Amazon Web Services が 3 つのデータ分析サービスにサーバーレス機能を提供開始

最近、Amazon Web Services は、3 つのデータ分析サービスのサーバーレス機能が正式に利用可能になったことを発表しました。これにより、顧客は基盤となるインフラストラクチャを構成、拡張、管理することなく、あらゆる規模のデータを簡単に分析できるようになります。 Amazon EMR Serverless を使用すると、基盤となるインフラストラクチャを管理することなく、オープンソースのビッグデータフレームワーク (Apache Spark や Hive など) を使用して分析アプリケーションを実行できます。 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) Serverless は、リアルタイムのデータの取り込みとストリーミングを簡素化します。 Amazon Redshift Serverless を使用すると、データ ウェアハウス クラスターを管理することなく、PB レベルのデータに対して高性能な分析ワークロードを実行できます。 AWS と、ビジネスインテリジェンス用の Amazon QuickSight やデータ統合用の Amazon Glue などのその他のサーバーレスデータ分析サービスのこの新しいリリースにより、お客様は容量を計画したり、ピーク需要に対する過剰プロビジョニングによる追加コストの発生を心配したりすることなく、あらゆる規模のデータを分析するための最新のインフラストラクチャをより簡単に、よりコスト効率よく構築できるようになります。お客様は、Amazon EMR Serverless、Amazon MSK Serverless、Amazon Redshift Serverless を前払いの契約や追加料金なしで使用し、データ分析ワークロードに必要な容量に対してのみ支払います。

「企業はデータの価値を最大化してイノベーションを推進し、顧客体験を向上させ、より迅速かつ適切な意思決定を行いたいと考えています」とアマゾン ウェブ サービスのデータベース、データ分析、機械学習担当副社長、スワミ シヴァスブラマニアン氏は述べています。 「企業がこれをより簡単に行えるように、当社はデータウェアハウス、ビッグデータ処理、リアルタイムデータ分析、データ統合、インタラクティブなダッシュボードと可視化など、クラウドでのデータ分析のための幅広いサーバーレス機能を開始しました。これらの新しいサーバーレス機能により、お客様は予測不可能で断続的なデータ分析ワークロードをより適切に実行し、リソース構成、容量拡張、追加コストを心配することなく、組織全体に分析を拡張できるようになります。」

お客様がデータの価値を最大限に高められるよう、Amazon Web Services では、大量の非構造化データを処理する Amazon EMR (Apache Spark や Hive などのオープンソースのビッグデータフレームワークを使用)、リアルタイムのデータストリームを処理する Amazon MSK、データウェアハウス用の Amazon Redshift など、さまざまな専用データ分析サービスを提供しています。これらのサービスはすでに顧客に強力な機能を提供していますが、基盤となるインフラストラクチャを管理することなく、非常に不確実または断続的なワークロードを処理し、アプリケーションのニーズに基づいてリソースを自動的に増減できるようにさらに支援したいという顧客もいます。インフラストラクチャの拡張と管理の複雑さを解消するために、Amazon Web Services は 2014 年にサーバーレスおよびイベント駆動型コンピューティングの概念を導入しました。リアルタイムのデータストリーミング用の Amazon Kinesis Data Streams、データ統合用の Amazon Glue、インタラクティブなダッシュボードと視覚化用の Amazon QuickSight など、Amazon Web Services のサーバーレステクノロジーの助けを借りて、多数の顧客が自動デプロイメント、オンデマンドスケーリング、従量課金制を実現しました。 Amazon Web Services の Amazon EMR、Amazon MSK、Amazon Redshift 向けの新しいサーバーレス機能により、データ分析用のサーバーレス機能がさらに拡張され、顧客はより多くのユーザーにデータ分析を拡張しやすくなり、コストを削減しながらデータの価値を最大化できるようになります。

Amazon EMR Serverlessはサーバーレスのビッグデータ分析を可能にします。何万人ものお客様がAmazonを利用しています。
EMR は、大規模な分散データ処理ジョブ、インタラクティブな SQL クエリ、機械学習アプリケーション向けに、Apache Spark、Hive、Presto などのオープンソース フレームワークを実行します。アマゾン
EMR はクラウド内の幅広いビッグデータ フレームワークをサポートしており、オンプレミス ソリューションの半分以下のコストでビッグデータ アプリケーションとペタバイト規模のデータ分析をより高速に実行できます。お客様は実行したいフレームワークを指定するだけで、Amazon EMR Serverless はワークロードの需要の変化に応じて必要なコンピューティング リソースとメモリ リソースを自動的に構成、管理、拡張します。 Amazon EMR Serverless を使い始めるには、オープンソースフレームワークを選択し、Amazon EMR API、Amazon コマンドラインインターフェイス (Amazon CLI)、または Amazon EMR Studio に統合された開発環境を使用してタスクを送信するだけです。 Amazon EMR Serverless は現在、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (東京)、欧州 (アイルランド) で一般提供されており、近日中に他の AWS リージョンでもご利用いただけるようになります。 Amazon EMR Serverless の詳細については、aws.amazon.com/emr/serverless をご覧ください。

Amazon MSK Serverless は、サーバーレスのストリーミングデータ処理を可能にします。ますます多くの企業が Apache Kafka を使用して、IoT デバイス、Web サイトのクリックストリーム、データベース ログ、および継続的に生成され移動している他の多くの種類のデータからのリアルタイム データ ストリームをキャプチャして分析しています。 Amazon MSK Serverless はクラスターを自動的に構成、管理、スケーリングするため、お客様はキャパシティープランニングや予測できないストリーミングワークロードについて心配する必要がありません。 Amazon MSK Serverless を使い始めるには、Amazon MSK コンソールでクラスターを作成し、専用の安全な Apache Kafka エンドポイントを設定し、ストリーミングデータ配信に新規または既存の Apache Kafka クライアントを使用するだけです。 Amazon MSK Serverless は現在、米国東部 (オハイオ)、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (東京)、欧州 (フランクフルト)、欧州 (アイルランド)、欧州 (ストックホルム) で利用可能で、近日中に他の AWS リージョンでも利用可能になる予定です。 Amazon MSK Serverless の詳細については、aws.amazon.com/msk/features/msk ​​​​-serverless ​​​​ をご覧ください。

Amazon Redshift Serverlessはサーバーレスデータウェアハウスを実現します。数万人のお客様がAmazonを利用しています。
Redshift は 2EB を超えるデータを処理します。 Amazon Redshift は、他のエンタープライズ クラウド データ ウェアハウスと比較して最大 3 倍の価格性能比を実現し、低コストでより高速なデータ分析を顧客に提供します。 Amazon Redshift Serverless を使用すると、データウェアハウス インフラストラクチャを管理することなく、データから迅速に洞察を得ることができます。現在独自の Amazon Redshift クラスターを管理しているお客様は、アプリケーションを変更することなく、Amazon Redshift コンソールまたはアプリケーションプログラミングインターフェイス (API) を介して、クラスターを新しいサーバーレスクラスターに簡単に移行できます。 Amazon Redshift Serverless は現在、米国東部 (オハイオ)、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (東京)、欧州 (フランクフルト)、欧州 (アイルランド)、欧州 (ロンドン)、欧州 (ストックホルム) で一般提供されており、近日中に他の AWS リージョンでもご利用いただけるようになります。 Amazon Redshift Serverless の詳細については、aws.amazon.com/redshift/redshift-serverless をご覧ください。

Kyligence Cloud は、Apache Kylin をベースとし、企業のビジネス インテリジェンスとビッグ データ分析の加速に取り組んでいます。 「お客様が膨大なデータに基づいて重要なビジネス上の意思決定を行えるよう、当社のプラットフォームでは Spark タスクを使用して大量のデータをロードし、処理しています。規模が大きくなるにつれて、コストと運用オーバーヘッドも増加します。Amazon EMR Serverless により、クラスターの維持と調整という管理タスクから解放されます」と、Kyligence の共同創設者兼 CEO である Luke Han 氏は述べています。 「Amazon EMR Serverless は複雑さを軽減するのに役立ち、パフォーマンスを向上させるためにワークロード需要の変化に基づいてクラスターを管理、調整、最適化するという時間のかかる作業を行う必要がありません。以前のソリューションよりもコスト効率が高く、お客様のコストも削減できます。」

Glas Data は、農業分野向けに簡素化されたデータ管理を提供します。 「当社は Amazon MSK を使用してデータをリアルタイムで取り込み、処理し、自動化されたデータ分析とアラートを顧客に提供しています」と、Glas Data の CTO 兼創設者である Robert Sanders 氏は述べています。 「当社のワークロードは変動性が高く予測不可能です。一部のワークロードでは、少量のメッセージを生成するために小さな容量しか必要とせず、他のワークロードでは大量のメッセージを生成するために大きな容量を必要とします。ワークロードの変動性により、いつどのようなアクションを実行するかを予測することが難しく、予期しない容量の制約を回避するために、容量を常に監視して調整する必要があります。Amazon MSK Serverless は、ワークロード要件に基づいて容量を自動的にスケーリングするため、システム管理のオーバーヘッドが削減され、メモリとストレージの制限を心配したり追加コストが発生したりすることなく、ソリューションの開発に集中できます。」

Informatica は、データを接続、管理、統合、統制するためのエンドツーエンドのクラウド データ管理プラットフォームを提供し、企業がデータ戦略を最新化し、進化させることを可能にします。 「組織はデータと分析機能の向上を目指していますが、データサイロ、コスト、インフラストラクチャ管理の課題に直面しています」と、Informatica のエコシステム担当グローバル副社長、Rik Tamm-Daniels 氏は述べています。 「Amazon Redshift Serverless は、需要に合わせてリソースを自動的にプロビジョニングおよびスケーリングすることで、これらの課題に対処するのに役立ちます。これにより、データウェアハウス インフラストラクチャを構築および管理したり、ピーク需要を満たすために過剰にプロビジョニングすることで追加コストが発生することを心配したりすることなく、データ分析を簡単に実行できます。Amazon Redshift Serverless と AWS 上のインテリジェントなデータ管理クラウドを組み合わせることで、ミッションクリティカルなニーズをサポートするサーバーレス データと分析の基盤をお客様に提供できます。」

アマゾン ウェブ サービスは、9 月 22 日から 23 日までオンラインとオフラインの両方で「自由に構築し、無限を探求する」をテーマにした中国サミットを開催し、業界のビジョン、技術革新、開発者、パートナーをカバーする 4 つの基調講演、クラウド コンピューティングのさまざまなセグメントをカバーする 11 の技術サブフォーラム、さまざまな業界のクラウド トレンドと革新的な実践をまとめた 13 の業界サブフォーラム、およびリアルタイムのホットなトピックを中心に将来を見据えた洞察を共有する 4 つの開発者フォーラムを開催します。今すぐ登録して、Amazon の小さな一歩とクラウド コンピューティングの大きな一歩を一緒に目撃しましょう。