Category: Technical How-to

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) では、オペレー […]

昨今のデータドリブンな世界では、組織は拡大し続けるデータエコシステムから貴重な洞察を管理し、抽出する上で、前例のない課題に直面しています。データ資産とユーザーの数が増えるにつれ、データ管理とガバナンスに対する従来のアプローチではもはや間に合いません。顧客は現在、権限管理を分散化するためのより高度なアーキテクチャを構築しています。これにより、中央のガバナンスチームに律速されることなく、個々のユーザーグループが独自のデータ製品を構築して管理できるようになります。 AWS Lake Formation のコア機能の1つは、 AWS Glue Data Catalog のデータベース、テーブル、カラムなどのリソースのサブセットに対する権限をデータスチュワードに委任することです。これにより、誰がリソースにアクセスできるかを決定できるようになり、データレイクの権限管理を分散化できます。 Lake Formation にはデータスチュワードが独自の Lake Formation タグを作成してアクセス権を管理できる機能が追加されました。 Lake Formation タグベースアクセス制御 (LF-TBAC) は、属性に基づいて権限を定義する認証戦略です。 Lake Formation ではこれらの属性を LF タグと呼びます。 LF-TBAC は、データカタログリソースが多数ある場合に Lake Formation の権限を付与する方法として推奨されます。 LF-TBAC は、名前付きリソース方式よりスケーラブルで、権限管理のオーバヘッドも少なくて済みます。この記事では、 LF タグの作成、管理、権限付与をデータスチュワードに委任するプロセスについて説明します。

昨今のデータドリブンな世界では、様々なプラットフォーム間でデータを簡単に移動して分析できることが不可欠です。フルマネージド型のデータ統合サービスである Amazon AppFlow は AWS サービスと SaaS アプリケーション間のデータ転送を効率化する最前線に立ってきており、現在は Google BigQuery にも対応しています。このブログ記事では、Amazon AppFlowの Google BigQuery コネクタがGoogle のデータウェアハウスから Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) にデータを転送するプロセスを簡略化する手法と、マルチクラウドデータアクセスの民主化を含めたデータ専門家や組織にとっての大きなメリットについて解説します。

AWS Amplify の新しいコードファースト開発者エクスペリエンスは、ウェブ開発の未来を形作ることに貢献しています。このアプローチでは、AWS サービスの力を活用しながら、シームレスなデベロッパーエクスペリエンス（DX）に焦点を当てて、アプリファーストの考え方で構築することに重点が置かれています。このアプローチを採用することで、開発者は顧客のニーズを満たす堅牢でスケーラブルなフルスタックアプリケーションを作成できます。このブログ記事では、開発者がアプリを開発、拡張、デリバリーする際に直面するストレスの原因と、Amplify がこれらの課題をどのように解決するかについて詳しく説明します。コード生成から拡張性の実現、デプロイの合理化まで、Amplify にはフルスタックのアプリケーションをクラウドで構築するために必要なものがすべて揃っています。

この記事では、AWS Amplify のコードファーストアプローチの背後にある要件と主な利点について説明します。

AWS Glue for Spark についてお客様から最もよくいただくご質問のひとつに、ワークロードのコストを効果的にモニタリングし、最適化する方法があります。AWS Glue ワークロードのコストを最適化するには、ジョブ実行をモニタリングして、実際にかかったコストと使用状況を分析し、節約できるポイントを見つけ、コードや構成の改善に向けたアクションを取ります。この投稿では、AWS Glue ワークロードの上にモニタリングと最適化技術を用いることで、コストを管理および削減するためのアプローチを紹介します。

Infrastrcture as Code (IaC) は、クラウドリソースのデプロイと管理に不可欠な要素となっています。AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) は、開発者が馴染みのあるプログラミング言語を使用してクラウドリソースを定義できるようにする、人気のオープンソースフレームワークです。関連するオープンソースツールである Projen は、複雑なソフトウェア設定の管理を簡素化する強力なプロジェクト生成ツールです。この記事では、Projen と AWS CDK を使用するための基本的な使い方について学び、Projen を使用することのメリットや課題について紹介します。

Gmail と Yahoo Mail は、ユーザーの受信トレイを保護するための取り組みとして、2024 年 2 月から送信者に関する新たな要件を発表しました。これらの要件を満たすために Amazon Simple Email Service (Amazon SES) を利用するお客様が具体的に何をすべきかを詳しく見ていきましょう。

Amazon OpenSearch Service は最近、Multi-AZ with Standby を導入しました。これは重要なワークロードに対して、強化された可用性と一貫したパフォーマンスをビジネスに提供するために設計されたデプロイメントオプションです。この機能により、マネージドクラスターはゾーンのインフラストラクチャ障害に対する回復力を保ちながら、99.99% の可用性を実現できます。

テーブルでプロビジョンドキャパシティを使用する場合、突然のリクエストトラフィックの増加 ( スパイク ) に対して、スロットルされることなく対処するための最善の方法を検討するのは課題の一つです。スロットルは、リクエストレートが設定された制限を超えたことを DynamoDB が検知した場合に発生するサービス応答です。たとえば、テーブルの書き込み容量ユニット ( WCU ) を 10,000 にプロビジョニングしており、トラフィックが 20,000 を消費するレートでアクセスされた場合、やがてスロットルが発生し、スロットルされたリクエストを処理するためリトライをする必要があります。
突発的かつ長時間続くトラフィックスパイクほど、テーブルにスロットルが発生する可能性が高まります。ただし、突発的なトラフィックに対して、スロットルの発生を避けることができないわけではありません。ここでは、トラフィックのスパイクに対処するための 8 つの設計と、それぞれの利点と欠点を紹介します。

AWS Step Functions は、完全マネージドのビジュアルワークフローサービスで、AWS Glue、Amazon EMR、Amazon Redshift などのさまざまな抽出・変換・読み込み (Extract, Transform, Load; ETL) テクノロジーを含む複雑なデータ処理パイプラインを構築できます。Step Functions では、失敗、中止、タイムアウトしたステートからワークフローを再実行できるようになりました。この投稿では、Step Functions のDistributed Map ステートを使用して、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) のテーブルからデータをエクスポートする ETL パイプラインジョブをご紹介します。その後、障害をシミュレートし、新しい失敗したステートから再実行する機能を使用して、障害が発生したタスクを障害発生地点から再起動する方法をデモンストレーションします。