AWS クラウド
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AWS でビッグデータを始める

AWS では、事実上あらゆるビッグデータアプリケーションを構築できます。 以下は、組織が AWS を使用してどのようにビッグデータから価値を引き出しているかを示す、ほんの一例です


AWS を使用して、ビジネスを強化する分析アプリケーション全体を構築できます。 ほんの数分以内に Hadoop クラスターを 0 からサーバー数千台までスケールし、完了したら再度オフにします。 これは、ビッグデータのワークロードを短時間に低コストで処理できることを意味します。

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Redfin は、不動産のリストとお勧め物件を数百万人の住宅購入者に提供しています。 Redfin は毎日、Apache Hadoop クラスターの動的な構築と構築解除を行うスポットインスタンスで Amazon EMR を使用して、大規模なデータ変換を実行し、社内と社外の顧客にデータを提供しています。 動画を見る »


顧客のデジタルエクスペリエンスを改善し、ウェブサイトの問題点に関する理解を深めます。AWS を使用してクリックストリームに関する洞察をリアルタイムに収集、処理、分析、視覚化します。

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Hearst Corporation は、世界中の 250 以上のデジタル資産を対象に、トレンドになっているコンテンツを監視し、1 日に 30 TB を超えるデータを処理しています。 Hearst Corporation は、Amazon EMR で稼働する Amazon Kinesis および Spark を含むアーキテクチャを使用して、データサイエンティストやビジネスの利害関係者にリアルタイムの洞察を提供しています。 動画を見る »


AWS Lambda を使用して、新しいデータに対してフィルタリング、ソート、結合、集計などのデータ変換を実行し、インタラクティブなクエリと分析のために、変換されたデータセットを Amazon Redshift にロードします。

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Zillow は、AWS Lambda と Amazon Kinesis を使用して、インフラストラクチャを構築することなくリアルタイムに、グローバルな取り込みパイプラインを管理し、品質分析を生成しています。 re:Invent プレゼンテーションを視聴する ≫


Amazon Machine Learning を使用すれば、アプリケーションに予測機能を簡単に追加できます。 Amazon Kinesis の機能を組み合わせて、ソーシャルメディアやその他のソースからデータをリアルタイムに取り込み、Machine Learning を使用してそのデータについての予測を生成します。

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「Amazon Machine Learning により、予測モデルの構築プロセスを誰もが使えるようになりました。すぐに簡単に使用でき、機械学習のベストプラクティスが製品に組み込まれているため、結果を出すまでの時間を以前より大幅に短縮できます」
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AWS クラウドでデータウェアハウスアーキテクチャを導入することで、クエリのパフォーマンスを最適化し、コストを削減します。 Amazon EMR を使用すると、Apache Hadoop フレームワークの機能を利用してデータ変換 (ETL) を実行し、分析アプリケーションやビジネスインテリジェンスアプリケーションのために、処理されたデータを Amazon Redshift に読み込むことができます。

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Nasdaq では、Amazon Redshift に移行し、ETL のために Amazon EMR を使用することによって、コストを 57% 削減しつつ、高速で充実した分析機能とデータウェアハウス機能を実現しました。
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