Amazon Simple Storage Service (S3) は、構造化データと非構造化データ向けの最大級かつ最もパフォーマンスに優れたオブジェクトストレージサービスであり、データレイクの構築に最適のストレージサービスです。Amazon S3 を使用すると、99.999999999% (イレブンナイン) の耐久性でデータを保護する安全な環境で、あらゆるサイズのデータレイクをコスト効率よく構築し、スケールすることができます。

Amazon S3 に構築されたデータレイクでは、ネイティブの AWS のサービスを利用して、ビッグデータ分析、人工知能 (AI、Artificial Intelligence)、機械学習 (ML、Machine Learning)、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)、ならびにメディアデータ処理を行うアプリケーションを実行し、非構造化データセットから洞察を得ることができます。Amazon FSx for Lustre を使用すると、HPC および ML アプリケーションを実現するファイルシステムを起動し、大きなメディアワークロードをデータレイクから直接処理することができます。Amazon パートナーネットワーク (APN、Amazon Partner Network) からの任意の分析、AI、ML、HPC アプリケーションを使えるという柔軟性もあります。Amazon S3 は幅広い機能をサポートしているので、IT マネージャー、ストレージ管理者、およびデータサイエンティストは、S3 データレイク全体で、アクセスポリシーを適用したり、大規模にオブジェクトを管理したり、アクティビティを監査したりすることができます。

Amazon S3 は、Netflix、Airbnb、Sysco、Expedia、GE、FINRA などよく知られたブランドの 10,000 を超えるデータレイクをホストしています。これらのブランドではデータレイクを使い、必要に応じて安全なスケーリングを行ったり、分単位でビジネスインサイトを発見したりしています。

Amazon S3 では、バケットおよびアカウントレベルではもちろん、オブジェクトレベルの詳細度でデータを管理できます。オブジェクトにメタデータタグを追加したり、ビジネスに合った方法でタグを利用してデータを整理したりすることが可能です。また、オブジェクトをプレフィックスやバケットごとに整理することもできます。こうした機能により、1 つまたは複数のオブジェクトに迅速に指定してリージョン間でレプリケートしたり、アクセスを制限したり、安価なストレージクラスに転送したりというタスクを行うことができます。

S3 バッチオペレーションにより、1 回の API リクエスト、または S3 マネジメントコンソールで数回クリックするだけで、数十億ものオブジェクトにアクションを実行したり、リクエストの進捗情報を監査したりすることができます。オブジェクトプロパティとメタデータの変更、バケット間のオブジェクトのコピー、タグセットの置き換え、アクセスコントロールの設定、S3 Glacier からのアーカイブ復元、AWS Lambda 関数の呼び出しを、数か月もかけずに数分で行えます。

バケットポリシー、オブジェクトタグ、アクセスコントロールリスト (ACL) を使用して特定のバケットやオブジェクトへのアクセスを制限できます。また、AWS Identity and Access Management を使用して AWS アカウント内のユーザーアクセスを定義することも可能です。データへのすべてのアクセスリクエストをブロックする必要がある場合、S3 ブロックパブリックアクセスを設定し、オブジェクトの特定のバケットまたは AWS アカウント全体の「パブリックアクセスなし」ポリシーを適用することができます。

S3 のすべてのユーザーは、コストに応じてさまざまなアクセス要求に対応するよう設計された、6 つのストレージクラスにわたってデータを保存できます。S3 ストレージクラス分析を使用してデータへのアクセスパターンを理解するこれにより、アクセス頻度の低いオブジェクトを安価なクラスに転送するか、S3 Glacier または S3 Glacier Deep Archive にアーカイブするようライフサイクルポリシーを設定し、削減効果を最大限に高めることができます。

S3 レポートツールでは、誰がどのデータにどこからアクセスをリクエストしているのかの迅速な把握、オブジェクトメタデータ (ストレージクラス、保持日、ビジネスユニット、暗号化ステータスなど) の監査、使用状況とコストのモニタリング、アクセスパターンの理解など、S3 リソースに関連するアクティビティを実行できます。これらのインサイトは、データレイクやデータレイクに依存するアプリケーションの最適化、コスト削減に役立てることができます。