AWS でのビッグデータ分析

この短い動画では、アマゾン ウェブ サービスでビッグデータテクノロジーを使用してどのようにより優れたビジネス上の洞察を得ることができるかについて説明します。Pig、Hive、Spark、Hadoop などのなじみのあるビッグデータテクノロジーを使用する方法をご紹介します。これにより、ビッグデータプロジェクトを迅速に完了できます。

この新しいホワイトペーパーでは、アーキテクト、データサイエンティスト、および開発者を対象に、AWS クラウドで使用できるさまざまなビッグデータのオプションを概説しています。ビッグデータ分析の各オプションについて、理想的な使用パターン、パフォーマンス、耐久性と可用性、コストモデル、スケーラビリティ、伸縮自在性、インターフェイス、およびアンチパターンを説明します。実際の分析オプションを示す 2 つのシナリオを解説し、AWS でビッグデータ分析を開始するための追加のリソースも提供しています。

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AWS ビッグデータブログは、ソリューションアーキテクト、データサイエンティスト、および開発者がビッグデータのベストプラクティスを理解し、ユースケースにどのマネージド AWS ビッグデータサービスが適しているかを見極め、AWS ビッグデータサービスの使用を開始して深く理解できるよう支援します。このブログの目標は、人々があらゆる規模のデータを収集、保存、処理、分析、視覚化するためのハブとなることです。コードサンプル付きの短いチュートリアル、AWS でのビッグデータ利用に特有のメリットを示す導入事例、新しい機能の発表、パートナーやお客様が作成したデモやチュートリアル、および AWS ビッグデータサービス使用のヒントやベストプラクティスを掲載しています。

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今の世の中、ソーシャルネットワークのユーザーから、ウェブアプリケーションを実行するインスタンスまで、すべてがデータを生成していると言っても過言ではありません。AWS を利用することにより、データをビジネス向け情報として利用するのに必要なストレージ、計算、データベースサービスのプロビジョニングを容易に行うことができます。また、AWS Direct Connect や Import/Export サービスなど、弊社ではビッグデータをクラウドとの間で迅速に移動できるデータ転送サービスを用意しています。さらに、AWS へのすべてのインバウンドデータトラフィックは無料です。

AWS Import/Export でハードドライブをクラウドに送信する方法の詳細を見る »

AWS Direct Connect を使用して、プライベートファイバ回線でクラウドにアクセスする方法の詳細を見る »

Amazon Kinesis は、ビッグデータのストリーミングをリアルタイムで処理するためのマネージド型サービスです。Amazon Kinesis は 1 秒あたりメガバイト単位からギガバイト単位までのデータスループットをサポートし、シームレスにスケーリングして、何十万ものソースからのストリームを処理します。コスト効率のよい方法で高い可用性と耐久性を提供するように設計されており、お客様はデータの活用に焦点を置くことができるため、よりよい決定を迅速に、低いコストで行うことが可能です。

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分析のための薬剤データでも、計算と価格決定のための金融データでも、写真やビデオなどのマルチメディアファイルでも、Amazon Simple Storage Service（S3）はオリジナルのコンテンツを格納するのに理想的なビッグデータクラウドストレージソリューションです。99.999999999% の耐久性を持ち、単一障害点がないように設計された S3 は、基本的なビッグデータオブジェクトストアです。

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Amazon Elastic Block Store (EBS) は、仮想マシン用の永続的ストレージとしてハードドライブを提供します。Amazon EBS ボリュームは、お客様独自のリレーショナルデータベースや NoSQL データベース、エンタープライズアプリケーション、高パフォーマンス分散ネットワークファイルシステムなど、ビッグデータワークロードを実行するために必要な一貫した低レイテンシーパフォーマンスを提供します。

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NoSQL データストアでは、ソリッドステートドライブ（SSD）のスピードを大いに活用します。Amazon DynamoDB では、このデータストアがデフォルトで使用されます。Cassandra、MongoDB など、AWS Marketplace の代替データストアをお使いの場合は、高 I/O インスタンスクラスを使用して、テラバイト単位のソリッドステートドライブへのオンデマンドアクセスによってアクセスを加速できます。

EC2 インスタンスタイプのオプションの詳細 »

面倒な作業の要らない NoSQL データベースが必要な場合は、Amazon DynamoDB だけで十分です。DynamoDB は高速な完全マネージド型 NoSQL データベースサービスで、任意の量のデータを格納/取得し、任意のレベルのリクエストトラフィックを処理できます。 

Amazon DynamoDB は、スループットとミリ秒で 1 桁台のレイテンシーが保証されており、ゲーム、広告、モバイル、他の多くのビッグデータアプリケーションに最適です。

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ビッグデータの革新は NoSQL に留まるものではなく、ビジネスニーズに応じ、データに対して使用する適切なテクノロジーにまで及びます。リレーショナルデータベースは、速く、予測可能な、一貫したパフォーマンスを提供し、POS や財務履歴といったトランザクションワークロード用に最適化されています。リレーショナルデータベースは、多くの包括的ビッグデータアーキテクチャにおいて NoSQL データベースを補完します。

Amazon RDS を使用すれば、クラウド内でリレーショナルデータベースを簡単にセットアップ、運用、拡張することができます。このサービスは、手間のかかるデータベースの管理タスクをお客様の代わりに行いながら、コスト効率がよく、サイズ変更が可能なキャパシティーを提供します。これによってお客様は自身のアプリケーション開発やビジネスに集中することができます。

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Amazon Redshift は、高速かつ完全マネージド型のペタバイト規模のデータウェアハウスを、テラバイトあたり年間 1,000 USD 以下で提供します。Amazon Redshift では、列指向ストレージ技術、および複数ノード間でのクエリの並列化と分散化により、ほぼすべてのサイズのデータセットに対応する高速なクエリと I/O のパフォーマンスを実現しています。わずか数分以内に、自動化されたバックアップと組み込みの暗号化機能を備えた完全マネージド型のデータウェアハウスを、簡単にプロビジョニングできます。既存のビジネスインテリジェンスツールを簡単に利用できます。

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Amazon Elastic MapReduce (EMR) は、Amazon EC2 の強力な Apache Hadoop フレームワークを使いやすいマネージド型サービスとして提供します。Amazon EMR を使用すると、お客様は map/reduce クエリの作成に集中し、Hadoop ツールの広範なエコシステムを活用しながら、安全で拡張性に優れたインフラストラクチャプラットフォームへのデプロイを実現できます。Amazon EMR に Hadoop クラスターの管理をまかせれば、クラウドでビッグデータ分析を簡単に実行できます。

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あと 1,000 個の仮想マシンを追加すると、プロジェクトのスピードはどのくらい上がりますか。10,000 個ではどうなのか？Amazon Elastic MapReduce に統合されている Amazon Spot Market を使用すると、クラウドコンピューティングでの分析に必要なコンピューティングリソースに対して独自の価格を選択できます。つまり、コストとパフォーマンスのバランスを自身のニーズに合わせて選択し、必要に応じて分析をオーバークロックしたり、コストを大幅に削減したりできます。

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Amazon Glacier を使えば、アーカイブ用ストレージの運用とスケーリングに伴う管理作業を AWS に任せることができます。データを数年、あるいは数十年という長期にわたって保管するための作業がきわめてシンプルになります。Amazon Glacier は、毎月 0.01 USD/GB から始められるきわめて低コストのコールドストレージサービスです。事前のお支払いは不要であり、継続的な運用費はすべて料金に含まれています。

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