AWS Glue の利点
仕組み
AWS Glue は、サーバーレスなデータ統合サービスで、分析、機械学習 (ML)、アプリケーション開発用に、複数のソースからデータを検出、準備、移動、統合することをより容易にします。
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データ統合エンジンオプション
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イベント駆動型 ETL
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AWS Glue データカタログ
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ノーコード ETL ジョブ
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データ品質の管理とモニタリング
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データ準備
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データ統合エンジンオプション
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AWS Glue でお好みのデータ統合エンジンを選択し、ユーザーとワークロードをサポートします。
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この図は、AWS Glue のユーザーが、複数のデータ統合エンジンを使用したジョブワークロードを作成するために、インターフェースオプションを選択する方法を示しています。左側に 1 つ、真ん中に 2 つ、右側に 1 つ、計 4 つのセクションを表示します。
左側の最初のセクションは、「データソース」と呼ばれています。 「Amazon S3」、「Amazon DynamoDB」、「Amazon EC2 上で実行するデータベース」、「データベース」および「SaaS」の、データソースが含まれます。
最初のセクションに、「インターフェースの選択」という図の上部にある真ん中のセクションを指す矢印があります。 この 2 番目のセクションには、3 つのセクションが含まれています。「AWS Glue Studio」、「Amazon SageMaker ノートブック」、「ノートブックと IDE」の 3 つです。
この 2 番目のセクションの下に、「オープンインターフェースでインタラクティブな作業やジョブワークロードをサポート」というテキストがあります。 このテキストには、その上の既述の 2 番目のセクションを指す矢印と、その下の 3 番目のセクションを指す矢印が含まれています。
この 3 番目のセクションは、「データインテグレーションエンジン」と呼ばれています。 テキストには、「自動スケーリングと従量制料金による、サーバーレスでスケーラブルなデータ処理エンジンを優先的に選択する」とあります。 このセクションには、「AWS Glue for Ray」、「AWS Glue for Python Shell」、「AWS Glue for Apache Spark」の、3 つのエンジン名があります。
4 番目のセクションは 2 番目のセクションの右側に表示され、2 番目のセクションから 4 番目のセクション部へ向かう矢印が表示されます。4 番目のセクションでは、「データレイクやデータウェアハウスにデータを作成し、ロードする」とあります。 また、このセクションには、「Amazon Redshift」、「データレイク」、「データウェアハウス」の 3 つのセクションがあります。
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イベント駆動型 ETL
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AWS Glue は、新しいデータが到着すると、抽出、変換、ロード (ETL) ジョブを実行できます。例えば、AWS Glue を設定して、Amazon Simple Storage Service (S3) で新しいデータが利用可能になり次第、ETL ジョブの実行を開始できます。
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AWS Glue データカタログ
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データを移動させることなく、AWS の複数のデータセットを迅速に検出および検索を行うには、データカタログを使用します。カタログ化されたデータは、すぐに Amazon Athena、Amazon EMR、Amazon Redshift Spectrum を使用した検索やクエリで利用できるようになります。
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ノーコード ETL ジョブ
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AWS Glue Studio を使用すると、AWS Glue ETL ジョブを視覚的に作成、実行、モニタリングするのがより簡単になります。ドラッグアンドドロップエディタを使用してデータを移動および変換する ETL ジョブを構築できます。また、AWS Glue は自動的にそのコードを生成します。
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データ品質の管理とモニタリング
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AWS Glue Data Quality は、データ品質ルールの作成、管理、モニタリングを自動化し、データレイクやパイプライン全体で高品質なデータを確保できるよう支援します。
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この図は、AWS Glue Data Quality を使用して、推奨ルールの作成、データ品質のモニタリング、データ品質悪化時のアラート送信を行う方法を示しています。左から右に 3 つのセクションが表示されます。
最初のセクションには、AWS Glue データカタログと AWS Glue ETL のイラストがあります。AWS Glue データカタログの下に、「データレイクにあるすべてのデータセットをカタログ化」とあります。 AWS Glue ETL の下には、「異種データソースからのデータの統合と変換」とあります。
2 番目のセクションは、「AWS Glue データ品質」というタイトルです。 このセクションには、3 つのアイコンがあります。1 つ目は、チェックリストです。その下には「データ品質ルールの推奨事項。データ品質ルールの自動推奨ですぐに始める」とあります。 2 つ目は、鉛筆のアイコンです。その下に、「事前設定されたデータ品質ルール」とあります。あらかじめ設定されたデータ品質ルールで推奨事項を編集、強化」 3 つ目のアイコンはベルです。その下には「アラートとアクション。データ品質が悪化したときに実行するアラートとアクションを追加する」とあります。
3 番目セクションは、2 つのアイコンが重なっています。最初のアイコンは棒グラフです。その下には「メトリクス。データ品質メトリクスを使用して、自信を持ってビジネス上の意思決定を行う」とあります。 2 つ目のアイコンは、警告サインです。その下には「アラート。アラートを使って、品質が悪化したときに通知を受け、データを修正するためのアクションを起こす」とあります。
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データ準備
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AWS Glue DataBrew を使用することで、データレイク、データウェアハウス、および Amazon S3、Amazon Redshift、AWS Lake Formation、Amazon Aurora、Amazon Relational Database Service (RDS) などのデータベースから直接データを探索して実験できます。DataBrew の 250 を超える構築済みトランスフォーメーションから選択して、異常のフィルタリング、フォーマットの標準化、無効な値の修正などのデータ準備タスクを自動化できます。
さらに、AWS Glue Studio にはデータ準備ツールが用意されており、コードを記述することなく、インタラクティブなポイントアンドクリックのビジュアルインターフェイスでデータを準備できます。
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ユースケース
データを効率的に検出する
ETL パイプラインの開発を簡素化する
データをインタラクティブに探索、実験、処理する
さまざまな処理フレームワークとワークロードをサポートする
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