Amazon Kinesisはリアルタイムでのストリームの取り込みと処理を目的とする。ストリームを生成するアプリケーション群である「プロデューサー」がAmazon Kinesisを介して、データを利用するアプリケーションである「コンシューマー」にデータを転送する。

　ストリーム分析サービス「Amazon Kinesis Data Analytics」や、AWSのデータストアにストリームをロードするサービス「Amazon Kinesis Data Firehose」などの機能別サービスで構成される。動画の処理と分析に特化する機能を備えた「Amazon Kinesis Video Streams」というサービスも含む。ユーザー企業はAmazon Kinesis Video Streamsと、「Amazon SageMaker」「Amazon Rekognition Video」などAWSの機械学習サービスを連携させることで、コンピュータビジョンを組み込んだアプリケーションを構築できる。

　一方のAmazon MSKは、オープンソースのメッセージキュー／ストリーム（連続的に発生し続けるデータ）処理ミドルウェア「Apache Kafka」のマネージドサービスだ。ユーザー企業はApache Kafkaを稼働させるインスタンス（仮想サーバ）の運用をAmazon MSKに任せることが可能だ。

　Amazon Kinesisはストリームを「シャード」という単位で管理する。各ストリームのデータ容量は、ユーザー企業がストリームに割り当てたシャードの数によって異なる。Amazon Kinesisはデフォルトで24時間のデータ保持期間を設定している。この期間は有償オプションの契約により最大7日まで延長できるようにしている。Amazon MSKのデータ保持期間は事実上無制限だ。

自社に適しているのはAmazon KinesisとAmazon MSKのどちらか

　クラウドインフラでストリームデータを実行するための分かりやすいサービスがAmazon Kinesisだ。AWSの仕組みと機能を使用するため、ベンダーロックインのリスクは高くなる。一方でAWSが提供する他のクラウドサービスとの連携によって、開発とメンテナンスにかかる時間を大幅に短縮できる。Amazon Kinesis Data AnalyticsやAmazon Kinesis Data Firehose、Amazon Kinesis Video Streamsなどの機能別サービスが充実しているため、アプリケーション開発に生かしやすい。

　Amazon MSKはデータのプロデューサーとコンシューマーが既にApache Kafkaのライブラリを使用しており、ソースコードの更新を最小限に抑えてクラウドサービスに移行する必要がある場合に適したサービスだ。Apache Kafkaはオープンソースのため、ベンダーロックインを避け、簡単にインフラを移行可能なストリーム処理システムを構築したい企業にも適している。