AWS でのデータレイクと分析

すべてのユーザーが、すべてのデータからの回答を得る最速の方法
データレイクを最も容易に構築し分析
データレイクの設定と管理には、データの読み込み、変換、保護、アクセス監査など、手動で時間のかかるタスクが多く含まれます。AWS Lake Formation により、こうした手動の手順の多くを自動化し、データレイクの構築に必要な時間を数か月から数日に短縮できます。
スケーラブルかつ高い費用対効果
データボリュームは急激に増加していますが、それに伴ってデータの保存と分析のためのコストも増大しています。AWS では、大規模なデータの保存と分析のためのコストを調整する S3 でのデータストレージのインテリジェントな階層化といった機能を利用できます。また Auto-Scaling、Savings Plans、EC2 のスポットインスタンスとの統合など、コンピューティング使用のコスト削減に役立つ包括的なツールを提供します。
包括的でオープン
専用分析ツールの最も広く深いポートフォリオを提供しているため、ジョブに最適なツールを使用してデータからすばやくインサイトを得ることができます。AWS のすべての分析サービスは Apache Parquet のようなオープンファイル形式をサポートしているため、分析するためにデータを移動したり変換したりする必要がありません。その代わりに標準フォーマットで一度保存して、最適なツールや技術を使って分析することができます。
分析のための安全なインフラストラクチャ
大量のデータを保護することは、ほとんどの組織が直面する最大の課題の 1 つです。AWS に期待されるすべての認定とベストプラクティスに加えて、ポリシーや業界の規制への準拠を維持できるように設計されたセキュリティ機能も用意されています。例えば、AWS Lake Formation はマルチサービスできめ細かなデータアクセス制御を可能にし、Amazon Macie は誤って間違った場所に保存された機密データを見つけるのに役立ち、Amazon Inspector はデータ侵害につながる可能性のある設定エラーを見つけるのに役立ちます。

AWS の分析サービス

カテゴリ
ユースケース
AWS のサービス
分析
インタラクティブ分析

Amazon Athena

SQL を使用した S3 でのデータクエリ。

ビッグデータ処理

Amazon EMR

ホストされた Hadoop フレームワーク。

データウェアハウジング

Amazon Redshift

高速かつシンプルで、費用対効果の高いデータウェアハウジング。

リアルタイム分析

Amazon Kinesis

リアルタイムの動画とデータストリームを分析。

運用上の分析

Amazon Elasticsearch Service

Elasticsearch クラスターを実行し、スケールする。

ダッシュボードと可視化

Amazon QuickSight

高速なビジネス分析サービス。

データの移動
リアルタイムのデータ移動

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)

完全マネージド型で可用性が高くセキュアな Apache Kafka サービス

Amazon Kinesis Video Streams

分析と機械学習のために動画ストリームをキャプチャ、処理、保存。

Amazon Kinesis Data Firehose

リアルタイムのデータストリームを準備し、データストアや分析ツールにロード。

Amazon Kinesis Data Streams

リアルタイム分析向けにストリーミングデータを大規模に収集。

Amazon Kinesis Data Analytics

ストリーミングデータからリアルタイムで実用的なインサイトを取得。

データレイク
オブジェクトストレージ

Amazon S3

どこからでもお好みの量のデータの保存と取得が簡単に行えるオブジェクトストレージ。

AWS Lake Formation

安全なデータレイクを数日で構築。

バックアップとアーカイブ

Amazon S3 Glacier

クラウド上の低コストなアーカイブストレージ

AWS Backup

AWS のサービス全体にわたる一元管理型バックアップ

データカタログ

AWS Glue

データを準備してロードする。

AWS Lake Formation

安全なデータレイクを数日で構築。

サードパーティーのデータ

AWS Data Exchange

クラウド内サードパーティーのデータを見つけてサブスクリプションします。

予測分析と機械学習
フレームワークとインターフェイス

AWS 深層学習 AMI

Amazon EC2 でのディープラーニング

プラットフォームサービス

Amazon SageMaker

機械学習モデルを大規模に構築、トレーニング、デプロイ。

AWS の分析サービス

カテゴリ ユースケース AWS のサービス
分析 インタラクティブ分析 Amazon Athena
ビッグデータ処理 Amazon EMR
データウェアハウジング Amazon Redshift
リアルタイム分析 Amazon Kinesis Data Analytics
運用上の分析 Amazon Elasticsearch Service
ダッシュボードと可視化 Amazon QuickSight
データの移動 リアルタイムのデータ移動 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Data Analytics | Amazon Kinesis Video Streams | AWS Glue
データレイク オブジェクトストレージ Amazon S3 | AWS Lake Formation
バックアップとアーカイブ Amazon S3 Glacier | AWS Backup
データカタログ
AWS Glue | AWS Lake Formation
サードパーティーのデータ AWS Data Exchange
予測分析と機械学習 フレームワークとインターフェイス AWS 深層学習 AMI
プラットフォームサービス Amazon SageMaker

ユースケース

Page-Illo_Data-warehousing
データウェアハウジング

データウェアハウスやデータレイク内の構造化データおよび非構造化データに対して SQL や複雑な分析クエリを実行します。この際、不必要なデータ移動を行う必要はありません。

Amazon Redshift を試す »
Page-Illo_Big-data-processing
ビッグデータ処理

データエンジニアリング、データサイエンス開発、コラボレーションのために、データレイクまたはオンプレミスの大量のデータをすばやく簡単に処理します。

Amazon EMR を試す »
Page-Illo_Real-time-analytics
リアルタイム分析

ストリーミングデータを収集、処理、分析し、データストリームを直接データレイク、データストア、および分析サービスにロードして、リアルタイムな応答を可能にします。

Amazon MSK を試す » Amazon Kinesis を試す »
Page-Illo_Data-visualization
運用上の分析

アプリケーションのモニタリング、ログ分析、クリックストリーム分析を行う場合に、データの検索、調査、フィルタリング、集計、可視化をほぼリアルタイムで実行できます。

Amazon Elasticsearch Service を試す »

お客様

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「私たちは、Glue、Redshift、Athena といった AWS の分析サービスを広範に使用し、1500 の異なるスキーマからなる 120 TB のデータレイクを Amazon S3 に構築しました。サイロ化した多くのデータベースとデータウェアハウスからはこのようなインサイトは得られませんでした。S3 規模のデータレイクが必要だったのです」

– Bernardo Rodriguez 氏
J.D. Power、最高デジタル責任者

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