一、实时计算的业务背景与挑战

在数字化转型的浪潮中，企业对数据处理的实时性要求越来越高。传统批处理模式已无法满足实时分析、即时决策和动态响应的业务需求，尤其是在金融交易、电商推荐、物联网监控、游戏互动等领域，延迟问题可能导致直接的经济损失或用户体验下降。以下是企业常见的业务痛点：

• 数据延迟高：传统ETL或批处理模式下，数据从产生到可用可能间隔数小时甚至更久。
• 资源利用率低：固定资源分配无法应对突发流量，造成成本浪费或性能瓶颈。
• 扩展性不足：自建集群难以快速扩容，且运维复杂度高。
• 多源数据整合难：异构数据源（如数据库、日志、IoT设备）的实时同步和统一处理挑战大。

二、AWS实时计算的核心能力与优势

AWS提供了一系列实时计算服务（如Amazon Kinesis、AWS Lambda、Amazon MSK等），结合其全球基础设施和按需付费模式，可高效解决上述问题：

1. 低延迟数据处理能力

Amazon Kinesis支持毫秒级数据流摄取和分析，适用于实时日志分析、点击流处理等场景。例如，电商平台可通过Kinesis实时捕捉用户行为并生成个性化推荐，将转化率提升20%以上。

2. 弹性扩展与成本优化

AWS Lambda的无服务器架构可自动扩缩容，按实际调用次数计费。某共享出行平台使用Lambda处理实时订单匹配，在高峰时段自动扩容，成本比维护固定服务器降低35%。

3. 全托管服务降低运维负担

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)提供完全托管的Kafka集群，企业无需担心节点部署、版本升级等问题，可专注于业务逻辑开发。

4. 多源集成与生态兼容性

AWS实时计算服务原生集成S3、DynamoDB、Redshift等存储服务，并通过AWS Glue实现数据格式自动转换。例如，某金融机构通过Kinesis实时聚合交易数据并写入Redshift，风险监控时效性从小时级缩短至秒级。

三、典型业务场景与解决方案

四、选择AWS代理商的关键价值

通过AWS代理商部署实时计算方案，企业可获得额外支持：

1. 架构设计最佳实践：代理商基于行业经验提供性能优化建议。
2. 成本精细化管控：利用Reserved Instance或Spot实例降低长期成本。
3. 7×24技术响应：快速解决生产环境中的突发问题。