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# データ収集
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データは AWS 内のさまざまなソースから収集できますが、ユースケースに適したデータ収集ツールを選択することが重要です。次の図は、データ収集ステージがデータエンジニアリングの自動化とアクセスコントロールのライフサイクルにどのように適合するかを示しています。

![データ収集の図](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/modern-data-centric-use-cases/images/data_collection.png)


AWS には、次のデータ収集ツールが用意されています。
+ [Amazon Kinesis](https://aws.amazon.com/kinesis/) は、ストリーミングデータの収集に役立ちます。Kinesis は、シームレスな統合と処理機能も備えています。
+ [AWS Database Migration Service (AWS DMS)](https://aws.amazon.com/dms/) は、リレーショナルデータベースからデータを取り込むのに役立ちます。AWS DMS には、AWS でホストされている Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) などのオンプレミスサービスとデータベースサービス間の設定オプションと直接接続があります。
+ [AWS Glue](https://aws.amazon.com/glue/) は、非構造化データの取り込みに役立つ抽出、変換、ロード (ETL) ツールです。

ストレージに Amazon S3 を使用して非構造化データまたは半構造化データを収集するためのユースケースはいくつかあります。例えば、製造サイトのデータ収集のユースケースでは、マシン履歴データのために履歴データを XML ファイルとして取り込んだり、イベントデータを JSON ファイルとして取り込んだり、リレーショナルデータベースから購入データを取り込んだりする必要がある場合があります。このユースケースでは、3 つのデータソースすべてを結合する必要がある場合もあります。

データインジェストプロセスを開始する前に、どのデータを取り込む必要があるかを理解した上で、そのデータを収集するために適したツールを選択することをお勧めします。