みなさん、こんにちは。サニービュー事業部の小寺です。
今はやりのDWH、データレイクの動向について、AWSサミットのセッションを視聴させていただきました。
https://aws.amazon.com/jp/summits/japan/sessions/
所感含めてアップいたします！
データ分析に伴う課題
データ量はどんどん増えてきている一方、現状でデータ分析に関しては、さまざまな課題が見えてきています。データが複雑で、散らかっている状態から、さまざまなポジション、役割の方によって、知りたい分析結果が違ってきますし、AWSの分析サービスも拡張性がある一方でコストが気になりますよね。
モダンデータ戦略
こちらサミットで紹介いただいた「モダンデータ戦略」です。
要約すると、何でもできるツールには限界があるので、AWSが提供する様々なサービスを組み合わせて、簡単に、機械学習も意識せずに使っていけると良いですよねということです。
・Amazon QuickSight：BI・ダッシュボード
・Amazon Athena：インタラクティブクエリ
・Amazon Redshift：データウェアハウス
・Amazon EMR：ビッグデータフレームワーク
・Amazon SageMaker:機械学習
・OpenSearch：検索
サーバレスの選択肢が拡がってきた
サービスが増えるとコストが気になるのは、みなさん同じ課題ですよね。
その課題解決として、以下のサーバレスサービスが紹介されていました。
サーバレスは複雑なセットアップや設計が不要で、スケールができるのがポイントです。
・Amazon Kinesis Data Streames On-Demand
・Amazon Managed Streaming For Apache Kafka Serverless（プレビュー）
・Amazon EMR Serverless（プレビュー）
・Amazon Redshift Serverless(プレビュー）
その中でも「Amazon Redshift Serverless」について、ご紹介させていただきます。
Amazon Redshift Serverless（プレビュー）とは
Amazon Redshift Serverlessとは昨年のRe:Inventで発表されたサービスです。
データウェアハウスの容量を自動的にプロビジョニングし、基盤となるリソースをインテリジェントにスケーリングします。サーバーレスエンドポイントによる容量の調整は数秒に内に行われます。最も要求の厳しいワークロードや揮発性ワークロードに対しても、一貫して高いパフォーマンスとシンプルなオペレーションを実現します。
ここで説明されている通り、クラスターの管理が不要、使用量に応じた課金となっています。
また、半構造化データのサポートなど、Amazon Redshiftがもっている豊富なSQL機能を全て備えているサービスです。
Amazon Redshift ServerlessのメリットとAmazon Redshiftとの違い
Amazon Redshiftは、クラスターを起動していれば、課金される方式のため、使用していない時間にも課金がされていました。
また、アクセス数の増加や重いクエリ実行等に対して、パフォーマンス予測が難しい面もありました。パフォーマンスの安定のためには大きめのノードタイプ・ノード数を想定して、起動しておくといった運用が必須でした。
Amazon Redshift Serverlessでは、クラスターの起動が不要です。コンピューティングリソースは、アクティビティがない場合はバックグラウンドで自動的にシャットダウンし、データをロードしているときやクエリを受信すると自動的に再開されます。データウェアハウスがアイドル状態の場合は課金されない仕組みです。
Amazon Redshift Serverlessの利用可能なリージョン
・米国東部 (バージニア北部)
・米国西部 (北カリフォルニア、オレゴン)
・欧州 (フランクフルト、アイルランド)
・アジアパシフィック (東京)
上記のAWSリージョンでパブリックプレビューで利用できます。
課金体系
使用するコンピューティングとストレージに対して課金がされる仕組みです。
コンピューティング性能は Redshift Processing Units (RPU) で測定されます。
所感
本セッションでは、DWHに必要なサービスについて統括的に理解を進めることができました。
お客さまからコスト削減のご要望をいただくことが、最近は増えてきている中で、色々な選択肢を知ることができ、参加させていただけて良かったです。
各サービスのServerlessの特徴などを理解し、今後のお客さまへの提案や、自社サービスへの適用を進めていきたいと改めて感じました。
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