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# AWS データメッシュの サービス
[の分析 AWS](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/)機能を使用して、組織のデータメッシュベースのデータソリューションを構築します。 AWS リソースの分析では、パフォーマンスを損なうことなく低コストでデータメッシュを構築 AWS のサービス するために複数の を推奨しています。お客様は、データメッシュベースのソリューションを構築するために次のオプションを採用しています。
+ Amazon DataZone を使用してデータメッシュを実装する
+ data.all AWS などのオープンソースフレームワークを使用してデータメッシュを実装する
+ を使用してデータメッシュを実装する AWS Lake Formation
これらの 3 つのオプションでは、以下を使用します AWS のサービス。
+ [Amazon Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/what-is.html)
+ [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)
+ [Amazon EMR](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-what-is-emr.html)
+ [AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html) ( AWS Glue Data Catalog および AWS Glue クローラを含む)
+ [AWS Identity and Access Management (IAM)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction.html)
+ [AWS Key Management Service (AWS KMS)](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/overview.html)
+ [Amazon Kinesis](https://docs.aws.amazon.com/kinesis/)
+ [AWS Lake Formation](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/what-is-lake-formation.html)
+ [Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)](https://docs.aws.amazon.com/msk/latest/developerguide/what-is-msk.html)
+ [Amazon Quick](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/welcome.html)
+ [Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/welcome.html)
+ [AWS Resource Access Manager (AWS RAM)](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/what-is.html)
+ [Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)
+ [AWS Secrets Manager](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/intro.html)
+ [Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html)
Amazon DataZone オプションは [Amazon EventBridge](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-what-is.html) も使用します。
data.all および AWS Lake Formation オプションでは、次の AWS のサービス および リソースも使用します。
+ [Amazon API Gateway](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/welcome.html)
+ [AWS CloudFormation](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/Welcome.html)
+ [Amazon Cognito](https://docs.aws.amazon.com/cognito/latest/developerguide/cognito-user-identity-pools.html)
+ [AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html)
+ [AWS Systems Manager パラメータストア](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/systems-manager-parameter-store.html)
+ [AWS WAF](https://docs.aws.amazon.com/waf/latest/developerguide/waf-chapter.html)
実装 AWS のサービス で使用する は、組織の要件によって異なる場合があります。
## Amazon DataZone
フルマネージドサービスを使用する場合は、Amazon DataZone を使用して組織のデータメッシュを実装することを検討してください。Amazon DataZone は、、オンプレミス、およびサードパーティーソース間で保存されているデータをカタログ化、検出 AWS、共有、管理するためのデータ管理サービスです。次の図は、Amazon DataZone に基づくデータメッシュリファレンスアーキテクチャを示しています。
![\[中央ガバナンスアカウントと Amazon DataZone を持つ複数のプロデューサーアカウントとコンシューマーアカウント。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-data-mesh/images/datazone.png)
リファレンスアーキテクチャでは、メンバーアカウントはデータドメインに属します。データプロデューサーとデータコンシューマーにグループ化されます。アーキテクチャ図には、次のコンポーネントが含まれています。
1. データプロデューサーは、Amazon DataZone データポータルが提供するビジネスカタログにデータ製品を公開します。データポータルは中央ガバナンスアカウントでホストされます。
1. データコンシューマー (ユーザー) は、認証情報またはシングルサインオン認証情報を使用してデータポータルにログインします AWS 。カタログを参照し、キーワードを使用して目的のデータ製品を検索できます。検索結果をフィルタリングできます。
1. コンシューマーチームに属するデータユーザーが目的のデータ製品を見つけたら、データへのアクセスをリクエストできます。Amazon DataZone には、データ所有者がリクエストのレビューと承認に使用するアクセス管理ワークフローが組み込まれています。
1. データコンシューマーチームは、データを消費して、人工知能と機械学習 (AI/ML)、分析とレポート、抽出、変換、ロード (ETL) のユースケースを強化できます。
## Data.all
オープンソースを理解し、独自のソリューションを構築および管理する場合は、[data.all](https://awslabs.github.io/aws-dataall/) などのオープンソースフレームワークの使用を検討してください。Data.all は、多様なユーザー間のコラボレーションをサポートする最新のデータマーケットプレイスです。Data.all はデータ検出、共有、きめ細かなデータアクセス管理を簡素化し、ビルダーはデータと分析サービスの AWS ポートフォリオを使用します。次の図は、data.all に基づくデータメッシュリファレンスアーキテクチャを示しています。
![\[中央ガバナンスアカウントと data.all を持つ複数のプロデューサーアカウントとコンシューマーアカウント。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-data-mesh/images/data-all.png)
アーキテクチャ図には、次のコンポーネントが含まれています。
1. データプロデューサーは、data.all フロントエンドによって提供されるカタログにデータ製品を公開します。data.all のフロントエンドとバックエンドは、中央ガバナンスアカウントでホストされます。
1. データコンシューマー (ユーザー) は、シングルサインオンまたは Amazon Cognito 認証情報を使用して data.all フロントエンドにログインします。カタログを参照し、目的のデータ製品を検索できます。検索結果をフィルタリングできます。
1. コンシューマーチームに属するデータユーザーが関心のあるデータ製品を見つけたら、データへのアクセスをリクエストできます。Data.all には、データ所有者がアクセスリクエストのレビューと承認に使用するアクセス管理ワークフローが組み込まれています。
1. コンシューマーチームはデータを使用して、AI/ML、分析とレポート、ETL ユースケースを強化できます。
## AWS Lake Formation
カスタムデータメッシュソリューションをゼロから構築して管理する場合は、 の使用を検討してください AWS Lake Formation。Lake Formation は、分析と機械学習のためにデータを一元管理、保護、グローバルに共有するのに役立ちます。次の図は、Lake Formation に基づくデータメッシュリファレンスアーキテクチャを示しています。
![\[中央ガバナンスアカウントと Lake Formation を持つ複数のプロデューサーアカウントとコンシューマーアカウント\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-data-mesh/images/aws-lake-formation.png)
アーキテクチャ図には、次のコンポーネントが含まれています。
1. データプロデューサーは、中央ガバナンスアカウントの AWS Glue Data Catalog にデータ製品を公開します。 は、中央データカタログのエンティティへのアクセス AWS Lake Formation を管理します。
1. アクセスが許可されると、コンシューマーチームはデータを消費して AI/ML、分析とレポート、ETL ユースケースを強化できます。