了解 AWS 流
Understanding the AWS Streaming
我想使用 AWS Video Stream，但我不知道有哪些类型。
我发现的是 Amazon Kinesis，它有：
- Amazon Kinesis 数据流。
- Amazon Kinesis 数据流水线。
- Apache Kafka 的亚马逊托管流媒体 (Amazon MSK)。
我的问题是上面的这些是用来在每个视频中流式传输视频还是它们一起工作？如果不是，除了属于 AWS 的 kinesis 之外还有其他类型吗？
看来你有点糊涂了
Amazon Kinesis Data Streams - 对于快速将数据移出数据生产者然后持续处理数据非常有用，这是否意味着在将数据发送到数据存储之前对其进行转换，运行 real-time 指标和分析，或导出更复杂的数据流以供进一步处理。
一些 Kinesis Data Stream 用例是：real-time 指标和报告、real-time 数据分析、日志和事件数据收集以及支持 event-driven 应用程序。
Amazon Kinesis Data Firehose - 是一种流式 ETL 解决方案。这是将流数据加载到数据存储和分析工具中的最简单方法。它可以捕获、转换流数据并将其加载到 Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon OpenSearch Service 和 Splunk 中，从而利用您目前已经在使用的现有商业智能工具和仪表板实现接近 real-time 的分析。它是一项完全托管的服务，可以自动扩展以匹配您的数据吞吐量，并且无需持续管理。它还可以在加载数据之前对数据进行批处理、压缩和加密，最大限度地减少目的地使用的存储量并提高安全性。
Amazon MSK - 是一个托管的 Kafka 集群。
对于流媒体视频，AWS 提供 Kinesis Video Streams
这使得将媒体从连接的设备安全地流式传输到 AWS 以进行存储、分析、机器学习 (ML)、回放和其他处理变得容易。 Kinesis Video Streams 自动配置并弹性扩展从数百万台设备提取流媒体所需的所有基础设施。它持久地存储、加密和索引流中的媒体，并允许您通过 easy-to-use API 访问您的媒体。 Kinesis Video Streams 使您能够通过与 Amazon Rekognition Video、Amazon SageMaker 以及用于 ML 框架（例如 Apache MxNet、TensorFlow 和 OpenCV）的库集成来快速构建计算机视觉和 ML 应用程序。对于直播和 on-demand 回放，Kinesis Video Streams 为 HTTP 直播流式传输 (HLS) 和基于 HTTP 的动态自适应流式传输 (DASH) 提供 fully-managed 功能。 Kinesis Video Streams 还支持使用 WebRTC 的 ultra-low 延迟 two-way 媒体流，作为一项完全托管的功能。
根据您的使用情况，您可能还会发现 Elemental MediaLive 很有用。
它是一项 cloud-based 实时视频编码服务，可提供快速、可靠和 easy-to-use 交付 high-quality 实时视频流，无需管理基础设施
我想使用 AWS Video Stream，但我不知道有哪些类型。
我发现的是 Amazon Kinesis，它有：
- Amazon Kinesis 数据流。
- Amazon Kinesis 数据流水线。
- Apache Kafka 的亚马逊托管流媒体 (Amazon MSK)。
我的问题是上面的这些是用来在每个视频中流式传输视频还是它们一起工作？如果不是，除了属于 AWS 的 kinesis 之外还有其他类型吗？
看来你有点糊涂了
Amazon Kinesis Data Streams - 对于快速将数据移出数据生产者然后持续处理数据非常有用，这是否意味着在将数据发送到数据存储之前对其进行转换，运行 real-time 指标和分析，或导出更复杂的数据流以供进一步处理。
一些 Kinesis Data Stream 用例是：real-time 指标和报告、real-time 数据分析、日志和事件数据收集以及支持 event-driven 应用程序。
Amazon Kinesis Data Firehose - 是一种流式 ETL 解决方案。这是将流数据加载到数据存储和分析工具中的最简单方法。它可以捕获、转换流数据并将其加载到 Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon OpenSearch Service 和 Splunk 中，从而利用您目前已经在使用的现有商业智能工具和仪表板实现接近 real-time 的分析。它是一项完全托管的服务，可以自动扩展以匹配您的数据吞吐量，并且无需持续管理。它还可以在加载数据之前对数据进行批处理、压缩和加密，最大限度地减少目的地使用的存储量并提高安全性。
Amazon MSK - 是一个托管的 Kafka 集群。
对于流媒体视频，AWS 提供 Kinesis Video Streams
这使得将媒体从连接的设备安全地流式传输到 AWS 以进行存储、分析、机器学习 (ML)、回放和其他处理变得容易。 Kinesis Video Streams 自动配置并弹性扩展从数百万台设备提取流媒体所需的所有基础设施。它持久地存储、加密和索引流中的媒体，并允许您通过 easy-to-use API 访问您的媒体。 Kinesis Video Streams 使您能够通过与 Amazon Rekognition Video、Amazon SageMaker 以及用于 ML 框架（例如 Apache MxNet、TensorFlow 和 OpenCV）的库集成来快速构建计算机视觉和 ML 应用程序。对于直播和 on-demand 回放，Kinesis Video Streams 为 HTTP 直播流式传输 (HLS) 和基于 HTTP 的动态自适应流式传输 (DASH) 提供 fully-managed 功能。 Kinesis Video Streams 还支持使用 WebRTC 的 ultra-low 延迟 two-way 媒体流，作为一项完全托管的功能。
根据您的使用情况，您可能还会发现 Elemental MediaLive 很有用。 它是一项 cloud-based 实时视频编码服务，可提供快速、可靠和 easy-to-use 交付 high-quality 实时视频流，无需管理基础设施