Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Redshift

AQUA (Advanced Query Accelerator) – Amazon Redshift クエリをブースト

Amazon Redshift は、規模に関係なく、他のクラウドデータウェアハウスよりも最大 3 倍優れたコストパフォーマンスを提供します。これは、独自のハードウェアを設計し、機械学習 (ML) を使用することによって実現しています。 例えば、私たちは、2019 年の終わりに Amazon Redshift 向けの SSD ベースの RA3 をローンチしました (「Amazon Redshift Update – Next-Generation Compute Instances and Managed, Analytics-Optimized Storage」)。昨年 4 月 (「Amazon Redshift update – ra3.4xlarge Nodes」) と 12 月にノードサイズを追加しました (「Amazon Redshift Launches RA3.xlplus Nodes With Managed Storage」)。高帯域幅ネットワーキングに加えて、RA3 ノードには、洗練されたデータ管理モデルが組み込まれています。RA3 ノードのローンチでは、次のような記事を書きました。 各インスタンスには S3 でバックアップされた大容量の高性能 SSD ベースのストレージのキャッシュがあり、スケール、パフォーマンス、および耐久性を確保できます。ストレージシステムは、データブロックの温度、データのブロック、ワークロードパターンなどの複数のキューを使用して、キャッシュを管理して高性能を実現します。データは自動的に適切な階層に配置され、キャッシュやその他の最適化の恩恵を受けるために特別なことをする必要はありません。 多くのお客様が RA3 […]

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【資料&動画公開】AWSで実践!ビジネスを変革するデータ活用ソリューション

2021年3月25日に「AWSで実践!ビジネスを変革するデータ活用ソリューション 」というイベントを実施しました。蓄積されたデータをこれから活用されようとお考えの方向けのセミナーで、特に「簡単に始めていただける」という点にフォーカスして、AWSのソリューションアーキテクトよりご説明しましたた。 今回このセミナーの資料や動画が公開になりましたので、以下で紹介します。

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Media Seminar Q1 Analytics

2021Q1メディア企業向けAnalytics & AI/MLセミナー : 大阪リージョン/分析基盤

2021年3月18日にメディア業界のお客様向けにAnalytics & AI/MLをテーマとしたセミナーを開催いたしました。テレビ・動画配信・新聞・雑誌などのメディア企業では、デジタル変革の中でデータを活用する重要性が高まっています。本セミナーではメディア企業はいかにデータを活用し、新たなビジネスを展開していくかに焦点をあて、DMP (データマネジメントプラットフォーム) / CDP (カスタマーデータプラットフォーム)のメリットと活用事例についてご紹介させていただきました。

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【開催報告】AWS re:Invent Recap Analytics 〜新サービスアップデート&クイックデモ〜

こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 ソリューションアーキテクトの平間です。 2021年1月29日に、2020年 AWS re:Invent Recapシリーズのひとつとして、分析サービスのRecapセミナーを開催いたしました。2020年 AWS re:Invent では、AWSの分析サービスに関して、新しいサービスおよび多くのアップデートが発表されました。本セッションでは、新しく発表されたサービスやアップデートを中心に共有させていただくとともに、お客さまの課題や問題をどのように解決できるのか、クイックデモを交えてご紹介させていただきました。

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[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon Redshift 運用管理 資料及び QA 公開

先日 (2021/01/27) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon Redshift 運用管理」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20210127 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Redshift 運用管理 AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q. redchift は S3 にある元データを変更しないことが保証されていますか? A. 明示的にオプションを指定しない限り保証されます。Amazon Redshift が S3 にデータを書き出す機能のうち、Amazon Redshift Spectrum を利用した書き出し機能であるCREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT 文では、指定された S3 の場所が空ではないと操作が失敗します。Amazon Redshift Spectrum テーブルに対するINSERT文では、ファイル名が必ず一意となるように書き出されます。UNLOAD コマンドでは、明示的に ALLOWOVERWRITE オプションを付けない限り、ファイルを上書きする恐れがある場合には操作が失敗します。 Q. クエリエディタ経由での予期せぬデータ漏洩を防ぐため、本機能を無効化したいです。どのような設定を行えばよいでしょうか? A. クエリエディタそのものを無効にすることはできませんが、不要なユーザーには利用させない対応を取ることは可能です。IAM ポリシーの「AmazonRedshiftQueryEditor」および「AmazonRedshiftReadOnlyAccess」を利用するユーザーにアタッチすることでクエリエディタが利用可能になりますので、これらを付与しないことで、クエリエディタの利用ができなくなります。なお、拡張された […]

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イノベーションを加速するSAP Beyond Infrastructureオファリング

5,000を超えるアクティブなお客様にAmazon Web Services (AWS)上でSAPシステムをご利用いただいており、AWSはSAPのワークロード向けのデファクト・クラウドプラットフォームとなっています。長年にわたり、お客様がミッションクリティカルなSAPアプリケーションにAWSを選択してきたのは、AWSのハイパフォーマンスでコスト効率の高いグローバルインフラストラクチャ、豊富な種類のSAP認定Amazon EC2インスタンス、業界や地域を問わずほぼすべてのSAP製品をサポートしてきた豊富な経験があるからです。これらのお客様の多くは、ビジネスプロセスをモダナイズし、新たな競争優位性を獲得するために、AWSをイノベーションのプラットフォームとして活用することに重点を置いてきました。Invista、Swire Coca-Cola、Royal FrieslandCampina、Bizzyなどのお客様は、AWSを活用してSAPソリューションの再構築をリードしています。より多くのお客様がイノベーションのゴールを成功に導くために、SAP Beyond Infrastructureと呼ばれる新しいカテゴリーのオファリングを作成しました。

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【開催報告】Amazon Redshift事例祭り(ビジネス編)~Redshift Supports Our Business〜

こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 ソリューションアーキテクトの平間です。 2020年10月22日に、「Amazon Redshift事例祭り(ビジネス編)~Redshift Supports Our Business〜」を開催しました。Amazon Redshiftは、大量のデータを高速に分析できるクラウドDWHサービスです。Amazon Redshiftは、お客さまのビジネスをどのようにサポートしているのか、その裏側も含めて具体的で興味深い内容を、メディカル・データ・ビジョン株式会社の中村正樹様とシルバーエッグ・テクノロジー株式会社の柳内伸夫様からお話しいただきました。また、その他の海外事例や、ビジネスで活用する際に重要となってくるAmazon Redshiftのセキュリティについて、AWSよりご紹介させていただきました。

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[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon Redshift Advanced Guide −最新ベストプラクティスとアップデート 資料及び QA 公開

先日 (2020/07/29) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon Redshift Advanced Guide −最新ベストプラクティスとアップデート」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20200729 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Redshift Advanced Guide −最新ベストプラクティスとアップデート AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q. CTAS で、Parquet の外部テーブルを作成する際の質問です。利用イメージとして、データの全件洗替を上記でしたいのですが、S3 ファイルの上書きができないため、SQL 以外でS3ファイルを削除する必要がある認識です。Redsfhit で完結できないでしょうか。 A. データ全件洗い替えの方法はご認識いただいている通りとなります。現状 Redshift の CTAS での既存 S3 ファイルの上書きや、SQL 経由での S3 ファイルの削除をサポートしていないため、Redshift SQL のみでの完結は出来ません。 Q. Amazon DynamoDB (DDB) の 1 テーブルに複数 Entity […]

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【開催報告】Amazon Redshift事例祭り(移行編)~Let’s Modernize Our Data Warehouses!

こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 事業開発担当 甲谷です。 6/4に、「Amazon Redshift事例祭り(移行編)~Let’s Modernize Our Data Warehouses!」を開催いたしました。本ブログ記事では、本イベントの内容について簡単にご紹介するとともに、詳細に関しては各発表スライドへのリンクを設けておりますので、ご関心の有る方はダウンロードください。 今回はデータウェアハウス(DWH) Modernizationということで、既存のオンプレミスのデータウェアハウス(DWH)環境から、AWSの高速かつ完全マネージド型のDWHであるAmazon Redshiftへ移行されたお客様に、移行の決め手や移行後の効果について「本音」でお話ししていただきました。セミナーではオンライン形式で、お客様の移行体験談を中心に、AWSソリューションアーキテクトから移行に関するTIPS、DWH Migration Program、APNプログラムについてもご紹介しました。

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Amazon Neptune と Amazon Redshift を使用して顧客 360 のナレッジリポジトリを構築する

 Organizations は、データレイク、データウェアハウス、レイクハウスなどの大規模なデータプラットフォームを構築してデプロイし、顧客移動の全体像を捉えて分析します。このようなデータプラットフォームの目的は、満足度に影響を与え、エンゲージメントを促進する顧客の行動パターンを理解することです。今日のアプリケーションは顧客との各連絡先をキャプチャしますが、そのデータはさまざまな場所 (外部パートナー、チャットボットやコールセンターなどのアウトソーシングされた SaaS、オンプレミスシステム、Google Analytics などのパブリッククラウドなど) に分散しており、データ間のリンクはほとんどないか、まったくありません。したがって、顧客が最初の接触から現在の体験状態になるまでにこれらの異なるデータソースを接続することが課題になります。顧客体験の主な属性と詳細データを指すリンクを含むナレッジベースを通じて、顧客を 360 度見渡す必要があります。このナレッジベースは、データランドスケープの進化に合わせて新しいデータパターンをサポートするために、柔軟で機敏性があり、拡張可能でなければなりません。 Amazon Neptune は、接続されたデータパターンを保存するために作成された専用のグラフデータベースです。これを使用して、顧客体験のデータをほぼリアルタイムでキャプチャすることにより、360 度の顧客ビューを構築できます。接続されたデータソリューションは、顧客サービス担当者にビジネスインサイトを提供し、新規販売を支援し、顧客に推奨事項を提供し、顧客 360 ダッシュボードを強化し、機械学習 (ML) ベースの分析を実行するためのデータリポジトリとして機能します。 この記事では、Neptune を使用した住宅保険についての顧客体験を以って顧客 360 のナレッジベースソリューションを構築する方法を示します。次の手順を説明します。 接続されたデータプラットフォームの価値実証 (POV) を示すサンドボックス環境を構築する 最初の接触から熱心でアクティブな顧客に至るまで顧客体験のステップを定義する Amazon Redshift SQL と分析機能を使用し、顧客体験に関与するさまざまなソースから得たデータ間のデータパターンと関連リンクについて理解する エンティティ関係 (ER) 図でビジネス状態エンティティと関連する関係を定義する ER 図とサンドボックスデータから頂点、エッジ、プロパティを識別するグラフモデルを作成する Amazon Redshift から Amazon S3 に Neptune ロードファイルを生成する Neptune で接続されたグラフデータの一括読み込みを実行する 接続されたデータのビジネス価値を証明する顧客 360 アプリケーションを構築する Neptune をデータパイプラインと統合して、データストアを接続し、専用のデータベースで新しいファクトを公開する 次の図は、そのプロセスを示しています。 ソリューションの概要 エンタープライズデータプラットフォームは、さまざまなデータキャプチャメカニズム (ウェブフロントエンド、モバイルアプリケーション、コールセンター、外部フィード、外部データ代理店とパートナー、クラウドフロント、内部ホストアプリケーション) を使用して、顧客体験データを取り込みます。従来のデータプラットフォームでは、顧客の行動パターンを理解するために、さまざまなタイプのデータストアにあるさまざまなデータを取り込み、変換し、キュレートします。データソースパターンは、大きく外部構造化、外部非構造化、内部構造化、および内部非構造化に分けられます。新規顧客または変更顧客中心の製品でデータパターンに拡大や変更が加わると、顧客体験データは複数のデータストアでばらばらになります。顧客に関連付けられたすべてのデータを接続して全体的なデータ状態を提供するのは困難な場合があります。洞察が古くなり、顧客中心の最新洞察を提供するためのレイテンシーが増大し始めています。データレイクがデータスワンプになったため、未解決のビジネス課題に対する顧客の不満を減らすために、新しい専用ストアをクリーンアップして構築する必要があります。 […]

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