Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Redshift

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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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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多くのワインを売り、多くのペットに食べ物をやり、多くの顧客に影響を与える: JBS ソリューションと AWS が実現する新しい小売の世界

パンデミックが始まって以来、小売業の顧客の購買習慣は劇的に変化し、後戻りすることはありません。オンラインショッピングやカーブサイドピックアップ(訳注: 電話またはオンラインの注文した商品を店内に入ることなく車に乗ったまま店外で受けること)から、サプライチェーンの混乱によるブランドロイヤルティの変化、ソーシャルメディアの影響を強く受けた購入決定まで、小売業界は大きく変化しています。競争に勝つためには、小売業者はビジネスを改革して、パーソナライズされたサービス、カスタマイズされたレコメンデーション、シームレスな体験を大々的に提供する必要があります。

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【開催報告&資料公開】AWS Media Seminar 2022 Q1 – データによるビジネス革新

はじめに 2022年3月10日、メディア関連企業における AWS Analytics サービス活用のベストプラクティスを紹介するイベント「 AWS Media Seminar 2022 Q1 – データによるビジネス革新」を開催いたしました。外部の調査会社による CIO 向けアンケートの結果でも、投資を増やしているテクノロジー分野の第1位が「ビジネスインテリジェンスまたはデータ分析ソリューション」となっている昨今、ビジネスの拡大、推進にデータ活用が不可欠となっております。そこで、本セミナーでは、 AWS Analytics サービスを活用したデータによるビジネス革新を実現されてるメディア関連企業のお客さまをお招きし、ベストプラクティスを共有いただきました。また、 AWS Analytics チームから、事業サイド (Line of Business) の方々にお役立ていただける AWS Analytics の最新アップデートもご紹介いたしました。 セミナーのアジェンダ: アマゾンウェブサービス (AWS) ジャパン : データ活用のベストプラクティスと、それを支える AWS アナリティクスサービス スカパー JSAT 株式会社様:データドリブンを推進させる Amazon QuickSight の活用 株式会社ブックリスタ様:電子書籍ストアにおけるデータウェアハウスの利活用と Amazon Redshift ML を使ったビジネス施策への取り組み 株式会社 CARTA HOLDINGS 様:まだレポーティング業務で疲弊してるの? 資料のダウンロードリンク

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AWS is How: GE リニューアブルエナジーが風力発電の生産量を増加

本投稿は Don McDonnell と Scot Wlodarczak による記事 AWS is How: GE Renewable Energy Increases Wind Energy Production を翻訳したものです。 歴史家は、風力を使って機械に電力を供給するという私たちの慣習を、1世紀のアレクサンドリアにまでさかのぼります。それ以来、風車はトウモロコシや小麦粉の粉砕から水の汲み上げまで、世界中の人々が仕事を成し遂げるのに役立ってきました。そして、私たちは130年以上にわたり、風力タービンを発電に使用してきました。 何世紀にもわたって風力を利用してきたからといって、風力発電の発明が止まったわけではありません。実際、持続可能な電力源に対する世界的な需要の高まりにより、パワフルで効率的なタービンの開発から、海風の強さと信頼性を活かした洋上風力発電所の建設まで、風力発電イノベーションの新時代に突入しました。そしてゼネラル・エレクトリック (GE) は、21世紀の風力発電ムーブメントの最前線に立っています。

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Amazon Redshift Serverless のご紹介 – データウェアハウスインフラストラクチャを管理することなく、あらゆる規模で分析を実行

例えば、従来のデータウェアハウスを管理する専門知識や時間がないデベロッパーやビジネスアナリストなど、組織内の新しいオーディエンスの間でデータ分析の利用が拡大しています。また、ワークロードが変動し、予測不可能な急上昇が発生し、キャパシティーを継続的に管理することが非常に困難なお客様もいます。 Amazon Redshift では、SQL を使用して、データウェアハウス、運用データベース、データレイクにわたって構造化データと半構造化データを分析できます。2021 年 11 月 30 日(米国時間)、Amazon Redshift Serverless のパブリックプレビューを発表しました。 これは、あらゆる規模で高いパフォーマンスでクラウドで分析を非常に簡単に実行できる新機能です。データを読み込んでクエリを開始するだけです。クラスターのセットアップや管理は不要です。データのクエリやロード中など、データウェアハウスの使用中は秒単位で課金されます。データウェアハウスがアイドル状態の場合は課金されません。

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Roche が Google スプレッドシートと Amazon Redshift Data API で データへのアクセスを民主化した方法

この記事は Roche のグローバルプラットフォームおよび ML エンジニアリングチームから Dr. Yannick Misteli、João Antunes、Krzysztof Wisniewski を筆頭著者として共同執筆されました。 Roche は世界中で事業を展開するスイスの多国籍ヘルスケア企業です。Roche は世界最大の製薬会社であり、がん治療の世界的なリーディングプロバイダーです。 この記事では、Roche のグローバルプラットフォームおよび機械学習 (ML) エンジニアリングチームが、Amazon Redshift Data API を使用して Google スプレッドシート (gSheet) で Amazon Redshift データウェアハウス内のデータへのアクセスを民主化した方法について説明します。

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Simple Replay ユーティリティで Amazon Redshift RA3 への移行評価を簡易化

本記事は Amazon Web Services, Senior Analytics Specialist Solutions Architect である Manash Deb, Senior Database Engineer である Srinath Madabushi によって投稿されたものです。 Amazon Redshift は、高速かつフルマネージドであり広く普及しているクラウドデータウェアハウスです。標準 SQL を使用して、データウェアハウス、業務データベース、データレイク全体でエクサバイト単位のデータを処理できます。Amazon Redshift では様々なワークロードに対応するために複数のノードタイプが用意されており、要件に応じて RA3、DC2、DS2 から選択できます。RA3 は最新のインスタンスタイプで、コンピューティングとストレージを個別にスケーリングして料金を支払うことができます。また、クラスター間のデータ共有やアベイラビリティーゾーン間のクラスター再配置などの高度な機能も使用できます。アップグレード時のノード数とノードタイプに関する推奨事項の詳細については、RA3 ノードタイプへのアップグレードを参照してください。 マネージドストレージを備えた新しい Amazon Redshift RA3 ノードを使用して、クラウドデータウェアハウスを拡張し、コストを削減 と Amazon Redshift ベンチマーク: RA3 と DS2 インスタンスタイプの比較 では、DS2 から RA3 への移行の利点を詳細に説明しています。既存の DS2 をお使いのお客様に加え、DC2 をお使いのお客様の多くも、RA3 のメリットについて学び、パフォーマンスを評価した後に RA3 へ移行しました。しかし、この新しい RA3 ノードタイプのパフォーマンスを評価するためには、既存のワークロードを手動で再現する必要があります。 […]

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