アマゾン ウェブ サービスには、クラウドビッグデータワークロードを運用する方法を学ぶためのたくさんの方法が用意されています。 例えば、リファレンスアーキテクチャ、ホワイトペーパー、ガイド、セルフペースラボ、オンサイトトレーニング、動画などで、AWS にビッグデータソリューションを構築する方法が学べます。AWS のご利用が初めてのお客様は、ご利用開始にあたってページをご覧ください。

AWS クラウドインフラストラクチャのメリットを最大限に活用しながらビッグデータアプリケーションを構築するために必要なアーキテクチャのガイドが入手できます。AWS アーキテクチャセンターを調べて、アプリケーションに使えるリファレンスアーキテクチャを見つけましょう。アーキテクチャーセンターにアクセスしてください。


アマゾン ウェブ サービスご利用開始ガイドは、AWS で初めてビッグデータアプリケーションを稼働させるために知っておくべきことをすばやく理解するのに役立ちます。踏むべきステップに関する手順だけでなく、どのような理由で何を行っているかを把握するための説明も含まれています。ガイド内の画像は、手順に従ったときに表示される画面を視覚的に確認するのに役立ち、読んで、見て、実際に試して学ぶことができます。

AWS ご利用開始ガイドは次のことに役立ちます。:

  • AWS でビッグデータアプリケーションを起動、実行する簡単な方法を学ぶ。
  • 希望のアプリケーションを実際に稼働させる。
  • 作業しながら各ステップに関する説明を読む。
  • 各アクションの重要性を理解する。
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感情分析 表示
ウェブサーバーログの分析 表示
ペタバイトスケールのデータウェアハウスサービスを作成する
表示
最初のリアルタイムビッグデータストリームを作成する
表示
Cloudera の Enterprise Data Hub の AWS へのデプロイ 表示
MongoDB クラスターの AWS へのデプロイ 表示
Big Data Analytics Options on AWS 表示
Comparing the Use of DynamoDB and Apache HBase for NoSQL 表示
Amazon Kinesis and Apache Storm Building a Real-Time Sliding-Window Dashboard over Streaming Data 表示

ホワイトペーパーのセクションには、アーキテクチャー、セキュリティ、エコノミクスなどのトピックをカバーする技術的な AWS ホワイトペーパーの包括的リストが含まれています。これらのホワイトペーパーの執筆者は、独立したアナリストの集団である AWS チームまたは AWS コミュニティ (お客様またはパートナー) です。

ビッグデータの課題解決に AWS がどのように役立つかについて、ビッグデータに関係する以下のホワイトペーパーをご覧ください。

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Big Data on AWS
表示
Amazon Elastic MapReduce (EMR) 入門 表示
Amazon Redshift 表示
Amazon DynamoDB 表示

アマゾン ウェブ サービスのセルフペースラボでは、製品を実際に使いながら新しいスキルが身につき、AWS での作業の実務的な経験を得ることができます。AWS の分野別の専門家によって設計されたこのハンズオントレーニングラボでは、順を追って各手順の説明が行われるため、AWS テクノロジーを自信をもって使えるようになり、また、AWS にビッグデータプロジェクトを構築する方法についてより詳細に学ぶことができます。

セルフペースラボは誰でも実行でき、以下のことが可能です。

  • 練習環境内でテクノロジーを使用しながら、実際的な経験を深めるAWS アカウント は不要
  • 自分のコンピュータを使って AWS を実際に使ってみる
  • 新しい製品やソリューションを探求し、試行する
  • 便利で柔軟性があり、消費可能な形式で、新しい実用的な技術を習得する
  • 好きな時間に自分のペースで学習できる


Big Data Technology Fundamentals コースは、AWS クラウドでビッグデータアプリケーションを実行する方法を初めて学ぶ方に最適です。これは無料のオンライントレーニングコースであり、ビッグデータの概念を初めて学ぶソリューションアーキテクト、データサイエンティスト、データアナリストなどの方に適しています。

このコースは、MapReduce、HDFS、Pig/Hive プログラミングフレームワークを含む Hadoop エコシステムを使用したビッグデータソリューションの開発を網羅しています。

Big Data Technology Fundamentals コースの詳細 »

AWS のビッグデータコースは、ビッグデータの負荷処理にアマゾン ウェブ サービスを利用する方法を実践型の演習で学習できるように計画されています。AWS は、Amazon Elastic MapReduce ジョブを実行し、Pig や Hive のような Hadoop ツールの広範なエコシステムを利用し、データを処理する方法を紹介します。また、Amazon DynamoDB と Amazon Redshift を利用してクラウドにビッグデータ環境を作成し、Amazon Kinesis の利点を理解し、分析、セキュリティ、費用対効果のためにビッグデータ環境を設計できるようにベストプラクティスを活用する方法を紹介します。

Big Data on AWS コースの詳細 »

NEW – ビッグデータコースが大幅に更新されました。
ビッグデータブログで詳細を読む »

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Big Data Fundamentals についての 3 時間の無料オンラインコースが受講できます。

 

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Amazon Elastic MapReduce とその他の AWS ビッグデータサービスを使用してビッグデータアプリケーションを構築する方法を学びます。ビッグデータ向けのベストプラクティスとアーキテクチャ設計パターンについて学べます。

録画を見る »

AWS では簡単にアプリケーションを構築し、実行できます。 AWS の社員が毎日、AWS や、クラウドを最大限に活用する方法についてオンラインセミナーを開催しています。これらのオンラインセミナーはオンライン上に保存されるため、役立ったと感じたオンラインセミナーを他の人と共有したり、興味がある以前のオンラインセミナーを閲覧したりできます。

AWS オンラインセミナーは次の方法であなたのお役に立ちます。

  • AWS の新たなサービス、特徴、ソリューションについて学ぶ機会を提供する
  • AWS について確実に理解するために、質疑応答の時間を提供する
  • 好きな時間に再度閲覧できるように録画版オンラインセミナーを用意する (左側のビッグデータご利用開始オンラインセミナーの注目内容をご覧ください)
  • AWS サービスをどのように利用できるか、どんな使用感になるかを把握できる仕方で、AWS の利用方法に関するディスカッションやデモンストレーションを行う


AWS re:Invent は世界中のアマゾン ウェブ サービスコミュニティの中でも最大のイベントです。このカンファレンスでは、AWS サービスに関する知識を深め、ベストプラクティスについて他では得ることができない情報を得られます。今年、re:Invent でのビッグデータトラックでは、アマゾン ウェブ サービスでのビッグデータ開発について扱った、30 を超えるセッションがありました。以下のセッションをご覧ください。または、ビッグデータブログから、より多くのビッグデータに関する注目セッションのリストをご確認ください。

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AWS には、組織のデータレイク実装をサポートするために必要な構成要素の多くが提供されています。このセッションでは、データレイクのキーコンセプトが紹介され、実装に関連した側面について説明されます。成功に不可欠な要素や避けるべき落とし穴に加えて、セキュリティ、ガバナンス、検索、インデックス作成、およびメタデータ管理といった運用上の側面についても扱われます。AWS によってどのようにデータレイクアーキテクチャを実現できるかについてもご説明します。

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昨年の立ち上げ以来、Amazon Redshift はバラエティ豊かな企業のデータハウジングに活用されてきました。このセッションでは、NASDAQ、HauteLook、および Roundarch Isobar という顧客が、エンタープライズ、ビッグデータ、および SaaS というユニークな分野に Amazon Redshift を活用している方法について知ることができます。どのように実装し、Amazon Redshift によってデータ分析の高速性、経済性、操作性をどのように向上させているかをご覧ください。

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Amazon Kinesis は、大規模な分散データストリームをリアルタイムで処理するための、クラウドベースの完全マネージド型サービスです。お客様は Amazon Kinesis を利用して、ウェブサイトのクリックストリーム、金融トランザクション、ソーシャルメディアのフィード、IT ログ、位置追跡イベントといったリアルタイムデータを継続的にキャプチャし、処理しています。このセッションでは、Amazon Kinesis を使用したリアルタイムストリーミングデータアーキテクチャ構築のベストプラクティスについて知り、ストリーミングイベント処理を開始する方からよく尋ねられる技術的な質問に対する答えを得ることができます。

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