AWSの分析・可視化系サービスとデータ処理パイプライン系サービスの違いまとめ
AWS（Amazon Web Services）には、ビジネスインテリジェンスやビッグデータ分析に活用できるサービスが豊富に揃っています。この記事では、特に以下の2つのカテゴリに分けて主要サービスを整理し、それぞれの特徴と違いについて解説します。
- 分析・可視化系のサービス
- データ処理・パイプライン系のサービス
☑️ 分析・可視化系サービス
1. Amazon QuickSight
- 概要: フルマネージドのBIツール。ダッシュボードやレポートの作成が簡単。
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特徴:
- サーバーレスでスケーラブル
- インタラクティブな可視化
- RLS（行レベルセキュリティ）対応
- Redshift や Athena などと連携可能
2. Amazon Athena
- 概要: S3上のデータにSQLで直接クエリできる分析サービス。
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特徴:
- サーバーレスでインフラ管理不要
- Prestoベースで高速処理
- クエリごとに課金される従量課金制
- Glueのデータカタログと統合
3. Amazon Redshift
- 概要: 大規模データ分析向けのデータウェアハウス。
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特徴:
- 高速な列指向データベース
- BIツールとの親和性が高い
- Redshift Spectrum によりS3上のデータもクエリ可能
4. Amazon OpenSearch Service
- 概要: ログやメトリクスの検索・分析・可視化に利用されるサービス。
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特徴:
- Kibana（OpenSearch Dashboards）での可視化が可能
- リアルタイム検索に強い
- ログ分析やフルテキスト検索向け
違いの比較
| サービス | 主な用途 | 特徴的な機能 |
|---|---|---|
| QuickSight | ダッシュボード・レポート | グラフィカルUI、BI向け |
| Athena | SQLクエリによる分析 | S3直クエリ、従量課金 |
| Redshift | 大規模データウェアハウス | 列指向DB、データ統合 |
| OpenSearch | ログ・テキスト分析 | Kibana連携、リアルタイム処理 |
🏠 データ処理・パイプライン系サービス
1. AWS Glue
- 概要: サーバーレスなETLサービス。データ変換・結合・抽出処理を簡単に構築可能。
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特徴:
- Apache Sparkベースの分散処理
- データカタログ機能あり
- PythonやScalaでのカスタム処理が可能
2. AWS Data Pipeline
- 概要: データの移動・処理のワークフローを定義するサービス。
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特徴:
- 一定間隔でのバッチ処理に向いている
- Redshift、S3、RDS間のデータ転送に活用
3. AWS Step Functions
- 概要: 分析処理やETLの実行フローを状態遷移で管理するワークフローサービス。
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特徴:
- 可視化されたフロー設計が可能
- LambdaやGlueなど他サービスと連携
- リトライや条件分岐に強い
4. AWS Lambda
- 概要: イベント駆動で関数単位の処理を実行できるサーバーレスコンピューティング。
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特徴:
- 小規模データ処理や分析ジョブのトリガーに最適
- S3アップロードやKinesisイベントなどに反応可能
違いの比較
| サービス | 主な用途 | 特徴的な機能 |
|---|---|---|
| Glue | ETL処理全般 | サーバーレスSpark、カタログ機能 |
| Data Pipeline | データ移動・定期処理 | 古典的バッチ処理、Redshift対応 |
| Step Functions | ワークフロー制御 | ステートマシン設計、可視化 |
| Lambda | 軽量処理の自動化 | イベント駆動、サーバーレス関数 |
🚀 まとめ
AWSには多様なデータ分析サービスがあり、目的に応じて選定することが重要です。
- 可視化したい：QuickSight、OpenSearch
- SQLで分析したい：Athena、Redshift
- ETL処理を自動化したい：Glue、Step Functions、Lambda
- データの流れを設計したい：Step Functions、Data Pipeline
組み合わせ次第で、サーバーレスで柔軟かつスケーラブルなデータ分析基盤を構築できます。
今後は、それぞれのサービスのユースケースやベストプラクティスも記事にしていく予定です。