アマゾン ウェブ サービスで提供される幅広いサービスは、ビッグデータ分析アプリケーションを迅速かつ簡単に構築およびデプロイするのに役立ちます。AWS では柔軟で低コストな IT リソースにすぐにアクセスできるため、データウェアハウス、クリックストリーム分析、不正検出、レコメンデーションエンジン、イベント駆動型 ETL、サーバーレスのコンピューティング、IoT (モノのインターネット) の処理など、ほぼすべてのビッグデータアプリケーションを迅速にスケールできます。AWS では、インフラストラクチャの構築と維持のために時間やお金の大きな先行投資を行う必要はありません。代わりに、ビッグデータ分析アプリケーションを実行するのに実際に必要なタイプとサイズのリソースをプロビジョニングできます。必要なときすぐに必要な量のリソースにアクセスできます。お支払いいただくのは使用した分のみです。
ほぼすべてのビッグデータ分析アプリケーションを構築でき、データの容量、速度、および種類に関わりなく、すべてのワークロードをサポートできます。AWS では、毎年 50 を超えるサービスと数百の機能が追加されており、クラウドでビッグデータを収集、保存、処理、分析、および可視化するために必要なすべてのものが提供されます。
ビッグデータ向けの分散されたマネージド型コンピューティング
Amazon EMR
フルマネージド型の Hadoop フレームワークを数分で簡単にプロビジョニングできます。Hadoop クラスターを動的にスケールできます。お支払いいただくのは使用した分のみです。Apache Spark、Apache Tez、Presto といった人気のあるフレームワークを実行できます。詳細 »
Amazon Elasticsearch Service
ウェブベースのコンソールを使用して、Elasticsearch のクラスターを数分でセットアップおよびデプロイできます。Elasticsearch のオープンソースの API を使用して、既存の Elasticsearch アプリケーションをシームレスに実行できます。詳細 »
Amazon Athena
ANSI SQL を使用して Amazon S3 のペタバイト単位のデータを簡単に分析できます。 Amazon Athena では、管理が必要なクラスターやデータウェアハウスがないため、データの分析を即座に開始できます。データを Athena にロードする必要もありません。S3 に保存されているデータと直接連携します。
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Yelp では、毎日、数百の Amazon EMR ジョブを実行して、30 テラバイトを超えるデータを処理しています。Yelp では、Amazon EMR を使用することで、ハードウェアに対する先行投資を 55,000 USD 節約できたほか、数か月ではなく、わずか数日のうちにシステムを立ち上げて、稼働させることができました。
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ストリーミングデータのロードと分析のための強力なサービス
膨大な量のストリーミングデータを AWS に簡単にロードできます。お客様が現在使用している既存の BI ツールとダッシュボードを使用して、ほぼリアルタイムのビッグデータ分析を実現できます。
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ストリーミングデータを処理または分析する独自のカスタムアプリケーションを構築できます。1 時間当たり数テラバイトのデータを継続的にキャプチャおよび保存できます。
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標準 SQL でストリーミングデータを簡単に分析できます。Kinesis Analytics は、継続的にクエリを実行し、要件を満たすよう自動でスケールするために必要なことをすべて行います。
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テレビ局、および Cosmopolitan や Car & Driver といった人気のある出版物など、世界中に 250 を超えるデジタル資産を持つ Hearst 社では、Amazon Kinesis を使用して、データサイエンティストやビジネス関係者にリアルタイムの洞察を提供しています。
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幅広いエンジンを使った安全で、耐久性があり、高度にスケーラブルなストレージ
Amazon S3
Amazon S3 を使用すると、開発者や IT チームは、規模の大小に関わらず、すべてのデータで、信頼性に優れ、安全で、スケーラブルなオブジェクトストレージを利用できます。
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Apache HBase は、ペタバイト規模の、厳密な整合性のある、オープンソースの NoSQL データベースです。Apache Hadoop エコシステムとの密接な統合により、ビッグデータ分析と高速のデータアクセスを組み合わせられます。Amazon EMR を使って、マネージド型の HBase クラスターを簡単に作成できます。詳細 »
Amazon Aurora は、高性能の商業用データベースの速度や信頼性と、オープンソースデータベースの簡易性やコスト効率性を兼ね備えたリレーショナルデータベースエンジンです。標準の MySQL を同じハードウェアで実行した場合と比較して、最大 5 倍のスループットを実現します。詳細 »
Amazon RDS
クラウド内でリレーショナルデータベースを簡単に設定、運用、およびスケールできます。Oracle、Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MySQL、MariaDB といったなじみのある 6 つのデータベースエンジンから使用するものを選択します。
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Airbnb は、不動産物件の所有者や旅行者が、ユニークな休暇用スペースをレンタルする目的で相互に連絡を取ることができるコミュニティマーケットプレイスです。Airbnb では、10 TB の写真を含む、各種のバックアップや静的ファイルを、Amazon S3 を使用して保存しています。また、メインの MySQL データベースを Amazon RDS に移行し、データベース管理タスクにかかる時間を最小限に抑えています。
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ペタバイト規模のフルマネージド型データウェアハウス
Nasdaq では、Amazon Redshift に移行することによって、コストを 57% 削減しつつ、高速で充実した分析機能やデータウェアハウス機能を実現しました。
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従来のソリューションと比べて 10 分の 1 にコストを抑える、クラウドを活用した高速 BI
企業内のすべての人が充実した BI 機能を利用できるようになります。従業員は、可視化を簡単に構築し、アドホック分析を実行し、ビッグデータからビジネスの洞察をすぐに入手できます。また、高度な計算や可視化を高速で実行できます。詳細 »
最適な可視化やデータの最適化に関する提案や、ビジネスの実行可能な洞察を迅速に入手するための提案を利用できます。
多岐にわたるユースケースやニーズに対応する、クラウドネイティブの機械学習と深層学習テクノロジー
Amazon Rekognition は、画像の分析をアプリケーションに簡単に追加できるようにするサービスです。Rekognition では、画像内の物体、シーン、および顔を検出できます。顔を検索および比較することもできます。
Amazon Machine Learning は、複雑な機械学習 (ML) のアルゴリズムとテクノロジーを学習することなく、ML モデルの作成プロセスを説明する可視化ツールとウィザードを提供するマネージドサービスです。
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「私たちは、進化した音声認識と自然言語処理テクノロジーを利用して、お客様の生活を向上させられることに興奮しています」
– Michael Krouse 氏、OhioHealth、運用サポート担当シニアバイスプレジデント兼最高情報責任者
簡単で安全にクラウドへデバイスを接続できます。数十億のデバイスと数兆のメッセージをスケールします。
接続されたデバイスでローカルのコンピューティング、メッセージング、およびデータキャッシュを安全に実行できます。AWS Greengrass では、接続されたデバイスで AWS Lambda 関数を実行し、デバイスデータを常に同期させ、他のデバイスと安全に通信できます。これはインターネットに接続していないときでも可能です。詳細 »
AWS IoT の仕組み
サーバーに煩わされずにコードを実行できます。お支払いいただくのは、実際のコンピューティング時間に対する料金のみです。
サーバーのプロビジョニングや管理をせずに、コードを実行できます。お支払いいただくのは、実際のコンピューティング時間に対する料金のみです。コードをアップロードするのみで、高可用性を実現しながらコードを実行およびスケールするために必要なことはすべて Lambda によって処理されます。
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Zillow では、AWS Lambda と Amazon Kinesis を使用して、モバイルメトリクスのサブセットをリアルタイムで追跡しています。Zillow では、Kinesis と Lambda を使うことで、コスト効果の高いソリューションを 2 週間で開発およびデプロイすることができました。
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ビッグデータ分析向けの強力なコンピューティングインスタンス
C4 インスタンスといったコンピューティング最適化インスタンスでは、EC2 の中で最も高いパフォーマンスを誇るプロセッサを採用しており、コンピューティング性能当たりのコストが EC2 で最も低くなっています。C4 インスタンスではクラスタリングもサポートされており、バッチ処理、分散分析、科学やエンジニアリング向けの高パフォーマンスアプリケーション、広告サービス、MMO ゲーム、およびビデオエンコーディングに最適です。詳細 »
AWS との間のシンプルで高速、かつ安全なデータ移行サービス
