Amazon Web Services ブログ

Category: Analytics

Amazon Redshift の継続的なコストパフォーマンス最適化

本記事はAmazon Web Services, Senior Performance Engineer with Amazon Redshift である Stefan Gromoll 、Senior Product Management leader in the Redshift Team である Ravi Animi 、 Performance Engineer with Amazon Redshift である Florian Wende によって 2022 年 4 月に投稿されたものです。 データは戦略的な資産です。データからタイムリーに価値を引き出すには、コストを抑えながら大規模にパフォーマンスを提供できる高性能なシステムが必要です。Amazon Redshift は幅広く使われているクラウドデータウェアハウスの1つで、何万ものお客様が毎日エクサバイトのデータを分析するために使用しています。お客様がより多くのデータを Amazon Redshift に取り込みながらも、コストパフォーマンスを向上させることができるように、私たちは新しい機能を追加し続けています。 この記事では、Amazon Redshift フリートのテレメトリデータから見られる分析ワークロードの傾向、Amazon Redshift のコストパフォーマンスを改善するために立ち上げた新機能、TPC-DS と TPC-H から派生した最新のベンチマークの結果について詳しく説明します。

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AWS Week in Review – 2022 年 5 月 2 日

AWS Week in Review はシリーズとして、毎週 AWS からの興味深いニュースやお知らせをダイジェストでお伝えします! AWS では新しいリリースやアップデートが急増し、対面式の AWS Summit やその他のイベントが本格的に行われています。2 週間前、サンフランシスコの AWS Summit がありました。先週、ロンドン AWS Summit と EMEA での .NET Enterprise Developer Day バーチャルイベントを開催しました。今週は マドリッド AWS Summit があり、今後数週間でさらに多くの AWS Summit やイベントが開催されます。概要と登録リンクについては、この投稿の最後にあるイベントセクションを確認してください。 2022 年 4 月 25 日週のリリース: 先週のリリースのうち、私が注目したいくつかのリリースを以下に記載しました。

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Amazon MSK Serverless が一般提供開始 – マネージド Kafka クラスターのキャパシティープランニングが不要に

2022 年 4 月 28 日(米国時間)、Amazon MSK Serverless の一般公開を開始し、容量プランニングとスケーリングを AWS にオフロードすることで、Apache Kafka クラスター管理のオペレーションオーバーヘッドをさらに削減できるようにいたします。

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Amazon Redshift RA3 インスタンスタイプが大阪リージョンでご利用可能になりました

みなさん、、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス、シニアエバンジェリストの亀田です。 Amazon Redshift RA3 インスタンスイプが大阪リージョンでご利用可能になりましたのでお知らせいたします。 Amazon Redshift RA3 従来のRedshiftインスタンスタイプは、コンピュートリソースとストレージ容量がインスタンス毎にプロビジョニングされたため、ストレージ容量だけを増やしたい、もしくはコンピュートリソースのみを増やしたい際に、費用効率に課題がありました。 新しいRA3インスタンスタイプでは、パフォーマンス要件に基づいてノード数を選択し、使用したマネージドストレージの料金のみを支払うことができます。これにより、ストレージコストを増加させることなく、毎日処理するデータ量に基づいてRA3クラスターのサイズを柔軟に変更することができます。AWS Nitro System上に構築されたマネージドストレージ付きRA3インスタンスは、ホットデータには高性能なSSDを、コールドデータにはAmazon S3を使用し、使いやすさ、コスト効率の高いストレージ、高速なクエリパフォーマンスを提供します。

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主要なクラウドデータウェアハウスに比べて最大 3 倍のコストパフォーマンスを持つ Amazon Redshift

本記事は Amazon Web Services, Director of product management for Amazon Redshift である Eugene Kawamoto、Senior Performance Engineer with Amazon Redshift である Stefan Gromoll によって 2020 年 12 月に投稿されたものです。 2012 年に Amazon Redshift を発表して以来、データからビジネスインサイトを得るために必要なパフォーマンスと拡張性を提供することで、何万ものお客様にご活用いただいています。Amazon Redshift のお客様は、スタートアップ企業から Fortune 500 企業まで、あらゆる業界と規模にわたり、私たちはあらゆるユースケースで最高のコストパフォーマンスを提供できるよう努めています。2020 年の初めに、私たちは Amazon Redshift の速度とスケーラビリティの向上に関するブログ記事を公開しました。これには、Concurrency Scaling で必要なときにクラスター容量を動的に追加したり、自動ワークロード管理 (WLM) でクラスターリソースを効率的に使用したり、与えられたワークロードに対して最適なパフォーマンスを実現するためのデータレイアウト、分散キー、クエリプランの自動調整などの最適化が含まれます。また、Codeacademy、OpenVault、Yelp、Nielsen などのお客様が、クラウドデータウェアハウスを拡張し、コストを削減するためにどのようにマネージドストレージを備えた Amazon Redshift RA3 ノードをうまく利用したのかについても、これまでブログ記事としてまとめてきました。 パフォーマンスと拡張性の向上に加え、Amazon Redshift が提供するコストパフォーマンスも改善する方法を常に検討しています。お客様に最高の価値を提供することを保証する方法の 1 つは、業界標準の […]

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動的なサプライチェーンプラットフォームを構築する方法: 入門書

ダイナミックかつ急速に変化する世界で消費者のニーズを満たすために、組織は先を見越しつつリアルタイムに対応できるサプライチェーンプラットフォームを確立する必要があります。モノのインターネット(IoT)、人工知能と機械学習(AI / ML)、クラウドベースのプラットフォームなどの急速な技術開発による進化を活用することで、サプライチェーン全体でデータを捉え、人の介入を最小限に抑えて自動制御でイベントに対応できるスケーラブルなグローバルプラットフォームを構築できます。 このブログシリーズの 1 本目では、AWS がこれらの技術を用いいかにして、顧客のサプライチェーンにおける課題解決を支援をしているか紹介します。まずは図 1 に示すような動的なサプライチェーンを構築するために必要とされる、基本的な構成要素に焦点を当てます。これにより、混乱や無駄を最小限に抑え、顧客の SLA コンプライアンスを保証します。今後のブログでは、より具体的なユースケースとソリューションについて詳しく解説していく予定です。

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IoT データの取り込みと可視化のための7つのパターン – ユースケースに最適なものを決定する方法

この記事は 7 patterns for IoT data ingestion and visualization- How to decide what works best for your use case の日本語訳です。 モノのインターネット(IoT)を始めたばかりでも、すでに数百万台の IoT デバイスが接続されていても、IoT データから抽出される価値を最大化する方法を探しているのではないでしょうか。IoT デバイスのデータには、報告されたテレメトリデータ、メタデータ、状態、コマンドとレスポンスの中に、豊富な情報が含まれていることがあります。しかし、適切なレポート作成および可視化ソリューションを持つことは、業務効率を最大化し、ビジネス成果を実現するために必要な洞察を得るための鍵となります。 それゆえ、AWS Well-Architected のようなフレームワークは、管理、パフォーマンス、コスト、および運用の観点から最適なソリューションを選択するのに役立ちます。例えば、リアルタイムでデータを提供できるレポートと可視化ソリューションを探しているかもしれません。あるいは、完全にカスタマイズ可能で、インサイトを検索できるソリューションをお探しかもしれません。 このブログ記事では、AWS の様々な IoT レポート作成と可視化ソリューションについて説明します。リアルタイム、ニアリアルタイム、スケジュールに沿ってレポートを提供できる7つの異なるアーキテクチャパターンを紹介します。さらに、各ソリューションのユースケース、更新頻度、データ取り込みプロセス、アーキテクチャ、および複雑さに関するデータポイントも提供します。

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Amazon OpenSearch Service における JVMMemoryPressure メトリックの変更について

本記事は Amazon Web Services, Technical Writer である Liz Snyder、Senior Principal Solutions Architect である Jon Handler によって投稿されたものです。 Amazon OpenSearch Service は、OpenSearch およびレガシー Elasticsearch クラスタのセキュリティ確保、デプロイ、スケールアップ運用を容易にするマネージドサービスです。 Amazon OpenSearch Service のサービスソフトウェアリリース R20220323 では、JVMMemoryPressure メトリックの動作が変更されました。このメトリックは、Young プールと Old プールを含む全体的なヒープ使用量を報告するようになりました。Graviton ベースのデータノード (C6、R6、および M6 インスタンス) を使用している場合、または Auto-Tune を有効にしてガベージコレクションアルゴリズムを G1GC に切り替えている場合、この変更により OpenSearch の Java ヒープに関する問題の検出および対応能力が向上します。

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ジオテクノロジーズ株式会社の位置情報データレイクにおけるAWSの活用

こんにちは、ソリューションアーキテクトの齋藤です。本稿では、ジオテクノロジーズ株式会社 デジタル本部 ビッグデータ&アナリティクスG マネージャー 加瀬氏と共同でAWSサービスを活用したジオテクノロジーズの位置情報データレイクの取り組みについてご紹介します。 ジオテクノロジーズ株式会社について カーナビ向けのデジタル地図データ提供から事業を開始したジオテクノロジーズ(旧社名:インクリメントP)株式会社は、1995 年に PC 向けの地図ソフト『MapFan』を提供開始。その後、地図検索サイトを展開するなど、個人から法人までさまざまなデジタル地図サービスを提供しています。2020 年 10 月からは移動するとポイントが貯まるアプリ『トリマ』を提供し、2022 年 3 月末現在で 850 万ダウンロードを獲得するなど注目を集めています。 同社は、精度や鮮度の高い地図データだけではなく、交通情報の生成・予測といった顧客にとって価値のある位置情報サービスを提供することを目指しています。そのためには、所有する様々な地図に関するデータを掛け合わせることが必要になります。 位置情報データレイクのコンセプト

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【開催報告】AWSで実践!Analytics Modernization ~事例祭り編~

2022 年 3 月 24 日に「 AWS で実践!Analytics Modernization ~事例祭り編~」を開催しました。今回の事例祭りでは AWS のアナリティクスサービスをご活用いただいている日産自動車株式会社、レバレジーズ株式会社、株式会社シャノン、株式会社カヤック、ビットバンク株式会社、ヤフー株式会社、株式会社 NTT ドコモにご登壇いただきました。本ブログでは各発表内容を紹介します。

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