Amazon S3 は、安全かつ非常にスケーラブルで耐久性に優れたオブジェクトストレージで、ミリ秒単位のレイテンシーでデータにアクセスできます。S3 は、ウェブサイトおよびモバイルアプリケーション、社内アプリケーション、IoT センサーまたはデバイスからのデータなど、生成された場所や種類に関係なくデータを保存できるように設計されています。他のストレージとは比較にならない可用性を実現しながら、どのような量のデータでも保存および取得できるように構築されており、99.999999999% (イレブンナイン) の耐久性を持つようにゼロから開発されました。S3 では、最も厳格な規制要件にも対応できる包括的なセキュリティ機能およびコンプライアンス機能が提供されます。

Amazon Glacier は、安全性と耐久性に優れたきわめて低コストのストレージです。長期間のバックアップとアーカイブに適しており、数分でデータにアクセスできます。99.999999999% (イレブンナイン) の耐久性を実現するように設計されており、最も厳格な規制要件にも対応できる包括的なセキュリティ機能およびコンプライアンス機能があります。1 か月あたりわずか 0.004 USD/GB でデータを保存できるため、オンプレミスのソリューションに比べてコストを大幅に削減できます。

AWS Glue は完全マネージド型のサービスで、データレイクのデータを検出可能にするデータカタログを提供します。また、分析に備えてデータを抽出、変換、ロード (ETL) する機能も備えています。データカタログは、すべてのデータアセットの永続的なメタデータストアとして自動的に作成されます。これにより、単一のビューですべてのデータに対する検索とクエリの実行が可能になります。

AWS では、機械学習の専門家やデータサイエンティスト向けに AWS 深層学習 AMI を提供しています。これにより、深層学習モデルを構築することや、機械学習および深層学習向けに最適化された GPU インスタンスを使用してクラスターを構築することが容易になります。AWS では、TensorFlow、Caffe2、Apache MXNet といった主要なすべての機械学習フレームワークをサポートしているため、お客様が選択したモデルの使用や開発が可能です。このようなサービスにより、深層学習および機械学習のワークロードで必要になる、非常に高い能力、速度、効率性が提供されます。

Amazon SageMaker は、機械学習に関して深い知識を求める開発者向けのプラットフォームサービスです。このサービスを使用すると、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイといったプロセス全体を簡単に実行できます。トレーニングデータへの接続、最適なアルゴリズムとフレームワークの選択および最適化、Amazon EC2 の Auto Scaling クラスターでのモデルデプロイを行うために必要なツールがすべて備わっています。また、SageMaker にはホスト型の Jupyter Notebook が含まれており、Amazon S3 に保存されているトレーニングデータを簡単に分析し可視化できます。

AWS では、オープンフォーマットおよびオープンスタンダードを使用してデータを分析する、分析ツールと分析エンジンを幅広く提供しています。データの保存には、CSV、ORC、Grok、Avro、Parquet といった標準ベースのデータ形式を選択できます。また、データの分析には、データウェアハウス、インタラクティブな SQL クエリ、リアルタイム分析、ビッグデータ処理などのさまざまな方法を柔軟に選択できます。AWS に保存されているデータには幅広い分析サービスを使用できるため、現在および将来の分析ユースケースのニーズに確実に対応できます。

Amazon S3 は、他のストレージとは比較にならない可用性を実現しながら、どのような量のデータでも保存および取得できるように構築されており、99.999999999% (イレブンナイン) の耐久性を持つようにゼロから開発されました。S3 では、単一の AWS リージョン内における 3 つのアベイラビリティーゾーンに配置された複数のデータセンターにデータを保存します。データセンターが 1 つの場合とは比較にならない耐障害性を実現している唯一のストレージ製品です。また、あらゆるリージョン間でシームレスにデータをレプリケートできる唯一のストレージ製品でもあります。

S3 は、アクセスポリシー、ログポリシー、監査ポリシーをアカウントレベルおよびオブジェクトレベルで適用できる唯一のクラウドストレージサービスです。S3 では、自動的なサーバー側暗号化、AWS Key Management Service (KMS) で管理されるキーによる暗号化、ユーザーが管理するキーによる暗号化を使用できます。S3 では、リージョン間のレプリケーション時に転送中のデータが暗号化され、レプリケーション元のリージョンとレプリケーション先のリージョンに別々のアカウントを使用できるため、内部からの悪意のある削除を防ぐことができます。機械学習を活用したセキュリティサービスである Amazon Macie を使用すると、攻撃の初期段階を事前に検出するために、データアクセスの異常なアクティビティをモニタリングし、不正なアクセスや不注意によるデータ漏洩のリスクが検出された場合に詳細なアラートを生成できます。

AWS に構築されたデータレイクは、最もコスト効率に優れています。使用頻度の低いデータは、Amazon Glacier に移動させると、非常に低コストで長期間のバックアップとアーカイブを行うことができます。Amazon S3 の管理機能を使用すると、オブジェクトのアクセスパターンを分析し、使用頻度の低いデータをオンデマンドで、またはライフサイクルポリシーに基づいて自動的に Glacier に移動できます。Amazon Athena を使用すると、1 GB あたりわずか 0.005 USD でデータのクエリ実行を開始できます。その他の分析サービスと機械学習サービスは、使用したリソースに対する従量課金制の料金体系で使用できます。

Amazon Redshift や Amazon Athena のような AWS の分析サービスは、インタラクティブクエリで高速なパフォーマンスを実現するよう構築されており、多数の同時実行可能なインタラクティブクエリをサポートしています。Amazon S3 Select を使用して AWS の分析サービスおよび機械学習サービスの広範なポートフォリオを使用すると、オブジェクト内で必要なデータのサブセットのみが返されるため、非常に高速なクエリの実行 (最大 400% の高速化) が可能で、コストを大幅に削減できます。Glacier Select にも同様の機能があり、アーカイブされたデータを迅速に取得できます。また、分析機能をデータレイク全体に拡張して、アーカイブストレージを分析対象に含めることができます。

AWS パートナーネットワーク (APN) は、世界中のコンサルティングおよび独立系ソフトウェアベンダーを含む数万ものパートナーで構成されており、パートナーの数は他社に比べて 2 倍になります。これにより、お客様が現在使用しているお気に入りのツールの大部分と簡単に連携および統合できます。AWS のソリューションアーキテクトとパートナーが開発したデータレイククイックスタートを使用すると、セキュリティと高可用性に関する AWS のベストプラクティスに基づいて、データレイクソリューションの構築、テスト、デプロイをいくつかの簡単なステップで行うことができます。