Redash利用用途

ログ/データのアドホックな調査や可視化の環境に使用しています。
対象ログ/データは以下がメインです。

サービスログ
- 例:) 広告系(クリック,コンバージョン), KPIログ...
システムログ
- 例:) アクセスログ, パフォーマンスログ, セキュリティログ...
サービスデータ
- 例:) マスタデータ, 中間データ, アカウントデータ...
システムデータ
- 例:) サービスディスカバリデータ, 監視/モニタリングデータ...

Redashの規模感

実行クエリ数約200/日
登録データソース 56
登録クエリ数 62
ダッシュボード数 8

Redashのメリット

3つほど記載します。

画面開発工数の削減
データ活用性向上
超シンプル

画面開発工数の削減

Redashは、クエリを保存し共有、クエリからチャートを作成しダッシュボード化することができます。
非エンジニアが、アドホックな調査目的で使用する画面を簡単に用意する事ができ、画面開発のエンジニア工数の削減が出来きました。

// 任意のパラメータを与えて登録クエリを実行し、ログ/データの抽出

// ダッシュボードを作成し、可視化

データ活用性向上

Redashは、豊富なデータソースへ対応してるので、データへの一元的なアクセスが可能です。
エンジニアが、アドホックな調査目的で、インスタンスにログイン(SSH等)したり、管理画面(AWSのマネコン等)にログインしたりする手間がなくなりました。
現在、以下へRedashからクエリを投げられるようにしています。

AWS Athena
AWS RDS for Aurora
AWS RDS for Mysql
AWS RDS for PostgreSQL
AWS DynamoDB
AWS ElasticSearchService
AWS EMR Hive
AWS EMR Presto
Hadoop CDH Hive
Hadoop CDH Impala
Google spreadsheet

また、Redash Advent Calendar 2017 1日目のRedash v3.0.0で追加されるQuery Resultsデータソースについての方法で、異なるデータストア間のクエリをJoinする事が可能です。
簡単なユースケースにはとても便利で、全てのデータのJoinを期待でき、データ活用性が向上できました。

ただし、これらはRedashのインメモリで行われ、HadoopやMPPエンジンのような分散アーキテクチャを持っていません。データセットが大きい場合は、スケールしないので、RedashのハブとしてPresto等を検討したほうが良いかもしれません。

超シンプル

Redashは、画面自体が超シンプルです。Redashは、Tableauとかと異なり、エンジニア向けのツールだと思っています。

エンジニアだと、Redashのマニュアルを読まなくても、そのままRedashを活用する事が出来ました。
企業内だと、何か新しい技術を導入するよりも、それを広めたり、文化を作ったりする方が大変です(ケースによると思いますが)。
Redash利用にあたって、学習コストがとても低く、超シンプルなので、この辺りの活動工数を大きく抑える事ができました。

おわりに

社内勉強会ですが、話しました。
そのときのスライドです。