Amazon Athena

即時にデータのクエリを実行。数秒で結果取得。料金は実行したクエリに対してのみ。

Amazon Athena はインタラクティブなクエリサービスで、Amazon S3 内のデータを標準 SQL を使用して簡単に分析できます。Athena はサーバーレスなので、インフラストラクチャの管理は不要です。実行したクエリに対してのみ料金が発生します。

Athena は簡単に使えます。操作は簡単で、Amazon S3 にあるデータを指定し、スキーマを定義し、標準的な SQL を使用してクエリの実行を開始するだけです。多くの場合、数秒で結果が出てきます。Athena を使用すると、分析用データを準備するための複雑な ETL ジョブは不要になります。これによって、誰でも SQL のスキルを使って、大型データセットをすばやく、簡単に分析できるようになります。

Athena は初期状態で AWS Glueデータカタログと統合されており、さまざまなサービスにわたるメタデータの統合リポジトリを作成できます。データソースのクロールとスキーマの解析、新規および修正したテーブル定義とパーティション定義のカタログへの入力、スキーマのバージョニング保持が可能です。

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利点

今すぐクエリを開始する

サーバーレス、ETLなし
Athena はサーバーレスです。すぐにデータのクエリを実行できるため、サーバーやデータウェアハウスの設定や管理は不要です。Amazon S3 にあるデータを指定して、スキーマを定義し、組み込まれているクエリエディタを使ってクエリを開始できます。Amazon Athena を使用すると、S3 にあるユーザーのすべてのデータを利用できるため、データの抽出、変換、ロード (ETL) といった複雑なプロセスは必要ありません。

クエリごとの料金

スキャンしたデータに対してのみ支払い
Amazon Athena では、実行するクエリに対してのみ料金が発生します。クエリごとにスキャンされたデータの分量に基づいて料金が請求され、1 テラバイトごとに 5 USD が請求されます。データの圧縮、分割、列形式への変換を行うことにより、クエリに対するコストを 30%~90% 削減し、パフォーマンスを向上させることができます。Athena では、Amazon S3 にあるデータのクエリが直接実行されます。Über S3 hinaus fallen keine zusätzlichen Speichergebühren an.

オープン、高性能、標準

Presto ビルド、標準 SQL 実行
Amazon Athena には ANSI SLQ に準拠した Presto が使われており、CSV、JSON、ORC、Parquet などのさまざまな標準データフォーマットに対応し、機能します。Athena は迅速で、アドホックなクエリ問い合わせ方法として理想的です。とはいえ、大きな結合、ウィンドウ関数、配列などの複雑な分析も対応できます。Amazon Athena は可用性が高く、多くの施設や各施設にある多くのデバイスから、コンピューティングリソースを使ってクエリを実行できます。Amazon Athena では、基盤となるデータストアとして Amazon S3 を使用しており、データの可用性や耐久性に優れています。

高速、超高速

大きなデータセットに対してもインタラクティブなパフォーマンス
Amazon Athena を使えば、高速で、インタラクティブなクエリパフォーマンスが得るために十分なコンピューティングリソースがあるかどうかを心配する必要はありません。Amazon Athena では、クエリが自動的に並列的に実行されます。そのため、たいていは数秒で結果が出ます。

新機能を今すぐプレビュー

どこでもデータをクエリ

リレーショナルデータベース、データウェアハウス、オブジェクトストア、非リレーショナルデータベースに対し連携クエリを実行します。連携 SQL クエリによりどこにあっても所定の位置でデータをクエリできます。複数のデータソース全体でJOIN データに馴染みの SQL を使用して迅速な解析ができる上、その後の使用のために結果を Amazon S に保存できます。Athena の連携クエリはまた、新しい Query Federation SDK も導入しており、自分自身のデータソースコネクタを書いてカスタムデータストアをクエリできます。

一般的なユーザー定義関数 (UDF)。

カスタム Scalar 機能を書き、SQL に呼び起こします。Sie können Ihre UDFs mit der Athena Query Federation SDK schreiben.UDFs können sowohl in SELECT- als auch in FILTER-Klauseln einer SQL-Abfrage verwendet werden.複数の UDF を同じクエリに呼び起こすことができます。Athena は内蔵機能を提供する一方で、データの圧縮と解凍、扱いの難しいデータの編集、カスタマイズされた複合の適用など、UDF によるカスタム処理の実行が可能です。

機械学習。SQL クエリにて

機械学習モデルを呼び起こし、SQL クエリから直接推測します。お客様は Amazon SageMaker が提供する12以上の内蔵機械学習アルゴリズムを使い、自分自身のモデルを訓練、または AWS Marketplace のモデルパッケージを見つけ、サブスクライブできます。さらに、 Amazon SageMaker ホスティングサービスにデプロイも可能です。設定を追加する必要はありません。SQL クエリで機会学習モデルを使用する能力は、異常検知、カスタマーコーホート解析、売上予想などの複雑なタスクを、SQL クエリの機能を呼び起こすのと同じくらいシンプルにします。

お客様

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Movable Ink は Amazon Athena を使用して 7 年分の履歴データをクエリし、即座に結果を取得しています。また、データを柔軟に調べて、さらに深い理解を得ることができています。

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Atlassian では Amazon Athena や他の AWS の分析サービスを使用してセルフサービスのデータレイクを構築しています。

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