AWSにビッグデータ分析基盤を構築するべき理由と構築例

＜執筆者＞　坂本 雄一 　Sakamoto Yuichi

クラウド技術本部 クラウド技術統括部
2021 APN AWS Top Engineers

2017年に新卒入社後、DWH製品のサポート業務に従事し、2020年頃からクラウド分野を担当。

AWS関連の提案活動から技術支援、セミナー登壇等幅広く対応。

それらの活動が認められ、 「2021 APN AWS Top Engineers」に選出 される。

週末は「雰囲気がいいから」という理由で購入したレコードプレーヤーで音楽を聞くが、音質の違いは一切わからない。

こんにちは。クラウド技術本部の坂本雄一です。

突然ですが、アシストでも「アマゾン ウェブ サービス（AWS）」の取り扱いを開始したことをご存知ですか？

アシストでは、今年から「クラウド技術本部」を新設し、「アマゾン ウェブ サービス（AWS）」や「Oracle Cloud」といったクラウドに関する取り組みを強化しています。
AWSに関しては、2015年に「APNスタンダードコンサルティングパートナー（現AWSセレクトコンサルティングパートナー）」認定を取得していましたが、2021年1月には「AWSアドバンストコンサルティングパートナー」に昇格しました。

AWSに関する専門知識を高め、魅力あるサービスを提供し、皆さまのビジネスの発展に貢献していきたいと考えていますので、今後ともどうぞよろしくお願いいたします。

AWSは様々なシステムに利用されますが、中でも、最近は「ビッグデータ分析基盤」をAWSで構築する企業が急増しています。

その理由は「オンプレミスでは、データにまつわる変化に対応できない」からです。
ここ数年、以下のような「データにまつわる変化」が見られます。

ただ、これらの変化に対応しようとしても、以下のような「課題」があります。

これらの課題の根本となる原因は、「柔軟にディスクを増やせない」「柔軟にサーバを拡張できない」などの 「柔軟性の欠如」 にあります。
柔軟性が求められるビッグデータ分析基盤を、柔軟性が欠如しているオンプレミスで構築することが、難しくなっているのです。

そこでオススメしたいのが、AWSでビッグデータ分析基盤を構築することです。
AWSで構築すると、どのようなメリットがあるでしょうか？

このように、とにかく 「柔軟に使える」 のがAWSを利用するメリットです。

では、もう少し詳しくAWSの特徴を見ていきましょう。

このように、AWSは 「すぐに」「簡単に」「低価格で」 利用することができます。
そのため、多くの企業がAWSへの移行を検討しているのです。

更に、AWSには200を超えるサービスがあり、アナリティクス（データ分析）関連のサービスも急速に進化しています。
例えば、AWSのサービスを使えば、以下のようなビッグデータ分析基盤が構築できます。

Amazon S3 （容量制限のないストレージサービス） は、DWHに格納しきれないデータの格納先やデータレイクとして使用され、あらゆるデータを保存します。
そのデータを Amazon Glue （サーバレスETLサービス）で加工し、 Amazon Redshift （高速DWSサービス）にデータロードします。
ユーザーは Amazon QuickSight （サーバレスBIサービス）で Amazon Redshift にアクセスし、分析を行います。
また、Amazon Glue は Amazon S3 のデータをカタログ化する機能も備えており、 Amazon Athena （サーバレスクエリサービス）によってAmazon S3 にSQLを発行して分析することができます。

ここまでご覧いただいたように、「AWSがビッグデータ分析基盤に向いている」ということは分かっても、「何から手を付ければ良いか分からない」「本当にAWSに移行してメリットが出るのか不安」「既存のパッケージソフトウェアと組み合わせて使いたい」という方も多いのではないでしょうか？

そんな時は、ぜひアシストにご相談ください！

「そもそも移行するべきかのアセスメント」から「お客様の要件にあわせた現実的な移行プランの策定」「AWSの環境構築」「その後のお客様自身による活用」まで、しっかりご支援いたします。

まずは「最初の一歩」に寄り添いたいと考えています。
ぜひお気軽にご相談ください。

◎ AWSでの構築例や、アシストの支援サービスなど、もっと詳しく知りたい方は、以下から関連資料のダウンロードができます。
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