Amazon EMR

統合開発環境 (IDE) である EMR Studio を使用して、R、Python、Scala、PySpark で記述されたデータエンジニアリングおよびデータサイエンスアプリケーションを簡単に開発、視覚化、デバッグできます。EMR Studio では AWS Single Sign-On が使用され、ユーザーは、企業の認証情報を使用して直接ログインできるようになります。フルマネージドの Jupyter Notebooks と、GitHub や BitBucket などのコードリポジトリを使用したピアとのコラボレーションを提供します。

EMR の料金体系は予想がしやすくシンプル: 1 秒ごとに課金され、最小課金時間は 1 分となっています。10 ノードの EMR クラスターをわずか 0.15 USD/時間で起動できます。一時的なワークロードには Amazon EC2 スポット、長時間実行されるワークロードにはリザーブドインスタンスを使用することで、インスタンスのコストを 50～80% 削減できます。Savings Plans もご利用いただけます。

オンプレミスのクラスターのような伸縮性の低いインフラストラクチャと異なり、EMR のコンピューティングとストレージは分離されているため、それぞれを独立してスケーリングすることができ、Amazon S3 の階層型ストレージを利用できます。EMR では、1 つでも、数百、数千でも、コンピューティングインスタンスをプロビジョニングできます。また、コンテナのプロビジョニングも可能なため、あらゆる規模のデータ処理に対応できます。インスタンスの数は、Auto Scaling (利用率に応じてクラスターのサイズを管理) を使用して自動的に増減できます。お支払いいただくのは実際に使用した分のみです。

クラスターの調整やモニタリングにかかる労力を削減できます。EMR はクラウド向けに調整されており、クラスターを継続的にモニタリングして失敗したタスクを再試行したり、パフォーマンスの低いインスタンスを自動的に置き換えます。これによりクラスターの可用性が高まり、ノード障害の発生時に自動的にフェイルオーバーします。EMR では最新の安定したオープンソースソフトウェアのリリースが利用できるため、更新やバグ修正の管理が不要になり、問題や環境を維持する努力が少なくて済みます。

EMR では、インスタンスへのネットワークアクセスを制御する EC2 ファイアウォールの各種設定が自動的に構成されます。また、Amazon Virtual Private Cloud (VPC) でクラスターを起動することも可能です。AWS Key Management Service またはお客様が管理するキーを使用して、サーバー側の暗号化またはクライアント側の暗号化を実行できます。EMR では伝送中の暗号化、保管時の暗号化、Kerberos を使った強力な認証など、その他の暗号化オプションも簡単に利用できます。AWS Lake Formation または Apache Ranger を使用して、きめ細かいデータアクセスコントロールをデータベース、テーブル、列に適用できます。

クラスターおよび個別の EMR ジョブを完全に制御できます。カスタム Amazon Linux AMIs で EMR クラスターを起動し、スクリプトを用いて簡単に設定して、第三者の追加ソフトウェアパッケージをインストールできます。EMR では、クラスターを再起動せずに、実行中のクラスターでアプリケーションをその場で再構成できます。また、Docker コンテナにおけるランタイムの依存関係とライブラリを指定することで個別のジョブ用に実行環境をカスタマイズし、それらをジョブとともに送信できます。

Amazon EC2 で EMR にデプロイし、オンデマンドインスタンス、リザーブドインスタンス、スポットインスタンスを利用できます。EMR では、EC2 インスタンスのプロビジョニング、マネジメント、スケーリングを管理できます。AWS では、他のクラウドプロバイダーよりも多くのインスタンスオプションが利用可能で、ワークロードにおいて最小のコストで最高のパフォーマンスを発揮できるインスタンスを選択できます。

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Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) で、EMRクラスターをプロビジョニングせずに、EMR を利用して Apache Spark ジョブをオンデマンドで実行し、リソース使用率を向上させ、インフラストラクチャの管理を簡素化できます。Amazon EKS では、AWS クラウドまたはオンプレミスで Kubernetes アプリケーションをフレキシブルに開始、実行、スケーリングできます。Amazon EMR on EKS では、アプリケーション全体でコンピューティングおよびメモリリソースを共有できます。また、Kubernetes ツールの単一のセットを使用して、インフラストラクチャを一元的に監視および管理できます。

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Amazon EMR は、AWS Outposts で利用可能で、オンプレミス環境でクラウドと同様に設定、デプロイ、管理、スケーリングできます。AWS Outposts を使用すると、ほぼすべてのデータセンター、コロケーションスペース、オンプレミスの施設で AWS のサービス、インフラストラクチャ、運用モデルを利用できます。

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EMR には Apache Spark MLlib、TensorFlow、Apache MXNet などの機械学習ツールが組み込まれており、スケーラブルな機械学習アルゴリズムが利用できます。また、カスタム AMI およびブートストラップアクションを使用することで、任意のライブラリやツールを追加し、予測分析のためのツールセットを簡単に作成できます。

EMR を使用すると、並べ替え、集計、結合などのデータ変換ワークロード (ETL) を大規模なデータセットで、すばやく、コスト効率よく実行できます。

Amazon S3 に保存したクリックストリームデータを Apache Spark および Apache Hive を使って分析することにより、ユーザーの区分やユーザーの好みを把握して、より効果的な広告配信を行うことができます。

Apache Flink と Apache Spark Streaming を組み合わせると、Apache Kafka、Amazon Kinesis、その他のデータソースからストリーミングされるイベントをリアルタイムに分析する、高い可用性と耐障害性を備えた長期間の実行に対応するストリーミングデータのパイプラインを EMR に構築できます。変換済みのデータセットは S3 や HDFS に永続的に保存し、インサイトは Amazon Elasticsearch Service で活用できます。

EMR ノートブックはオープンソースの Jupyter をベースにしたマネージド型の分析環境で、データサイエンティスト、アナリスト、デベロッパーはデータの準備や可視化、同僚との共同作業、アプリケーションの構築、インタラクティブ分析の実行に活用できます。

EMRでは、膨大な量のゲノミクスデータや、その他の大量の科学データセットをすばやく効率的に処理することもできます。研究者は AWS で無料でホストされているゲノミクスデータにアクセスできます。