Twitter通过2011年购买Backtype获得Strom建立者Nathan Marz，因此它应该是个典型的Storm用户。Storm帮助Twitter完成许多事情，比如让用户Timeline保持实时更新，但是该公司同样依靠了许多其他工具（Hadoop，当然名列其中）来做一些长期趋势分析和搜索引擎模型训练。
Amazon CTO Werner Vopgels在11月对外公布了Kinesis服务
就像Storm，在将数据运输到另一个数据存储（基于AWS平台的ElasticMapReduce、Redshift或者DynamoDB）之前，Kinesis就能够进行实时处理。但是区别于Storm，Kinesis保存数据的时间可以长达24小时，同时，通过软件开发工作包或者SDK可以自动地扩展到每小时上千个TB 。Kinesis还含一个转移数据到Storm的连接器，AWS数据科学经理Matt Wood解释到，在当现存Storm用户想继续使用它来处理数据时，Kinesis可以实现自动连接。
对Kinesis来说SDK是一项关键，因为这项服务的设计宗旨就是“降低建立响应式应用程序的门槛”，AWS在一次采访中说到。早期访问用户，包括移动游戏开发商Supercell，正在使用Kinesis对游戏服务器和市场平台Bizo中的数据流进行处理，然后供给实时监控面板。 Wood说Bizo有一个异常小的研发团队，能有机会省却管理数据管道的工时，从而转移到更具价值的任务上，这得感谢AWS。
当Amazon首次公开Knesis这个产品时，我们就会发现，AWS的云服务无可比拟，这里我们不妨计算一下其他云供应商提供自己流处理服务的时间。当下企业的计算基础设施一般都包括一个完整的数据管道，用以收集和处理数据，因此如果其他云服务供应商想遏制用于疯狂涌向AWS，那么他们不可以只有一个Hadoop。