AWS Innovate – Data Edition 見てきました。【その1】

AWS Innovate – Data Editionのセッションを聴講した時のメモ その1

リンク元：AWS Innovate – Data Edition 見てきました。

AWS のデータ分析サービスの方向性 ～お客様データドリブンビジネスを支える～

新しい生活様式、ワークスタイル

コロナショックによって激増

• キャッシュレス
• 家庭でのゲーム、エンタメ
• フードデリバリーサービス
• ect…

時代への適合には、クラウドコンピューティングによって、迅速で柔軟にスケールさせることが重要。

データの爆発

世の中のデータが、より多くより多様に増え続けている。 どのように処理するかが今後のビジネスに重要である。 よりやすく使いやすい形で使いたい。

安定したデータ収集のために

• Amazon Kinesis
• Amazon MSK(去年リリース)

データは新しい石油?

石油を捻出する精錬作業が我々の生活を支えている。

データ活用の価値は、データ加工・分析を経て有用なものとなるので、データは石油の前段階と言える。

クラウドの利点をデータ活用の基盤構築で活かす

• コスト削減
• システムの柔軟性、俊敏性
• 開発のスピード

データレイクアーキテクチャ

• 機械学習や分析用の解析基盤はストレージより高価である
• 全ての生のデータは安価でエクサバイトレベルまでスケールするストレージ(S3)に保存しておく
• 高価な解析基盤は必要な時だけ起動するのが基本コンセプト

多様性の実現、データ分析は総力戦

単一のテクノロジーにのみ対応するストレージに格納するのではなく、最も汎用的なストレージに入れることで多種多様な分析基盤の中心を担うことができる。

汎用的なストレージにしておくことでDBだけでなく様々なサービスと連携できるようにする。

Data grabity

• データを格納した１箇所のストレージに様々なアプリケーションが集まっていく様子。

Amazon Redshift

• RA3インスタンス
• AQUA
• Elastic Resize
• Concurrency Scaling
• Data Sharing

データレイクの設定、構築、セキュリティ

• AWS Lake Formation
  • Amazon Athena
  • Amazon S3
• AWS Glue
  • Studio
  • DataBrew
  • Elastic Views

Purpose-built Analytics

目的に応じて最適な分析基盤を構築する。

SQLから機械学習モデルを学習して推論を実行

• Amazon Redshift ML
• Amazon Athena ML

Federated query

• Amazon Redshift
• Amazon Athena

その他

• Amazon EMR
• Amazon Elasticseach Service

BI - Amazon QuickSight

サーバレスで運用不要のBIサービス

• ブラウザで全て完結
• ユーザ数に応じてスケール
• 他AWSサービスとのシームレスな統合
• 利用した分だけの費用

Reader権限

• ライセンスを持っていてもアクセスしなければ課金なし