Amazon Redshift との Amazon Aurora ゼロ ETL 統合

ペタバイトレベルのトランザクションデータでリアルタイム分析を実現
ゼロ ETL 統合の開始方法
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Amazon Redshift との Aurora ゼロ ETL 統合を行う理由

Amazon Redshift との Amazon Aurora ゼロ ETL 統合により、ペタバイト規模のトランザクションデータに対する、Amazon Redshift を利用したほぼリアルタイムの分析と機械学習 (ML) が可能となります。トランザクションデータが Amazon Aurora に書き込まれてから数秒以内に、ゼロ ETL は Amazon Redshift でシームレスにデータを利用できるようにし、抽出、変換、ロード (ETL) オペレーションを実行する複雑なデータパイプラインを構築して管理する必要性をなくします。

利点

Amazon Redshift で Aurora のトランザクションデータに数秒でアクセスして、ペタバイト規模のデータでほぼリアルタイムの分析と ML を実行できます。

トランザクションデータを分析システムに移動するための ETL パイプラインを構築して管理する必要なく、トランザクションデータをほぼリアルタイムで迅速に分析できます。

さまざまな Aurora データベースクラスターの複数のテーブルを統合し、データを 1 つの Amazon Redshift データウェアハウスにレプリケートして、複数のアプリケーションとデータソースにわたって統合分析を実行します。

Amazon Aurora Serverless v2 と Amazon Redshift Serverless の両方を使用すると、インフラストラクチャを管理することなく、トランザクションデータでほぼリアルタイムの分析を実行できます。

ユースケース

Amazon Redshift の分析と ML 機能を使用して、トランザクションデータやその他のデータからほぼリアルタイムでインサイトを引き出し、時間的制約のある重要なイベントに効果的に対応できます。ほぼリアルタイムの分析により、コンテンツターゲティング、最適化されたゲーム体験、データ品質監視、不正検出、顧客行動分析などのユースケースについて、より正確でタイムリーな洞察を得ることができます。

Amazon Redshift との Aurora ゼロ ETL 統合により、Amazon Redshift の機能を使用して、複数の Aurora データベースクラスターから統合されたペタバイトのトランザクションデータを分析できます。組み込み ML、マテリアライズドビュー、データ共有、複数のデータストアやデータレイクへのフェデレーションアクセスなど、Amazon Redshift の包括的な分析機能を活用できます。Amazon Redshift ML を使用すると、Amazon SageMaker にネイティブに統合されているため、簡単な SQL コマンドで何十億もの予測を実行できます。

トランザクションデータベースから中央データウェアハウスにデータを移動するには、多くの場合、複雑なデータパイプライン ETL ソリューションの構築、管理、運用が必要です。ゼロ ETL 統合により、スキーマ、既存のデータ、データ変更を Aurora データベースから新規または既存の Amazon Redshift クラスターにシームレスにレプリケートできます。ゼロ ETL 統合により、複雑なデータパイプライン管理が不要になります。

開始方法

Aurora と Amazon Redshift 間のゼロ ETL 統合を作成するには、データソースとして Aurora DB クラスターを指定し、ターゲットとして Amazon Redshift データウェアハウスを指定します。統合により、ソースデータベースからターゲットデータウェアハウスにデータが複製されます。データは数秒で Amazon Redshift で利用できるようになり、データアナリストはデータの Amazon Redshift 分析と ML 機能を使い始めることができます。詳細については、Aurora と Amazon Redshift のスタートガイドをご覧ください。

リソース