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1 クラウド上に効率的な ビッグデータ処理基盤を構築するには ~データ特性に応じたシステム設計~ アマゾン ウェブ サービス ジャパン ソリューションアーキテクト 下佐粉 昭 2016年6月3日 , Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

2 Twitter で AWS Summit に参加しよう! をフォローしたお客様に フリクションボールペンをプレゼント! 配布場所 ロビーや展示会場のコンパニオンが配布中 2! お気軽にお声かけください

3 本セッションの範囲 本セッション で扱う内容 ビッグデータ処理基盤 2つの領域 一旦ディスクに保存 着地 してからの処理 バッチ マイクロバッチ Hadoop, Data Warehouse.. リアルタイム処理 ストリーミング処理 3 コ レ ク タ ー Kinesis Producer IoT Device ストリーム データ Kinesis Stream Kinesis Consumer AWS IoT Lambda

4 ビッグデータ処理基盤 on クラウド 変わらないこと データを収集して 分析し 可視化 分析では 標準的な技術 OSSや商用ソフトウェアを活用 AWSのマネージドサービスを活用することでより便利に 4 収集 分析 可視化 データを収集 大規模データ を高速に分析 人間が参照し やすい形に

5 クラウド ビッグデータ 3つのポイント #1. 全てを叶える万能ツールは存在しない #2. データは加工せず全期間を残す CLOUD #3. スケールアウトで解決する 5 + BIG DATA

6 #1. 全てを叶える万能ツールは存在しない 例 自由検索 レポート レスポンス 数秒~数分 データサイズ 直近13ヶ月 ホットデータ 技術 高速RDB BIツール 例 長期的なビジネストレンド分析 レスポンス 数十分~数時間 データサイズ 全期間データ 10年間 技術 スループット重視 Hadoop 6 ONE SIZE DOES NOT FIT ALL photo credit; marissa anderson

7 必要な技術を必要なところへ配置する 基準 サイズ レイテンシー アクセス頻度 コスト 物理構築の負荷から開放され 何をどう使うかにフォーカス 収集 分析 可視化 自由検索 分析 全期間分析 7 可視化

8 #2. データは加工せず全期間を残す これまで On クラウド 1. ディスクが高価で上限がある 2. データはサマリーだけ もし くは期間限定で保存 3. 処理できる内容は固定的 1. 安価 上限無しのストレージ 2. オリジナルデータを全て残す 3. 処理対象 処理内容はビジネ スに合わせて変わる インフラ管理者の仕事 ストレージを溢れさせず 時 間内に処理が終るようにサイ ズや処理内容を調整する 8 インフラ管理者の仕事 データを活用して新しい課題に素 早く対応できるインフラを用意す る 個別リクエストへの対応

9 データレイク 多様なデータを一元的に保存 データを失わない サイズ制限からの開放 決められた方法 API です ぐにアクセスできる システム全体のハブ 9 センター データ RDBMS 非構造化ファイル テキストファイル データレイク API呼び出しによる連携

10 大規模データ分析に必要な基盤 適切な技術を選択する (#1) データを消さずにデータレイクに集め 分析につなげる(#2) データを収集 し データレ イクへ格納 10 データレイク 可視化 ニーズ #1 保存 全期間保存 共通APIでア クセス 分析 API 収集 分析 ニーズ #2 可視化

11 #3. スケールアウトで解決する スケールアップもスケールアウトもク ラウドでは容易 しかしスケールアップには限界があ る CPU メモリ スケールアウト可能なテクノロジー 規模の増加に耐えうる設計 11 スケールアップ XL S スケールアウト

12 スケールアウト 高価 クラウドではスケールアウトがコスト 時間の両面で効率的 必要な時に必要なだけノードを追加できる ノードを増やしても利用時間が短くなればコストは同じ JOB JOB 16ノードに 拡張 処理時間 8時間 12 4ノード 8時間 32 処理時間 2時間 16ノード 2時間 32

13 大規模データ分析 on クラウド ここまでのまとめ 適切な分析技術を選択する (#1) データをデータレイクに集め 多様な分析につなげる(#2) 分析はスケールアウト可能なインフラの上で(#3) データを収 集し デー タレイクへ 格納 13 データレイク 分析 保存 スケールアウト 可能な技術 API 収集 全期間保存 共通APIでア クセス 分析 スケールアウト 可能な技術 可視化 可視化

14 14 AWS+ ビッグデータ分析基盤

15 EC2があれば何でも出来るけど マネージドサービスで管理負荷を低減可能 15 アプリケーション作成 アプリケーション作成 アプリケーション作成 スケールアウト設計 スケールアウト設計 スケールアウト設計 定形運用設計 定形運用設計 定形運用設計 ミドルウェアパッチ ミドルウェアパッチ ミドルウェアパッチ ミドルウェア導入 ミドルウェア導入 ミドルウェア導入 OSパッチ OSパッチ OSパッチ OS導入 OS導入 OS導入 HWメンテナンス HWメンテナンス HWメンテナンス ラッキング ラッキング ラッキング 電源 ネットワーク 電源 ネットワーク 電源 ネットワーク オンプレミス 独自構築 on EC2 AWSマネージドサービス お客様がご担当する作業 AWSが提供するマネージド機能

16 AWSマネージドサービス ビッグデータ 保存 収集 AWS Direct Connect Amazon Kinesis Firehose AWS IoT AWS DMS Amazon S3 Amazon RDS/ Aurora Amazon Glacier Amazon DynamoDB Snowball 16 可視化 Amazon EMR Amazon EC2 Amazon Redshift Amazon Machine Learning (近日公開) AWS Data Pipeline Amazon Kinesis 分析 Amazon Amazon CloudSearch Elasticsearch Amazon Kinesis Analytics (近日公開) Amazon QuickSight Amazon EC2

17 例 オンプレミスのデータをAWSで分析する データ ソースがオンプレミスのDC内に複数 多種多様なシステムからEXPORTしたデータをAWSへ転送 定期的 10年間以上のデータを保存して分析できるようにしたい 例 数100TB 多くの利用者は直近1年間のデータしか分析しない 例 数10TB 収集 EXP 17 データ レイク 分析 可視化

18 経路と帯域 経路によって帯域 安定 性が異なる インターネット経由 Direct Connect 専用線 Import/Export Snowball 帯域を活かすには 並列 化が有効 差分 圧縮 並列転送 DX 専用線 orders1.csv 1,pencil,100, ,eraser,50, ordersn.csv 30,pen,150, ,book,50, OR インターネット VPN オンプレミスDC 18 プロトコルの選択

19 データ転送方法の検討ポイント 送信データを小さくする 圧縮 差分 帯域を使い切れていない場合は 並列化が最重要 転送先がS3の場合 aws s3コマンドを使うと 自動的に分 割して転送される 帯域の安定性が問題の場合はプロトコルを専用のものに 高速ファイル転送に最適化されたプロトコルやツールが開発 されている 商用ソフトウエアや Tsunami UDP OSS 等 1ファイル当たりの転送においてscp等より速度が出やすい 19

20 AWS のデータレイク =Amazon S3 コンテンツ配信 データ分析 コンテンツトランスコード データバックアップ CloudFront Elastic Redshift MapReduce Elastic Transcoder データ交換 EC2 RDS Amazon S3 Data Pipeline 20 EBS Redshift Storage Gateway データアーカイブ Glacier データアクセス GW Storage Gateway

21 S3によるデータレイク実現のメリット 上限無し サイジング不要 高い耐久性 % 安価な費用 センターデータ RDBMS 非構造化ファイル テキストファイル Amazon S3 $0.033/GB/月* スタンダード $0.019/GB/月* 標準-低頻度アクセス 例 10TBの保存で約2.1万円/月** データレイク APIアクセス 多様な言語にライブラリを提供 AWS各種サービスと連携 21 Amazon EMR Hadoop Amazon Redshift Amazon API Gateway Machine Learning * 費用は2016年6月時点での東京リージョンでの価格です ** 1USドル = 110円での試算

22 階層化による格納 #1. 全てを叶える万能ツールは存在しない ホットデータ 応答速度重視 限定範囲のデータ コールドデータ 容量当たりの単価重視 膨大なデータ 22 ElastiCache インメモリDB RDS RDB DynamoDB NoSQL Amazon S3 汎用ファイル データレイク Amazon Glacier 長期保存

23 スケールアウト可能な分析サービス マネージド, 標準技術, スケールアウトが選択の鍵 Amazon Redshift マネージドRDBMS SQL 標準 スケールアウト可能 Amazon Elastic MapReduce (EMR) マネージドHadoop Hadoop/Spark 標準 スケールアウト可能 OR 23

24 Amazon Redshift フルマネージドのデータウェアハウスサービス 特徴 JDBC/ODBC Redshift 10Gb Ether 24 大規模分散処理 で分析SQLを高 速実行 データサイズ 最大2PBまで拡張可能 超並列(MPP) カラムナ型DBエンジンに よる高速SQL処理 スケールアウト可能 最大128台 PostgreSQLとの互換性 使った分だけの利用料金 従来のデータ ウェアハウスの1/10のコストで実現

25 SQLを分散処理 スケールアウト SELECT * FROM SQLをコンピュート ノードへ配信 リーダーノード 分散して SQLを処理 コンピュートノード CPU CPU CPU CPU CPU CPU ノードに直結した高 速ストレージ 25

26 フルマネージド型のRDBMS 運用管理に必要な機能をビルトイン S3からの高速ロード アンロード 自動バックアップ リストア モニタリング データの再編成 クエリの解析 26

27 Amazon Elastic MapReduce EMR 大規模データ処理をHadoop/Sparkなどの 分散処理フレームワークを使って効率的に処理 AWS上の分散処理サービス Amazon EMRクラスタ 簡単かつ安全にBig Dataを処理 多数のアプリケーションサポート 分散処理アプリ 簡単スタート 数クリックでセットアップ完了 分散処理アプリも簡単セットアップ Hadoop 分散処理基盤 簡単に複製 リサイズも1クリック Spotも利用可能 27 低コスト ハードウェアへの投資不要 従量課金制 処理の完了後 クラスタ削除 Spotインスタンスの活用

28 EMRFS: S3をHDFSの様に扱う s3:// と指定するだけでHDFSと同様にS3にアクセス 計算資源とストレージを分離できる EMR コスト面でもメリット大 クラスタのシャットダウンが可能 クラスタを消してもデータをロストしない 複数クラスタ間でデータ共有が簡単 データの高い耐久性 S3 28 Amazon S3 EMR

29 EMRで稼動するSQLエンジン SQLエンジン 操作アプリ ストレージ Zeppelin Spark SQL Hive Map Reduce Tez YARN 29 Spark Presto Hive Metastore Hue JDBC / ODBC SELECT HDFS EMRFS

30 データ分析プラットフォーム比較 Amazon Redshift Amazon EMR 分類 大規模データ処理に特化したマネー ジドRDBMS Hadoop/Spark等分散処理フレームワー クのマネージド環境 処理系 SQL PostgreSQLと互換性 アプリケーションに依存 Hive Pig Presto等でSQLでの分析も可能 スケールアウト 可能 可能 ストレージの種類 高速なローカルストレージ HDFS もしくはEMRFSでS3上のデータ を取り込まずにアクセス ノードとストレージの 分離 ノードとストレージは同時に増加 削減 ストレージに影響を与えずにノード増減 が可能 EMRFSの場合 最大処理サイズ 2PB 圧縮後 上限無し EMRFSの場合 処理レイテンシー Low 運用管理 運用管理に必要な機能がビルトイン 分散処理系 OSSアプリ環境を容易に 分析ツール ETL等 JDBC/ODBC+プッシュバック対応 等ネイティブレベルでの対応 JDBC/ODBC経由もしくはHive メタスト ア経由で多くの環境がサポート 30 Presto (Low) Hive (Midium~High)

31 分析サービスの選択例 31 Amazon Redshift SQL処理に特化 高速 ローカルディスク上で処理 Amazon Elastic MapReduce (EMR) 頻繁にアクセスされるホットデー タを格納し 高速なSQLアクセス 機能を活用して分析 S3に直接アクセスできるEMRFSを 使い データレイク上の全期間の データ分析に活用 自由にアプリケーションを選択 EMRFSでS3データにアクセス

32 分析に必要なプリプロセスをどこで実行するか AWSに転送前のオンプレミス環境で実施 スケールアウトが困難 データレイクをオンプレミス側に用意する必要がある S3上のファイルをElastic MapReduceで変換 スケールアウト可能なインフラで処理 言語 アプリを柔軟に選択可能 データレイクを含むAWSサービスへの接続性 Redshift内でSQLで変換 スケールアウト可能 Redshift内に取り込んだデータのみ操作可能 32

33 EMR:プリプロセス処理に向く高い接続性 例 Spark on EMRとAWSサービスとの連携 EMR-DynamoDB Connector Copy from HDFS Amazon Redshift DynamoDB JDBC(SparkSQL) Amazon RDS Amazon EMR EMRFS Elastic Search Connector Elastic Search Service 33 Streaming Data Connector Amazon Kinesis Amazon S3 (データレイク

34 例 ) プリプロセスの構成例 非構造化データの構造化 整形 構造化データのフィルタリング S3 へ変形済データを出力 Amazon EMR Amazon Redshift マート サマリー表の更新を SQL で実行 全データ 変形済データ Amazon S3 ファクトテーブル サマリーテーブル 34

35 可視化部分は用途に応じて選択可能 EC2+BIツール 35 多彩なパートナーソリューショ ン OSSをEC2上で活用 Amazon QuickSight [プレビュー] 専門家不要のBIサービス AWS内外のデータソースにアクセス

36 選択の例 全体図 データをAWSへ転送 S3で収集 保存 データレイクとする ホットデータ 直近データ 分析環境としてRedshift 全期間データ分析環境としてEMR プリプロセス EMR 収集 EXP Direct Connect データレイク Redshift 可視化 QuickSight Amazon S3 分析 全データ 36 分析 変形済 Presto /EMR BI EC2

37 事例で見るビッグデータ処理 on AWS 37

38 事例 Nasdaq様 Redshift/EMRを使い分け Redshift:300TB分の直近データ EMR+Presto+S3:全期間データ 38 共通のSQLでアクセス re:invent 2015発表資料 BDT314 A Big Data & Analytics App on Amazon EMR & Amazon Redshift より引用

39 事例 Finra様 750億イベント/日の処理基盤 S3をデータ共有サービスとして定義し EMRやRedshiftからアクセス 39 re:invent 2015発表資料 BDT305 Amazon EMR Deep Dive & Best Practices より引用

40 Finra様 DWHアプライアンスとHive/Tez S3比較 S3に置いたままのデータをHive/Tez on EMRでアクセス DWHアプライアンスとの比較で十分な速度を実現 40 re:invent 2015発表資料 BDT305 Amazon EMR Deep Dive & Best Practices より引用

41 事例 スマートニュース様 マネージド サービスを中心とした技術選択 41 より引用

42 スマートニュース様 Batch~Serving~Output部分 S3に入った生データをEMRでETL処理 レポート データはRDS BIツール 広範囲分析 RC File形式でS3に格納し Presto BIツール 42

43 43 App Server アプリケーション Web Server トランザクショナル データロギングデバイスコレクター Android ios Kinesis Producer ファイルデータストリームデータ S3 RDS Dynamo DB Amazon Redshift Kinesis Stream Lambda Pig Hive Kinesis Consumer Amazon Elastic MapReduce AWS IoT 収集分析可視化 Quick Sight IoT Device 保存 EC2 分析 SW

44 まとめ 変化を織り込んだビッグデータ処理基盤 #1. 全てを叶える万能ツールは存在しない 適切な技術は変わっていく #2. データはオリジナルを残す 活用方法は将来的に変わる #3. スケールアウトで解決する 44 対象データはビジネスによって変わる

45 AWS Black Belt Online Seminarのご案内 AWSJ の Tech メンバーがAWSに関する様々な事を日本語で紹 介 解説する無料のオンラインセミナー AWSについてもっと勉強したい方にオススメ AWS イベント 45 検索

46 46 補足資料 : 可用性

47 ノード単体障害への対応 ノード単体の障害への対応はサー ビスの機能で対応可能 大量のリソース Redshift ノード障害の発見 新 ノードでの復帰がビルトイン リスタート EMR Hadoopの仕組みの中での ジョブリトライ 47

48 システム全体の可用性はマルチAZで担保する どこまで可用性が必要なの か要検討 システム全体の可用性はマ ルチAZで担保するのが基本 S3は自動的に3箇所以上の DCにデータをコピー 48 AZ #1 AZ #2

49 EMR マルチAZ環境 EMRFSでS3にデータを維 持しているため 別AZで処 理の引き継ぎが可能 ジョブごとに別のAZにクラ スターを起動することも可 能 EMRFS S3 49 AZ #2 AZ #1

50 Redshift マルチAZ環境 案 2つのRedshiftクラスター ① 1年分データ SSDで速度重視 サイズを小さく メリット ②を小さく コスト最適化 メンテナンスウィンドウを別に設定 最悪でも直近データにアクセス可能 その間にリカバリ ② ① HDD 1年間分の データ S3 50 AZ #2 HDDでバイト単位のコスト重視 ② 超ホットデータ 1ヶ月 AZ #1 1ヶ月分の データ

51 内容についての注意点 本資料では2016年6月3日時点のサービス内容および価格についてご説明しています 最 新の情報はAWS公式ウェブサイト( 資料作成には十分注意しておりますが 資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価 格に相違があった場合 AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます 価格は税抜表記となっています 日本居住者のお客様が各サービスを使用する場合 別途 消費税をご請求させていただきます AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject to change in accordance with the AWS Customer Agreement available at Any pricing information included in this document is provided only as an estimate of usage charges for AWS services based on certain information that you have provided. Monthly charges will be based on your actual use of AWS services, and may vary from the estimates provided. 51

52 52

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