AWS の ETL サービスをグラレコで解説

ETL パイプラインは、データ駆動型のビジネスにおいて不可欠な要素となっています。多様なデータソースから大量のデータを効率的に収集し、分析に適した形に加工し、適切な場所に格納することで、企業はデータを根拠とした意思決定を行い、競争力を維持するための基盤を構築できます。

データの価値が広く認識されるようになってから久しいですが、様々なシステムに散在する膨大なデータから、意味のある洞察 (インサイト) を得ることは容易ではありません。

ETL は、データ統合の中心となるプロセスです。ETL は以下の 3 つのステップから構成されます。

この 3 ステップにより、異なるシステムのデータを統一された形式で分析に役立てることが可能になります。

ETL プロセスを導入することで得られる主な利点は以下のようなものがあります。

• データの一元化：散在するデータを 1 箇所に集約することで、包括的な分析が可能になります。
• データ品質の向上：データのクレンジングや標準化を行うことで、高品質なデータセットを作成できます。
• 効率的な分析：適切に構造化されたデータにより、迅速かつ効率的な分析が実現できます。
• コンプライアンスとガバナンス：データの流れを管理し、必要に応じて監査が行えるようになります。
• 自動化によるコスト削減：定期的なデータ処理を自動化することで、人的リソースとコストを削減できます。
• 意思決定の迅速化：最新の統合されたデータに基づいて、より迅速かつ正確な意思決定が可能になります。

これらのメリットにより、ETL プロセスは組織のデータ活用能力を向上させ、ビジネスの効率性と競争力強化に貢献します。適切に実装された ETL パイプラインは、データ駆動型の意思決定を促進させることができます。

その他、ETL について詳しくは、「ETL (抽出、変換、ロード) とは何ですか?」をご覧ください。

以下は、ETL プロセスの構築に利用できる AWS サービスの一部です。特にジョブ実行には、多くの AWS サービスが利用可能で、ニーズに応じてこれらのサービスをブロックのように自由に組み合わせることができます。

ワークフロー制御とジョブ実行は密接に連携して、効率的な ETL プロセスを実現します。以下は、典型的な連携の流れです。

1. ワークフロー開始：[ワークフロー制御]
   Step Functions や Glue Workflows などのワークフロー制御サービスが全体のプロセスを開始します。
2. データ抽出：[ジョブ実行]
   ワークフロー制御サービスの指示に基づき、Glue や AWS Lambda がソースシステムからデータを抽出します。
3. データ変換：[ジョブ実行]
   抽出されたデータに対し、Glue、EMR、Lambda などのサービスがクレンジング、集約、変換処理を実行します。
4. データロード：[ジョブ実行]
   変換されたデータを、Glue や Redshift を使用してターゲットシステムにロードします。
5. エラーハンドリング：[ワークフロー制御]
   各ステップでエラーが発生した場合、ワークフロー制御サービスが検知し、必要に応じて再試行や代替フローを実行します。
6. ワークフロー終了：[ワークフロー制御]
   ワークフロー制御サービスがプロセス全体を終了し、AWS CloudTrail や Amazon CloudWatch で実行履歴とメトリクスを記録します。

このように自由度の高いサービス群から、ワークフロー制御とジョブ実行を組み合わせて ETL プロセス全体を構成することができます。多様な AWS サービスの中から最適なサービス群を選択するには、プロジェクトの目的やユースケースに応じて適切なものを選別する必要があります。

次の「ETL サービス選択の基準」では、ETL サービス選択の際に検討すべき代表的な観点について紹介します。

これらに加えて、システム環境 (AWS のみか、ハイブリッドクラウドか) や、複製/再利用性、バージョン管理の必要性などもサービス選定において考慮すべき要素になります。複数の検討要素を総合的に評価し、現在のニーズだけでなく将来の拡張性も見据えながら、最適な ETL 構成を選択します。

次のセクションからは、実際に AWS の各種サービスを利用した 3 つの ETL プロセスの具体的な構成例を紹介します。

• 構成例 1 - シンプルなサーバーレス構成：
  小規模から中規模のデータ処理に適した、運用負荷の低い構成
• 構成例 2 - AWS Glue を中心にした構成：
  多様なデータソースとカタログ管理が必要な場合に効果的な構成
• 構成例 3 - Amazon EMR と Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) を活用した大規模構成：
  大規模データセットや複雑な処理要件に対応する高度な構成

各構成で利用する主要なサービス群や、特徴、ワークフローもあわせて説明します。

この構成は、AWS Glue の ETL 機能を中心に据えつつ、AWS Step Functions でワークフローを制御することで、柔軟で管理しやすいデータ処理パイプラインを実現します。データカタログによるメタデータ管理、サーバーレスアーキテクチャによる運用負荷の軽減、そして AWS Step Functions による複雑なワークフローの管理が可能となり、データレイクの構築や大規模なデータ統合プロジェクトに適しています。

この構成は、AWS の様々なマネージドサービスを組み合わせることで、大規模かつ複雑な ETL プロセスを実現します。高度なカスタマイズが必要な場合や、機械学習のための特徴量エンジニアリングなど、より複雑なデータ処理要件がある場合に適しています。

以下の AWS サービスを組み合わせて、柔軟で拡張性の高い ETL プロセスを構築します。

この構成は高い拡張性と柔軟性、強力な処理能力が特徴です。大規模データセットの効率的な処理、複雑なワークフローの管理と自動化が可能で、高度なカスタマイズと既存のビッグデータツールの活用、詳細なモニタリングと分析機能を提供します。

この構成では、ETL プロセスは以下の流れで実行されます。

この構成は、大規模なデータ処理や分析基盤の構築に適しており、ビッグデータプロジェクトや機械学習パイプラインの実装に活用できます。

以下は、3 つのワークフロー制御サービスのモニタリングとリトライ機能の主な特徴をまとめたものです。

• モニタリングの共通点：
  すべてのサービス (Step Functions、Glue Workflows、MWAA) は CloudWatch と統合されており、同等のリアルタイムモニタリング機能を利用できます。そのため、CPU 使用率などのシステムメトリクスは、全サービスで同じリアルタイム性で確認できます。
• ワークフロービューの特徴：
  各サービスは独自のワークフロービューを提供しており、これらは主にワークフローの構造や実行状況の可視化に使用されます。ただし、詳細なシステムメトリクスの監視には CloudWatch を使用します。
• リトライ機能の実装：
  各サービスでリトライの実装方法や設定オプションが異なりますが、いずれも効果的なエラーハンドリングとワークフロー再実行の機能を提供しています。

ETL の構成を検討する際に、モニタリングやリトライ機能の特徴からワークフロー制御用のサービスを選択するのも有効な方法です。これらのサービスの特徴と適用シナリオを把握し、プロジェクトの要件や規模、既存のインフラストラクチャ、チームのスキルセットなどを考慮しつつ最適なソリューションを選択します。

AWS Glue のモニタリングについて詳しくは、「AWS Glue のモニタリング」をご覧ください。

これまで、AWS の様々なサービスを組み合わせた ETL パイプラインの選択肢について見てきました。しかし、実際に各サービスを使って ETL パイプラインを構築するとなると、個々のサービスに関する知識やスキルが必要となり、不慣れなユーザーには困難が伴います。

そこで、ETL パイプラインを簡単に構築するための有力な候補として、Amazon SageMaker Unified Studio (プレビュー) の活用が挙げられます。

SageMaker Unified Studio は、AWS re:Invent 2024 で発表された新サービスで、本記事執筆時点ではプレビューリリース版として提供されています。ML モデル開発、生成 AI アプリケーション開発、データ処理、SQL 分析などの完全な開発ワークフローを単一の管理環境で実現できるサービスです。

SageMaker Unified Studio は、ETL パイプライン作成専用のサービスではありませんが、「Visual ETL」という機能を提供しています。この機能を使うことで、ビジュアル化されたキャンバス上で ETL フローを直感的に構成することができます。 

ここでは、SageMaker Unified Studio の始め方を説明します。

SageMaker Unified Studio は、ETL パイプラインの構築からデータ分析、AI/ML モデルの開発まで、幅広いデータワークフローを包括的にサポートする統合環境です。Visual ETL 機能を活用することで、ETL プロセスに不慣れな方や複雑なアーキテクチャの設計に不安がある方でも、効率的にデータ処理パイプラインを構築できます。
より複雑なデータ処理や分析のワークフローが必要な場合は、Build > Orchestration > Workflows 機能を使用して、高度にカスタマイズされたワークフローを構築することもできます。

さらに、SageMaker Unified Studio では、処理済みデータを使った分析、BI、モデル開発までをシームレスに行えるため、データ関連プロジェクト全体をワンストップで管理することが可能です。

SageMaker Unified Studio はプレビューリリースの段階にあるため、機能や仕様に変更がある場合があります。使用する際は製品ページや「Amazon SageMaker Unified Studio User Guide (英語)」で最新の情報を確認してください。

最後に、本記事で紹介した機能の全体図を見てみましょう。