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AWS と Snowflake を使用した最新のデータプラットフォーム
公開日: 2022 年 3 月 11 日 (図の履歴)
このアーキテクチャは、 AWS と を使用してend-to-endの最新のデータ分析プラットフォームを構築する方法を示していますSnowflake。複数のソースからデータを取り込んでデータレイクに保存し、分析用の仮想データウェアハウスSnowflakeとして使用できます。
AWS と Snowflake を使用した最新のデータプラットフォーム
次の手順では、アーキテクチャについて説明します。
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エンタープライズ全体の複数のデータソース、Software as a Service (SaaS) アプリケーション、エッジデバイス、ログ、ストリーミングデータ、ソーシャルメディアネットワークからデータを収集します。
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データソースのタイプに基づいて、AWS Database Migration Service、AWS DataSync、Amazon Kinesis、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka、AWS IoT Core、AWS Glue、Amazon AppFlow を使用して、データをデータレイクに取り込みます。
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Amazon Simple Storage Service は、フルマネージド、高可用性、スケーラブルなデータレイクストレージを提供します。
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AWS Glue は、複数のデータストア間でデータを抽出、変換、取り込みます。Amazon EMR は、オープンソースの分析フレームワークを使用して大量のデータを処理するためのクラウドビッグデータプラットフォームを提供します。 AWS Lambdaと Amazon EC2 は、データエンリッチメントのためのコンピューティング機能を提供します。
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Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) または AWS Step Functions はend-to-endのデータパイプラインを調整します。
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Lake Formation を使用すると、データレイクの構築、保護、管理が容易になります。データ分類を適用し、きめ細かなアクセスを管理する単一の場所を提供します。IAM および AWS STS は、アクセス許可と一時的な認証情報を管理します。
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Snowflake は、外部テーブルを使用して Amazon S3 をクエリし、SnowPipe を使用して自動的かつ継続的にデータを取り込む機能を備えた仮想データウェアハウスとして機能します。
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SageMaker AI は、機械学習 (ML) モデルを構築、トレーニング、デプロイし、アプリケーションにインテリジェンスを追加します。Amazon Quick Sight は、ML を活用したビジネスインテリジェンス (BI) を提供します。
詳細情報
詳細については、次のリソースを参照してください。
図の履歴
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| 変更 | 説明 | 日付 |
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初版発行 | リファレンスアーキテクチャ図が最初に公開されました。 | 2022 年 3 月 11 日 |
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