Category: AWS Glue

この記事では、Amazon DynamoDB のフルまたはインクリメンタルテーブルエクスポートを 2 つ目の DynamoDB テーブルにロード（インポート）する方法を紹介します。何をロードするか、どの書き込みレートでロードするかを正確にコントロールでき、進捗を観察する機能も備えています。この技術は、最大限の制御が必要な大規模なデータマイグレーションや同期を推進するのに役立ちます。ここで説明するメカニズムは、オープンソースの Bulk Executor for DynamoDB のコマンドとして提供されています。これは、DynamoDB テーブルに対してバルクコマンドを実行するためのユーティリティセットです。このコマンドを使用することで、DynamoDB のエクスポート（済みデータ）を細かく制御しながらロードでき、アイテムを変換したり、データをフィルタリングしたり、コマンドのオプションの transform パラメータを使用して宛先テーブルに何を配置するかをカスタマイズしたりできます。

AWS にいる間、私はいつも学生と一緒に働く機会を探していました。私は地域の大学で 50 回以上の講演を行って […]

2026 年 8 月 21 日、AWS Glue 6.0 の一般提供について発表しました。これにより、価格が以 […]

Amazon Aurora MySQL Serverless v2 のデータを AWS Glue 5.0 で Amazon S3 Tables に Apache Iceberg 形式で抽出する方法を紹介します。CloudFormation テンプレートによるインフラの自動プロビジョニングからデータ移行、Amazon Athena でのクエリまでの手順を解説します。

本記事では、AWS サンプルアセットである AI エージェント SMART（Store Manager Agent for Retail Tech） についてのご紹介と、それを活用した株式会社ユナイテッドアローズ（以下、ユナイテッドアローズ）の取り組みについてご紹介します。小売業にとって、店舗の声をどう本部に届けるかは永遠のテーマです。売上数字の裏には、現場スタッフだけが感じている気づきが必ずあります。しかし店舗の日報や週報のフォーマットだけでは、その気づきを届けるのは難しいのが実情です。SMART は、店舗の気づきを AI の力で引き出し言語化して、本部に届けることを支援するために誕生しました。

Amazon Aurora DSQL はサーバーレスの分散 SQL データベースで、データ移行には COPY コマンドや dataloader スクリプトが利用できますが、テーブル単位の処理しかできず、データ変換の手段もありません。本記事では AWS Glue を使い、Aurora PostgreSQL のスナップショットから Aurora DSQL へ、データ型変換や主キーの UUID 化を含めて移行する手順を紹介します。

本記事では、Amazon SageMaker Unified Studio ワークフローでコードベースのエンドツーエンド ETL パイプラインを構築・管理する方法を紹介します。AWS Glue、Amazon EMR Serverless、Amazon Redshift Serverless、Amazon MWAA を組み合わせ、EC の顧客行動分析を例に、データ取り込みから変換、品質チェック、データウェアハウスへのロード、日次スケジュール実行まで、単一の統合 UI で構築する手順を解説します。

本記事では、Covestro が中央集権型のデータレイクから Amazon DataZone と AWS Serverless Data Lake Framework (SDLF) を使ったデータメッシュアーキテクチャへ移行した事例を紹介します。標準化されたブループリントと自動化されたガバナンスにより、1,000 を超えるデータパイプラインを運用しながら市場投入までの時間を 70% 短縮し、部門横断のデータ共有と品質管理を実現した経緯を解説します。

本記事は アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 疋田、畠 と、Fivetr […]

Amazon SageMaker Catalog を使用してデータメッシュパターンを実装する方法を説明します。既存のアプリケーションやデータリポジトリを変更せずに、Amazon SageMaker Unified Studio でデータをオンボード、公開、サブスクライブする手順を紹介します。