AWS ビックデータ
AWS ビックデータ:
■そもそもビッグデータとは?
ビッグデータとは? を読みましょう。
ポイントは、素早く結果を出して、改善を繰り返していくことが重要です。
参考:ビッグデータのお客様成功事例
■ビックデータで使えるAWSサービス事例
AWSには、データレイク構築や多様なデータ分析を可能にするサービスが多数あります。
*データレイクとは?
規模や形式にかかわらず、すべてデータを加工することなく、保存すする単一のデータストアのことです。
■構成例
S3 + Athena + QuickSight
Amazon QuickSight + Athena + S3 ハンズオン 後日公開
■そもそもビッグデータとは?
ビッグデータとは? を読みましょう。
ポイントは、素早く結果を出して、改善を繰り返していくことが重要です。
参考:ビッグデータのお客様成功事例
■ビックデータで使えるAWSサービス事例
AWSには、データレイク構築や多様なデータ分析を可能にするサービスが多数あります。
*データレイクとは?
規模や形式にかかわらず、すべてデータを加工することなく、保存すする単一のデータストアのことです。
項目 | 内容 | AWSサービス |
---|---|---|
1.収集 | データを収集し、データレイクへ格納する。 | AWS Snowball→オンプレミスからの物理的なデータ移行が可能。 AWS DM→既存DBからのデータ移行レプリケーション(複製して同期)が可能。 Amazon Kinesis→ビデオなどのストリーミングをデータを連携可能。 AWS IoT→デバイスからのセンサー情報などを連携可能。 |
2.保存 | 全期間保存、共通APIで保存する。 | Amazon S3→データレイク |
3.処理 | データレイクにアクセスして分析する。 | AWS Glue、Amazon EMR→HandoopやSparkを用いたデータの抽出や変換 Amazon RDS、Amazon Redshift→DWHやデータマートなどSQLによる抽出・集計 Amazon Athena→S3上のデータを直接クエリするアドホックな抽出・集計 |
4.可視化 | 人間が活用し易い形に可視化する。 | Amazon QuickSight→BIサービスと連携して可視化が可能 |
■構成例
S3 + Athena + QuickSight
Amazon QuickSight + Athena + S3 ハンズオン 後日公開
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