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@ms9617in株式会社ジール

Amazon S3 との Amazon OpenSearch Service ゼロETL統合（Direct Query）- プレビュー版

Last updated at Posted at 2024-03-05
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Amazon OpenSearch Service と S3 の zero-ETL integration (Direct Query) は 2023/12 時点で Preview の機能です。

はじめに

2023年11月に「Amazon OpenSearch Service の Amazon S3 とのゼロETL統合」が発表されました。

OpenSearchについて概要に触れつつ、今回のゼロETL統合によりどんなことが変わったのかを中心にご紹介します。

  • OpenSearchの概要
  • 検証①　従来のデータ取り込み方法
  • 検証②　今回リリースされた方法
  • 追加検証

OpenSearchとは

  • オープンソースの分散型検索・分析パッケージ
  • OpenSearch Projectで開発される

image.png

大きく以下で構成されます。

  • OpenSearch：データストア、検索エンジン
  • OpenSearch Dashboards：可視化、UI ツール

OpenSearchの開発経緯

もともとElasticsearchと呼ばれるオープンソースです。
2021年1月に開発元のElasitic社が独自ライセンスにすることを発表。

AWSをはじめとする企業が参加したprojectによりフォークされApache License 2.0に準拠したオープンソースとしてOpenSearchがリリースされました。

その際、サービス名も以下のように変更になっています。

  • Elasticsearch　→　OpenSearch
  • Kibana →　OpenSearch Dashboard

OpenSearchのユースケース

全文検索（自然言語、近似最近傍探索、ベクトル検索）、ストリーム処理分析、分析やAI/MLのベクトルDBとして利用されます。
image.png
引用1

Amazon OpenSearch Service とは

Amazon OpenSearch Service（以下OSS）はOpenSearchクラスターのデプロイ、管理、スケーリングが可能なマネージドサービスです。
サーバレスを選択することも可能です。

前提知識

OpenSearch自体はとても奥の深い内容になります。
概要のみの説明になりますが、前提知識をご紹介します。

必要に応じて参考サイトをご確認ください。

1. 利用方法

データの登録や検索・分析はクラスタのREST APIを通したやり取りで行われます。
image.png
引用1

2. 用語

OpenSearchでは通常のテーブルとデータの持ち方が異なります。

  • ドキュメント：JSON形式のデータ（一般的なRDBのレコードに相当）
  • インデックス：ドキュメントの格納先（テーブルに相当）
  • マッピング：データ型の定義（カラム名やデータ型等に相当）

image.png
引用1

データとマッピング
image.png
https://opensearch.org/docs/2.0/opensearch/mappings/

OSSにおけるドメインとは

  • OpenSearch クラスター、およびクラスターと連携する AWS サービスの総称
  • ノードはデータノード、専用マスターノード、UltraWarm ノードの 3 種類

image.png
引用1

今回のリリース内容

従来の方法ではOpenSearchにデータをロードすることでのみ利用が可能でした。
今回のプレビュー版リリースにより以下が実現できます。

  • Glueテーブルを利用することでS3にあるデータを直接クエリできる（ダイレクトクエリ）
  • データの複製や複数の分析ツールの管理に伴う運用の複雑さを軽減できる

image.png

環境準備

利用条件

利用にあたって以下の条件があります。

  • OpenSearchドメインのバージョン2.11以降で対応
  • リージョン：東京、フランクフルト、アイルランド、バージニア、オハイオ、オレゴン
  • S3へのダイレクトクエリはGlueデータカタログが必要
  • サポートされるデータ型は、Parquet、CSV、および JSON のみ
  • OpenSearchドメインとGlueデータカタログは同じAWSアカウントのみ
  • S3はドメインと同じリージョンに置く（別アカウントでもよい）
  • Athena 経由で作成されたテーブルはサポートされない
  • OpenSearch Serverless では使用できない

料金

Amazon OpenSearch Service では「インスタンス時間、必要なストレージの量、OSSとの間で転送されるデータ」によって課金されます。

インスタンスの種類は以下の通りです。オンデマンドとリザーブの機能は全く同じものです。

種類 料金
オンデマンドインスタンス 1時間ごとの利用によって課金される
リザーブドインスタンス 1年か3年間でインスタンスを予約することができ費用を抑えられる
サーバレス ワークロードによって消費されたリソースに対してのみ課金される

詳細は料金ページをご確認ください。

ドメインの作成

OSSのダッシュボードからドメインの作成を選択します。
image.png

画面の案内に沿って最小構成で設定します。
インスタンスはテスト用の「t3.small.search」を使用します。
image.png

東京リージョンでは1時間当たりUSD0.056です。
image.png

今回の構成は以下の通りです。

  • AZ：1
  • インスタンス：t3.small.search（テスト用最小）
  • ノード：1
  • ストレージ：EBS
  • EBS：汎用SSD gp3
  • EBSサイズ：10（最小）
  • ネットワーク：パブリック、デュアルスタック（IPv4、IPv6）
  • マスターユーザの作成：ユーザ名admin／パスワード

作成を押して数分後にドメインが作成されます。
image.png

ドメインとそのダッシュボードにそれぞれREST API エンドポイントとなるURLが発行されます。違いは末尾「/_dashboards」だけです。

OpenSearch URL：
https://search-(ドメイン名)-(省略).aos.ap-northeast-1.on.aws

OpenSearch Dashboards URL：
https://search-(ドメイン名)-(省略).aos.ap-northeast-1.on.aws/_dashboards

Dashboards URLを開き、作成したマスターユーザーでログインできます。
image.png

動作検証

検証①　従来のデータ取り込み方法

OpenSearchクラスタへデータをロードする方法はいくつかありますが、今回は比較対象としてS3からLambdaを用いたロードを試します。

AWSドキュメントを参考にしています。

1. 事前準備

事前にS3バケットおよび必要なIAMロールを作成します。

Lambdaに必要な権限

  • S3 読み取り許可
  • OpenSearch Service 書き込み許可

2. デプロイパッケージの作成

以下の手順でデプロイパッケージを作成します。

  • ディレクトリを作成する
  • ディレクトリ内に.pyファイルを作成しドキュメントにあるコードを貼り付け
  • region と host の変数を編集する
  • 必要なモジュールをpackage ディレクトリにインストール
  • アプリケーションコード一式をパッケージ化する
sample.py
import boto3
import re
import requests
from requests_aws4auth import AWS4Auth

region = '' # e.g. us-west-1
service = 'es'
credentials = boto3.Session().get_credentials()
awsauth = AWS4Auth(credentials.access_key, credentials.secret_key, region, service, session_token=credentials.token)

host = '' # the OpenSearch Service domain, e.g. https://search-mydomain.us-west-1.es.amazonaws.com
index = 'lambda-s3-index'
datatype = '_doc'
url = host + '/' + index + '/' + datatype

headers = { "Content-Type": "application/json" }

s3 = boto3.client('s3')

# Regular expressions used to parse some simple log lines
ip_pattern = re.compile('(\d+\.\d+\.\d+\.\d+)')
time_pattern = re.compile('\[(\d+\/\w\w\w\/\d\d\d\d:\d\d:\d\d:\d\d\s-\d\d\d\d)\]')
message_pattern = re.compile('\"(.+)\"')

# Lambda execution starts here
def handler(event, context):
    for record in event['Records']:

        # Get the bucket name and key for the new file
        bucket = record['s3']['bucket']['name']
        key = record['s3']['object']['key']

        # Get, read, and split the file into lines
        obj = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
        body = obj['Body'].read()
        lines = body.splitlines()

        # Match the regular expressions to each line and index the JSON
        for line in lines:
            line = line.decode("utf-8")
            ip = ip_pattern.search(line).group(1)
            timestamp = time_pattern.search(line).group(1)
            message = message_pattern.search(line).group(1)

            document = { "ip": ip, "timestamp": timestamp, "message": message }
            r = requests.post(url, auth=awsauth, json=document, headers=headers)

3. Lambdaを作成する

用意したS3バケットとロール、デプロイパッケージを用いてLambda関数を作成します。
今回は「OpenSearch_from_S3」として作成し、S3バケットトリガーを設定しています。
image.png

4. テストファイルの用意

以下のjsonファイルを用意しました。
idに加え、author著者とbookTitle著書名をKey・Valueで持たせています。

sample.json
{
    "data": [
        {
            "id": "book1",
            "bookTitle": "Harry Potter",
            "author": "JK Rowling"
        },
        {
            "id": "book2",
            "bookTitle": "Inferno",
            "author": "Dan Brown"
        }
    ]
}

5. OpenSearchでロールの設定

OpenSearch側でロールを設定する必要があります。

  • OpenSearchダッシュボードのSecurity->Roles
  • Mapped usersにBackend roleとしてLamdaのIAMロールをアタッチする

image.png

参考

6. OpenSearch側でMappingを設定

Mappingを事前に設定します。（RDBでいうカラム名やデータ型等）

OpenSearchDashboardsタブからDevToolsを選択するとConsoleが開けます。
image.png

以下PUTしてこれから格納するデータの定義を行います。
author著者とbookTitle著書名をtextとして定義しています。

mapping.json
PUT /books

{
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 2,
      "number_of_replicas": 1
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "author": {
        "type": "text"
      },
      "bookTitle": {
        "type": "text"
      }
    }
  },
  "aliases": {
    "book1": {}
  }
}

7. S3にファイルを配置

S3からOpenSearchへデータをロードする準備ができました。
用意したテストファイルをS3に配置するとLambdaが起動してOpenSearchに反映されます。

コンソールでテストファイルの情報が確認できました。
image.png

get.json
GET _search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

8. OpenSearch Dashboardで確認する

DashboardのDiscoverからもテストファイルの情報が確認できます。
image.png

S3にあるファイルに対してOpenSearchへ取り込むには
Lambda関数などで処理を一通り用意してロードする作業が必要となります。

検証②　今回リリースされた方法

今回のプレビューであるダイレクトクエリにより、ロード作業がどのように変わるのか確認します。

AWSドキュメントを参考にしています。

1. テストファイルを用意

S3バケットに以下のcsvファイルを配置します。
ヘッダー（id,bookTitle,author）は除いています。

book.csv
1,Harry Potter,JK Rowling
2,Inferno,Dan Brown

2. Glueデータカタログを作成

ダイレクトクエリを実行するためS3にあるファイルをテーブルとして扱えるようGlueデータカタログでメタデータを作成します。

  • Glueデータベースを作成
  • Glueテーブルを作成する

今回作成したデータカタログは以下の通りです。

image.png

3. データカタログを接続する

OpenSearchドメインにGlueデータカタログを接続します。

作成したドメインの「Connections - preview」タグから「Create」を選択します。
image.png

任意の接続名を入力、IAMロールを選択します。
image.png

ここでOpenSearchからS3とGlueデータカタログに対するIAMロールが必要となります。
またOpenSearch側でロールのアタッチが必要になります。
必要なアクセス許可

4. ダイレクトクエリを実行する

ダッシュボードを開くとデータソースから接続したGlueデータカタログが選択できるようになります。
「opensearch_zero_etl」はGlueデータベースで「csc_csv____」はGlueテーブルです
image.png

QueryWorkbenchでクエリを発行すると、CSVファイルの中身が確認できました。
必要になるのはGlueデータカタログのみで直接ロードすることができました。
image.png

Observabirityでも確認ができます。
image.png

現在SQL をサポートしているのは、Observabirityと Query Workbenchの2つのみです。
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/opensearch-service/latest/developerguide/direct-query-s3-query.html

追加検証1　S3ファイルを変更する

S3ファイルを変更した場合の振る舞いを確認します。

  • 上書き：すでにあるファイルの中身を書き換える
  • 追加：別のファイルをS3バケットに格納する

1. ファイルを上書きした場合

先ほどあったファイルを変更し、3行目を追加してみます。

books.csv
1,Harry Potter,JK Rowling
2,Inferno,Dan Brown
3,銀河鉄道の夜、宮沢 賢治

ダッシュボードでクエリすると即座に確認できました。
image.png

2. ファイルを追加した場合

新しいファイルを追加してみます。

books2.csv
4,羅生門,芥川龍之介

同様に追加したデータを確認できます。
特にリフレッシュ等は必要ありません。
image.png

追加検証2　OpenSearchからS3へのデータ操作

クエリによりOpenSearchからS3へデータを操作できるか確認します。
事前にOpenSearchのIAMポリシーでS3へのすべてのアクションを許可しています。（"s3:*"）

1. INSERT

INSERTしてみます。

insert.sql
insert into s3test.opensearch_zero_etl.csv_test
    (id, booktitle, author) VALUES(5, 'こころ', '夏目 漱石');

エラー等はなく実行できます。
image.png

S3バケットを見るとファイルが作成されています。
image.png

INSERTした内容が反映されています。
image.png

2. UPDATE

UPDATE文を試します。

update.sql
update s3test.opensearch_zero_etl.csv_test
set booktitle = 'Harry Potter and the Philosopher''s Stone'
where id = 1

エラーで実行できませんでした。
image.png

3. DELETE

DELET分を実行してみます。

delete.sql
delete from s3test.opensearch_zero_etl.csv_test where id = 5

こちらもエラーで実行できませんでした。
image.png

動作検証のまとめ

  • データロード処理を別途用意することなく、OpenSearchから直接S3にデータをクエリ（ダイレクトクエリ）することが可能
  • データはOpenSearchでは持たないので、S3ファイルの更新が即座に反映する
  • INSERT文が実行可能

最後に

今回の検証ではAmazon OpenSearch Service（OSS）におけるS3とのゼロETL統合（ダイレクトクエリ）についてプレビュー版の機能を取り上げました。

S3に対するデータロードを主とした検証となりましたが、S3 にある膨大なログデータ (VPC Flow ログ、ELB ログなど)に対してインシデントがあった時に OpenSearch 上で分析と可視化が簡単に実施可能になるということです。

ログタイプに合わせて、データアクセラレーションというクエリ実行を高速化する3つのオプションが提供されています。
image.png
引用2 動画39:15～

image.png
引用3

引用

引用1：Amazon OpenSearch Service - AWS サービス活用資料集
https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black-Belt_2023_Amazon-OpenSearch-Service-Basic_0131_v1.pdf

引用2：AWS re:Invent 2023 - What’s new in Amazon OpenSearch Service (ANT301)
https://www.youtube.com/watch?v=CKYCxw0mMiE&t=2527s

引用3：AWS re:Invent Recap - ソリューション編　Search & Streaming Updates
https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/reInvent2023-recap-ANALYTICS-1-searchstreaming.pdf

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