AWS およびパートナーサービスを使った、データの集約および活用設計パターン

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1 AWS およびパートナーサービスを使った データの集約および活 用設計パターン 荒 木靖宏 アマゾンデータサービスジャパン株式会社 プリンシパルソリューションアーキテクト

2 自 己紹介! 名前 荒 木靖宏! 所属 アマゾンデータサービスジャパン株式会社 プリンシパルソリューションアーキテクト! 好きな AWS サービス Amazon Virtual Private Cloud AWS Direct Connect

3 データ集約システム構成例例 Internet データセンター 本番 Storage Gateway VM VMware 社内LAN 閉域広域網 AD DNS Router Internet 専 用SIM 運 用LAN アクセス チェック Hybrid 監視 Manage Operation ment Terminal Console データ

4 データ集約の基本 方針 あらゆるデータの発 生源に対応する 既存のアセットを最 大限に活かす AWS のメリットを享受する

5 AWS のデータ関連サービス

6 AWS のデータ関連サービス NoSQL DynamoDB バッチ Elastic MapReduce データウェア RedShift ハウス データ S3 ストレージ Glacier Data Pipeline 自動化 RDS データベース

7 データ処理理の主要 3 サービス S3 Elastic MapReduce RedShift

8 データ処理理の主要 3 サービス S3 オリジナルデータの保存 中間データの保存 Elastic MapReduce RedShift データのバッチ処理理 非構造化 構造化 ビジネスアナリティクス SQL アクセス

9 S3! 非常に耐久性の 高い ( %) のオンラインストレージサービス! 格納容量量に制限がない! ストレージ 用サーバやディスクの運 用から解放される! 1GB 約 10 円程度度からの従量量課 金金により低コストにデータを保存! アクセスコントロール 暗号化などセキュリティ機能も万全 ストレージ

10 Elastic MapReduce(EMR)! Hadoop クラスタのサービス! 大量量のバッチ計算処理理をサーバを 大量量に並べて短時間で解決する! 1 時間単位の従量量課 金金 使い終わったら課 金金は停 止する 勿論論ずっと稼働も可能 バッチ! 組み合わせ爆発 データ変換など利利 用例例は多数

11 EMR の仕組み 1. S3 にデータを置く S3 EMR Cluster 3. 結果は S3 に出 力力 EMR 2. Hadoop クラスタを起動する ディストリビューション ノード数 インスタンスタイプ ミドルウェア (Hive 機械学習等 )

12 EMR の仕組み (2) EMR Cluster クラスタを後から拡張する事も可能 S3 EMR

13 EMR の仕組み (3) 同じデータに対して 複数のクラスタを並列列に起動する事が可能 ロジック変更更の影響をみたり A/B テスティングが容易易 S3 EMR Cluster EMR

14 EMR の仕組み (4) S3 EMR Cluster 処理理が終了了したらクラスタは削除するので処理理実 行行の時間内だけ課 金金

15 RedShift! データウェアハウスサービス! 運 用管理理の 手間がほぼない! 初期費 用ゼロ 低価格! SQL が使えるため 既存ツールなどの連携も容易易! S3 連携が可能で データのロード アンロードが容易易! ペタバイトまでもスケール可能 データウェアハウス

16 データ処理理の流流れ データエクスポート データの圧縮 移動 RDBMS テキストファイル 1,Book,100 2,Pen,50 n,eraser,10 S3 Redshift アプリサーバ Web アクセス ログ :00: :00:01 VPN 自社 DC または専 用線 データクレンジング データ変換 EMR Amazon EC2 BI ツールによる解析

17 RedShift へのデータロード! データロードツールも充実 JDBC/ODBC S3 からの Load Amazon Redshift

18 BI ツールとの連携! 既存の BI ツールとの連携が可能 JDBC/ODBC Amazon Redshift

19 ビッグ データのソリューション ビッグ データへの 一般的なアプローチ クエリー エンジン ( データ ウェアハウス YesSQL NoSQL) 構造化データに対して クエリーの繰り返し実 行行 索索引 ディメンションによるクエリー性能の向上 バッチ エンジン (Map-Reduce) 非構造化データに対して 低い頻度度でクエリー 解析の実 行行 ビッグ データへのストリーム処理理 コンテンツ ( データ ストリーム ) へのリアルタイムな応答 比較的にシンプルなデータ処理理 ( 集約 フィルター スライドウィンドウ等 ) 他のデータ ストアへの移動によるデータのライフ サイクル

20 ビッグ データのソリューション ビッグ データへの 一般的なアプローチ クエリー エンジン ( データ ウェアハウス YesSQL NoSQL データベース ) 構造化データに対して クエリーの繰り返し実 行行 蓄積された 過去 データの処理理 索索引 ディメンションによるクエリー性能の向上 バッチ エンジン (Map-Reduce) 非構造化データに対して 低い頻度度でクエリー 解析の実 行行 ビッグ データへのストリーム処理理 コンテンツ ( データ ストリーム ) へのリアルタイムな応答 比較的にシンプルなデータ処理理 ( 集約 フィルター スライドウィンドウ等 ) 他のデータ ストアへの移動によるデータのライフ サイクル 今 流流れているデータの処理理

21 Amazon Kinesis フルマネージドなリアルタイムデータ処理理サービス 使いやすさ リアルタイム処理 高スループット / 伸縮自在性 インテグレーション アプリ開発 SDK 低コスト Data Sources Data Sources Availability Zone Availability Zone Availability Zone App.1 [Aggregate & De- Duplicate] App.2 S3 Data Sources Data Sources AWS Endpoint Shard 1 Shard 2 Shard N [Metric Extrac@on] App.3 [Sliding Window Analysis] DynamoDB Redshift Data Sources App.4 [Machine Learning]

22 DynamoDB とは! NoSQL as a Service! 超 高速 予測可能な 一貫したパフォーマンス! 高いスケーラビリティ そして低コスト 運 用管理理必要なし 低レイテンシ SSD プロビジョンスループット 無限に使えるストレージ

23 AWS を使った IoT アーキテクチャイメージ Kinesis によるストリーム保存 AWS Endpoint Availabilit y Zone Availabi lity Zone Shard 1 Shard 2 Shard N Availabi lity Zone Kinesis App.1 Kinesis App.2 Kinesis App.3 S3 Redshift RDS 企業データの保存 BI ツールで統計分析 エンドユーザへの通知 DynamoDB エンドユーザ向けサービス提供 データ as a Service を提供 企業内データアナリスト

24 AWS を使った IoT アーキテクチャイメージ Kinesis によるストリーム保存 AWS Endpoint Availabilit y Zone Availabi lity Zone Shard 1 Shard 2 Shard N Availabi lity Zone リアルタイムに流れるデータの処理部分 Kinesis App.1 Kinesis App.2 Kinesis App.3 S3 企業データの保存 用途によった Redshift データ変換と BIツールで統計分析 データ保存 RDS 部分 エンドユーザへの通知 DynamoDB ユーザエクスペリエンス部分 ( 付加価値の提供部分 ) エンドユーザ向けサービス提供 データ as a Service を提供 企業内データアナリスト

25 データ処理理を 支えるサービス

26 Virtual Private Cloud(VPC)! クラウド内に 専 用のネットワークを構築! VPN 接続することで ハイブリッド環境が可能 Region 専用 NW 領域 InternetVPN VPN GW プライベート サブネット パブリック サブネット Internet InternetGW オンプレミス 専用線 VPC Subnet VPC Subnet

27 VPC 内のシステム構築のために! ネットワーク分割のベストプラクティス ログインする必要のない ELB,RDS, Elasticache 用のサブネット 目的別には分けずに /22 や /24 など わかりやすく 大きめのネットワークを指定する ログインする必要のある EC2 は 目的別に! AWS の API 使 用にはインターネット接続が必要 EIP を使 用 NAT インスタンスを使 用 オンプレ側インターネット線の使 用! AWS のリソースは原則ホスト名を使ってアクセス

28 AWS Direct Connect! AWS とデータセンター オフィス コロケーション環境間を専 用線で接続! 特徴 ネットワークのコスト削減 スループット向上 インターネットベースの接続より帯域が安定 AWS Cloud EC2, S3 などの Public サービス 専 用線サービス お客様 Amazon VPC コロケへの専 用線引き込みと違ってサーバ設置場所を限定しない 相互接続ポイントはサーバの置かれた建屋とは独 立立した場所

29 CloudHub の Hub としての VPC Virtual Gateway AWS Direct Connect Router VPN Connection Virtual Private Cloud

30 ネットワークキャリアによる拡張 AWS リージョン Customer Routers AWS Direct Connect Routers Customer Backbone Network 閉域網へのアクセス 手段も多数あり LTE 3G フレッツ網 専用線など

31 S3 へのファイルコピー S3 へ ファイル転送 高速化のために! バケットのリージョンを確認! 数 十 MB を超えるならばマルチパート化! 並列列転送! 数 十 TPS を超えるならばキー名を分散化! 無駄なオペレーションは使わない 支援プログラム例例 S3 への転送に特化! Attunity CloudBeam! ExpeDat S3 Gateway! CloudBerry

32 インスタンスへのファイルコピー 任意のプロトコル 任意のアプリケーションを利利 用可 転送 高速化プログラムも! Tsunami- UDP! Aspera! Skeed

33 ブロックデバイスコピー AWS Storage Gateway キャッシュ型 :32TB/ ボリューム 保管型 :1TB/ ボリューム インスタンスへ DRBD DRBD Proxy DataKeeper

34 転送最適化サービスを使った例例 西海岸!!!! データ圧縮 重複排除 TCP最適化 伝送路路暗号化 東海岸! OFAではCloudOptを利利 用! Market Place でAMIも CloudOpt (時間課 金金有り) Silver Peak (BYOL) awsofa.info

35 CloudOpt の動作イメージ (MySQL のサンプル ) MySQL Slave MySQL Master Region Region AWS Cloud Internet

36 データ活 用のためのシステム設計 インフラ データ集約 データ活 用! 対象アプリ決定! リージョン設計! VPC 設計! インターネット VPN! 専 用線! S3! EC2 ブロックデバイス ファイル VM! Kinesis! Storage Gateway! Glacier! Redshift! Elastic Map Reduce! RDS! Dynamo! Data Pipeline

37 まとめ 37

38 AWS の特徴 初期投資が不不要 低額な変動価格 実際の使 用分 インフラコストの削減 のみ 支払い 柔軟性の確保 調達 構築が 容易易なインフラ Deploy スケールアップ ダウンが容易易 不不確実なものへのチャレンジ 市場投 入と俊敏性の改善

39 まとめ! AWS はデータ収集 保存 解析 共有までトータルでカバーできるプラットフォーム S3 EMR Redshift の組み合わせは強 力力 更更に Kinesis, DynamoDB などあわせるとリアルタイムからバッチまで全体をカバー しかも低コストで!! AWS を使いこなす様々なツールの存在 データの扱いソフトウェアからネットワークキャリアによるサービスまで

40 backup 40

41 S3/EMR/Redshift の利利 用イメージ or テキスト データ Amazon S3 BI ツール アプリ による解析処理理 RDBMS FlyData Client AWS Data Pipeline フロー制御 ( オプション ) Amazon Redshift データ整形 (ETL) Amazon EMR

42 FlyData Sync for MySQL Customer Data Center or Cloud Replication Read Replica is Optional Amazon S3 binlog access binlog access FlyData Client Load Optimization for Redshift scalable data servers Load Controller Amazon Redshift

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