AWS Kinesis 通过提供托管服务来实现数据流式传输，用于大规模收集、处理和分析实时数据。其核心服务 Kinesis Data Streams 允许开发者从多个来源摄取大量数据记录（如日志、指标或事件数据）。数据被组织成“分片”（shards），分片是吞吐容量的单位。每个分片可以处理高达 1MB/秒的传入数据和 2MB/秒的传出数据，通过按需添加更多分片来实现水平扩展。生产者（如 IoT 设备或应用程序）将记录发送到流中，而消费者（如分析工具或后端服务）实时处理数据。Kinesis 处理底层基础设施，包括持久性、复制和可伸缩性，因此开发者可以专注于构建应用程序，而无需管理服务器。
一个实际示例是一组 IoT 设备向 Kinesis 流发送传感器数据。每个设备将记录发布到流中，这些记录被持久地存储在多个可用区。Kinesis Data Firehose 是另一个组件，可以自动批量将这些数据传递到 Amazon S3、Redshift 或 Elasticsearch 等目的地。对于实时处理，Kinesis Data Analytics 允许开发者在流数据上运行 SQL 查询或 Apache Flink 应用程序，以生成警报或实时仪表板。例如，一个网约车应用可以使用 Kinesis 来跟踪司机位置并实时匹配乘客。Kinesis 还支持按需容量，可根据流量自动扩展分片，从而无需手动配置。
Kinesis 与其他 AWS 服务紧密集成。例如，AWS Lambda 可以处理来自流的记录，触发函数来转换数据或更新数据库。CloudWatch 提供延迟或吞吐量等指标的监控。加密（传输中和静态）和 IAM 策略等安全功能确保数据保护。开发者可以使用 Kinesis Client Library (KCL) 构建自定义消费者，以处理负载均衡和检查点，实现容错。通过解耦数据生产者和消费者，Kinesis 允许团队构建弹性架构，其中数据可以在 1-365 天的保留窗口内重放。这使得它适用于实时分析、日志聚合或需要低延迟处理高速数据流的事件驱动应用程序等使用案例。