları alın: ✓ Günlük işlem sinyalleri ✓ Özel strateji analizleri ✓ Piyasa trendleri hakkında uyarılar ✓ Başlangıç seviyesi için eğitim materyalleri