Qが紛らわしかった
QuickSightに入門することになったので、理解をまとめることにしました。
QuickSightでできること
SPICEいう名前のデータ領域に投入されたビッグデータをダッシュボードの形で可視化する。
※"ビッグ"データ、"可視化"など個人の主観に基づく表現が以降も含まれます。
今日公式ガイドを読み始めて理解したことをまとめているので、ここの内容が全てでないことをお断りしておきます。
閲覧者とは
名前の通りだがQuickSightで構築したダッシュボードを閲覧する利用者。
QuickSightはEnterprise版なら(?)、AWS管理コンソールではない専用のログイン画面を用意してくれる。
メールレポートも可能。
コスト
閲覧者1人あたりMAX5ドルのコストで追加が可能。（従量課金だが5ドルの天井があり、それ以降は使えなくなるのではなく使い放題(!!!)になる）
メールレポートは従量課金の前払いのイメージ。レポートを送った時点で1セッション(30分)分課金されてしまうが、
そのレポートからQuickSightを閲覧したり別導線からアクセスしても１セッション分は課金されない。(上記ページを読んだ理解）
Qとは
閲覧者が、自然言語による検索クエリを発行できると理解。お値段が高い。
使わないと思うので一旦パス。
用意するデータに関して
QuickSightに食わせたいデータは、おおよそファイル(S3)もしくはRDBMSとして用意すれば良いと理解。
特段の事情がない限り、構築の簡単のためAWSアカウント内に用意するものとする。
ファイル
- 配置方法：S3
- ファイル形式：CSV,TSV,JSON,他公式ガイド参照
- 制約：後述のSPICEのクォータに準ずる
RDBMS
- Amazon Athena
- Amazon Aurora
- Amazon Redshift
- 他(Oracle, PostgreSQL, MySQLなど多数）
SPICEに関して
クォータ
- １ファイル2000列
- 列名127文字
- フィールド2047文字
容量計画（コスト）
- 数値型・日付型：8byte固定
- 文字列型：UTF-8エンコードされた文字長＋8byte
- 地理空間データ型：メタデータをもとにデータ型を解釈する。緯度経度は数値、他は文字列になる。
最後に
定時なので今日はここまで。