Amazon Elasticsearch Service の利用を開始する最適な方法は、AWS の技術文書内の入門ガイドに沿って操作することです。数分で Amazon Elasticsearch Service ドメインをデプロイし、使用することができるようになります。Amazon Elasticsearch Service を実際に体験するには、このステップごとのガイドに沿ってログ分析ソリューションを構築します。

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AWS 無料利用枠には、t2.micro.elasticsearch インスタンス 750 時間/月、およびオプションの Amazon EBS ストレージ (マグネティックまたは汎用) 10 GB/月が含まれます。

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Expedia では、ログの集計からアプリケーションのモニタリング、料金の最適化まで、さまざまなミッションクリティカルなユースケースに Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) を使用しています。このセッションでは、Expedia チームがどのように Amazon ES と Kibana を使用して、Docker 起動ログ、AWS CloudTrail のデータ、アプリケーションメトリクスを分析し可視化しているのかについて説明します。Amazon ES を使用した、スケーラブルで安全なログ分析ソリューションのアーキテクチャの設計におけるベストプラクティスを理解できるので、新しいデータソースを簡単に追加して、すばやくインサイトを取得することができます。 

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このセッションでは、Apache ウェブログを例として使用し、エンドツーエンドの分析ソリューションを構築する方法について説明します。まず、Amazon Kinesis Firehose を使用して Amazon ES クラスターを設定し、データを取り込む方法を説明します。受信データのスループットに基づいて、インスタンスタイプのストレージオプションであるシャード数と、インデックスのローテーションを選択する方法のベストプラクティスについて考察します。次に、Kibana ダッシュボードを設定して、カスタムダッシュボードウィジェットを構築する方法を説明します。最後に、カスタムのアドホックレポートを作成する方法を確認します。

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MirrorWeb では、自動化されたウェブサイトとソーシャルメディアのアーカイブサービスを提供しており、すべてのコンテンツのフルテキスト検索機能も備えています。イギリス政府は MirrorWeb を採用し、4,800 以上のウェブサイトからアーカイブされた 20 年分のデータを対象とした検索サービスを提供しています。このセッションでは、MirrorWeb が Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) を使用して構築したテクノロジースタックについて説明します。これにより、10 時間以内にインデックス化した 3 億 3300 万個の一意のドキュメント (120 TB 以上) を検索できます。AWS Snowball を使用してデータをオンプレミスから Amazon S3 に移動し、Amazon EC2 スポットインスタンスを使用してコストを 90% 以上削減した方法について説明します。また、AWS Lambda を使用してデータを Amazon ES に取り込む方法についても説明します。最後に、大規模なドキュメント検索アーキテクチャを構築するためのベストプラクティスについてお話しします。

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アプリケーションはログを生成します。インフラストラクチャもログを生成します。人間もログを生成します (ただし、一般に "医療データ" と呼んでいます)。ログを取り込んで分析することで、複雑なシステムの動作を理解し、システムが想定どおりに動作しなくなった場合にすばやく検出し、診断できます。このワークショップでは、Amazon Kinesis Firehose と Amazon Elasticsearch Service を使用してログストリームを取り込んで分析します。AWS の基礎 (Amazon EC2、Amazon S3、セキュリティグループ) を理解している必要があります。Chrome または Firefox ブラウザがインストールされたノート PC が必要です。

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ログ分析はビッグデータの一般的なユースケースです。ウェブサイト、モバイルデバイス、サーバー、センサーなどのログデータを分析して、デジタルマーケティング、アプリケーションモニタリング、不正検出、広告、ゲーム、IoT など、さまざまなアプリケーションに利用できます。このオンラインセミナーでは、Amazon Kinesis Firehose、Amazon Kinesis Analytics、AWS Lambda を使用してストリーミングデータを収集、変換し、ロードするエンドツーエンドの分析ソリューションを構築する方法について、順に説明します。処理されたデータは Amazon Elasticsearch Service クラスターに保存されます。そのデータを Kibana を使用してほぼリアルタイムに可視化します。

学習目標

  1. 包括的なログ分析ソリューションを構築するためのリファレンスアーキテクチャ
  2. 使用するサービスとそのサービスの組み合わせ方の概要
  3. ログ分析を実装するためのベストプラクティス

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データレイクは、大量の未構造化データで構成されている可能性があり、それにより検索や調査が難しくなります。Amazon Elasticsearch Service を使用すれば、データレイク内のメタデータとドキュメントのコンテンツを簡単にインデックス化して検索できます。このオンラインセミナーでは、Amazon Elasticsearch Service を使用してデータレイクのメタデータリポジトリを作成し、ドキュメントのコンテンツをインデックス化して、ドキュメントに含まれるテキストによってファイルを簡単に検索する方法について学習します。

学習目標

  • Amazon Elasticsearch Service の検索機能と可視化機能を理解する
  • ドキュメントのメタデータを収集、変換し、Amazon Elasticsearch Service にロードするように Amazon Kinesis Firehose を設定する方法を理解する
  • Amazon Elasticsearch Service を使用してデータレイクのメタデータリポジトリを構築するためのベストプラクティスを理解する

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Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) では、AWS で Elasticsearch クラスターを簡単にセットアップし、運用できます。Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) では、定義した安全な仮想ネットワークで AWS リソースを起動できます。Amazon ES では VPC エンドポイントがサポートされるようになったため、VPC と Amazon ES ドメイン間にプライベート接続を構築できます。このオンラインセミナーでは、Amazon ES ドメインをセットアップおよび設定し、ログデータを VPC からそのドメインに送信する方法について説明します。また、Amazon ES と VPC のセキュリティ、スケール、アクセス制御についても説明します。

学習目標

  • Amazon ES のセキュリティの仕組みを理解する
  • Amazon ES で Amazon VPC エンドポイントを使用する方法を理解する
  • Amazon ES ドメインのセキュリティとアクセス制御のベストプラクティスを理解する

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