サーバーレスで、インフラストラクチャや管理は不要

Amazon Athena はサーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がありません。設定、ソフトウェアの更新、障害、またはデータセットやユーザー数の拡大によるインフラストラクチャのスケーリングについて心配する必要はありません。Athena では、これらはすべて自動で管理されるため、インフラストラクチャではなくデータに集中できます。

簡単に利用開始

利用を開始するには、Athena コンソールにログインして、コンソールウィザードを使用するか DDL ステートメントを入力してスキーマを定義します。その後、組み込みのクエリエディタを使用して、すぐにクエリを開始できます。また、AWS Glue を利用すると、自動的にデータソースをクロールしてデータを解析し、データカタログに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を入力できます。結果は数秒以内にコンソールに表示され、S3 内の選択した場所に自動的に書き込まれます。結果をデスクトップにダウンロードすることもできます。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。

標準 SQL を使用するだけで簡単にクエリを実行

Amazon Athena では Presto が使用されます。Presto は、低レイテンシーでアドホックなデータ分析用に最適化された、オープンソースの分散 SQL クエリエンジンです。つまり、大規模な結合、ウィンドウ関数、配列を完全にサポートしている ANSI SQL を使用して、Amazon S3 内の大規模なデータセットに対してクエリを実行できます。Athena では、CSV、JSON、ORC、Avro、Parquet といったさまざまなデータ形式がサポートされています。Athena の JDBC ドライバーを使用して、さまざまな BI ツールから Athena に接続することもできます。

クエリごとの料金

Amazon Athena では、実行したクエリに対してのみ料金が発生します。各クエリでスキャンされるデータ量に基づいて課金されます。データの圧縮、分割、列形式への変換を行うと、大幅なコスト削減とパフォーマンス向上を実現できます。このようなオペレーションにより、Athena でクエリを実行するためにスキャンする必要のあるデータ量が減少するためです。

高速なパフォーマンス

Amazon Athena では、高速なパフォーマンスを得るために、クラスターの管理やチューニングについて心配する必要はありません。Athena は、Amazon S3 で高速なパフォーマンスが得られるように最適化されています。Athena ではクエリが自動的に並列で実行されるため、大規模なデータセットであってもクエリ結果が数秒で表示されます。 

高い可用性と耐久性

Amazon Athena は可用性が高く、複数の施設間でコンピューティングリソースを使用してクエリを実行するため、特定の施設に到達できない場合は自動的に、クエリが適切にルーティングされます。Athena では Amazon S3 を基盤データストアとして使用しているため、データの高い可用性と耐久性が実現できます。Amazon S3 は重要なデータを保存するための耐久性のあるインフラストラクチャを提供し、オブジェクトの 99.999999999% の耐久性を実現するように設計されています。データは冗長化されて複数の施設に保存され、各施設で複数のデバイスに保存されます。

セキュア

Amazon Athena では、AWS Identity and Access Management (IAM) ポリシー、アクセスコントロールリスト (ACL)、および Amazon S3 バケットポリシーを使用して、データへのアクセスを制御できます。IAM ポリシーにより、お客様は S3 バケットに対する制御をきめ細かに IAM ユーザーに付与できます。S3 内のデータへのアクセスを制御することで、Athena を使用してクエリを実行するユーザーを制限できます。Athena を使用することにより、Amazon S3 に保存された暗号化データをクエリし、S3 バケットに暗号化の結果を書き込むことが簡単になります。サーバー側の暗号化とクライアント側の暗号化の両方がサポートされています。

統合

Amazon Athena は初期状態で AWS Glue と統合されています。Glue データカタログを使用すると、さまざまなサービスにわたってメタデータの統合リポジトリを作成し、データソースをクロールしてデータを検出できるようになり、新規および修正済みのテーブルやパーティションの定義をデータカタログに格納し、スキーマのバージョニングを維持できるようになります。また、Glue の完全マネージド型 ETL 機能を使用すると、データ変換や列指向の形式への変更を実行でき、クエリパフォーマンスを改善してコストを削減できます。詳細については、AWS Glue をご覧ください。

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