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データの取り込みと分析 ― Kinesis・Firehose・Glue・Athena・DataSyncを、量と頻度で選ぶ

目安学習時間 20分

課題

全問正解でレクチャー完了です。

【問題1】

S3に置いたCSVのログに、サーバを用意せずにSQLで問い合わせたい。最も合うものはどれですか。

[選択肢]

【問題2】

工場の機械から絶え間なく届くデータを、数秒以内に、複数の別々の処理で読みたい。最も合うものはどれですか。

[選択肢]
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学ぶ目的

取り込みは、頻度で分ける

データを集める方法は、どれくらいの頻度で、どれくらいの量が来るかで決まります。

流れてくるデータ

  • Amazon Kinesis Data Streams … 絶え間なく流れてくるデータを受け取り、複数の処理で、ほぼその場で読む
  • Amazon Data Firehose … 流れてくるデータを、S3などの置き場へ、まとめて届ける。自分で受け手の処理を書かなくてよい

まとめて運ぶデータ

  • AWS DataSync … 社内のファイルサーバなどから、S3やEFSへ、ネットワーク越しにデータを移す
  • AWS Storage Gateway … 社内からは今までのファイル共有やディスクに見えて、裏でAWSのストレージに置く
  • AWS Transfer Family … SFTPなどの昔ながらの方法で、S3にファイルを受け取る

変換と分析

  • AWS Glue … データの形を変える(たとえばCSVを、分析に向いたParquetに)。データの目録(カタログ)も作る
  • Amazon Athena … S3に置いたままのデータに、SQLで問い合わせる。サーバは要らない
  • AWS Lake Formation … S3のデータの置き場(データレイク)の権限をまとめて管理する

選び方

「リアルタイムに」「数秒以内に」ならKinesis、「S3に届けるだけ」ならFirehose、「社内から一度に移す」ならDataSync、「S3のデータをSQLで」ならAthenaです。

このレクチャーで学ぶこと

  • 取り込みの方法を、頻度と量で選ぶ
  • Kinesis Data StreamsとData Firehoseの違い
  • DataSync・Storage Gateway・Transfer Family
  • Glueでの変換と、Athenaでの分析

質問

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