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# AWS 最新のデータアーキテクチャ
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このガイドでは、データ戦略フレームワークの実装方法について説明します AWS。これは、 AWS ドキュメント、ブログ記事、その他のガイドで説明されている広範なトピックです (リソースセクションを参照）。ただし、次の図は大まかな概要を示しています。この図は、[AWS上のモダンデータアーキテクチャ](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/analytics-lens/modern-data-architecture.html)の主要コンポーネントを示しており、ロードマップに含まれる可能性のあるほとんどのサービスをカバーしています。

![\[AWS データサービス\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-aws-data/images/aws-data-services.png)


このアーキテクチャの主要コンポーネントは、[前述](framework.md)のモダンデータ戦略の技術的原則をサポートしています。

1. **統合された、費用対効果の高い、スケーラブルなストレージレイヤー**を使用することで、すべてのデータプロデューサーとデータコンシューマーが、データを操作するための技術的能力を持つことができます。

   [Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)](https://aws.amazon.com/s3/) は、統合性、スケーラビリティ、データ可用性、セキュリティ、およびパフォーマンスを低コストで提供するオブジェクトストレージサービスです。

1. **セキュリティは必須です**。データプライバシールールを適用し、暗号化によるデータ保護を提供し、監査を有効にし、自動化されたコンプライアンスを提供します。

   データプライバシー、保護、およびコンプライアンスを自動化された方法で適用し、監査を有効にするには、[AWS Key Management Service (AWS KMS)](https://aws.amazon.com/kms/)、[AWS Identity and Access Management (IAM)](https://aws.amazon.com/iam/)、[AWS Secrets Manager](https://aws.amazon.com/secrets-manager/)、[AWS Audit Manager](https://aws.amazon.com/audit-manager)、および [Amazon Macie](https://aws.amazon.com/macie/) を使用できます。

1. 会社全体で**共有するためにデータを管理**します。ユーザーが必要なデータを見つけて使用できるように、一意のデータカタログとビジネス用語集を提供します。

    [AWS Lake Formation](https://aws.amazon.com/lake-formation/) は、データを管理して会社全体で共有するのに役立ちます。さらに、[AWS Glue](https://aws.amazon.com/glue/) 上で一意のデータカタログを作成し、[Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/datazone/) (プレビュー) を使用してビジネス用語集を作成することで、従業員が必要なデータを見つけられるようになります。

1. **適切なジョブに対して適切なサービス**を選択します。コンポーネントを選択する際は、機能性、スケーラビリティ、データレイテンシー、サービスの実行に必要な労力、耐障害性、統合性、および自動化を考慮します。

   [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena/)、[Amazon EMR](https://aws.amazon.com/emr/)、、[AWS Glue](https://aws.amazon.com/glue/)[Amazon OpenSearch Service](https://aws.amazon.com/what-is/opensearch/)、[Amazon Kinesis](https://aws.amazon.com/kinesis/)、[Amazon Redshift](https://aws.amazon.com/redshift/)、[Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)](https://aws.amazon.com/msk/)、[Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quicksuite/) を検討してタスクを管理できます。たとえば、Kinesis または Amazon MSK を使用したリアルタイムストリーミング、Amazon EMR または を使用したデータ処理 AWS Glue、OpenSearch Service を使用した検索、Athena を使用したアドホッククエリ、Amazon Redshift を使用したデータウェアハウスを実行できます。

1. **人工知能 (AI) と機械学習 (ML)** を使用します。

   [AWS AI サービス](https://aws.amazon.com/machine-learning/ai-services/)による人工知能の使用、および [Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/sagemaker) による機械学習の使用を有効にできます。

1. **データリテラシー**と、**ビジネスユーザー向けに抽象化**されたツールを提供します。

   データリテラシー、ツール、抽象化を提供するプロセスはアーキテクチャの一部ではありませんが、[Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/datazone/) (プレビュー）、[AWS Lake Formation](https://aws.amazon.com/lake-formation/)、[Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quicksight/) をデータ抽象化ツールとして使用できます。

1. データイニシアチブの**仮説をテスト**し、**その結果を測定します**。

   [Amazon OpenSearch Service](https://aws.amazon.com/what-is/opensearch/) ダッシュボードまたは [Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quicksuite/) を使用して、ビジネス成果メトリクスとテスト結果を操作し、仮説を検証できます。

さまざまなユースケースのサンプルアーキテクチャの例については、[AWS アーキテクチャセンター](https://aws.amazon.com/architecture/)のリファレンスアーキテクチャの図を参照してください。技術チームは、これらの図を参照情報としてのみ使用し、それぞれの要件、環境、およびプロジェクトに基づいてカスタマイズする必要があります。