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AWS 最新のデータアーキテクチャ
このガイドでは、 にデータ戦略フレームワークを実装する方法を説明していません AWS。これは、 AWS ドキュメント、ブログ記事、およびその他のガイド (リソースセクションを参照) で説明されている広範なトピックです。ただし、次の図は大まかな概要を示しています。上の最新のデータアーキテクチャ AWSの主なコンポーネントを示し、ロードマップに含めることができるほとんどのサービスについて説明します。
このアーキテクチャの主なコンポーネントは、前に説明した最新のデータ戦略の技術的な教義をサポートしています。
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統合された費用対効果の高いスケーラブルなストレージレイヤー を使用すると、すべてのデータプロデューサーとコンシューマーがデータを操作するための技術的機能を利用できます。
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
は、低コストで統合、スケーラビリティ、データの可用性、セキュリティ、パフォーマンスを提供するオブジェクトストレージサービスです。 -
セキュリティは必須です。データプライバシールールを適用し、暗号化によるデータ保護を提供し、監査を有効にし、コンプライアンスを自動化します。
データプライバシー、保護、コンプライアンスを自動的に適用し、監査を有効にするには、 AWS Key Management Service （AWS KMS）
、 AWS Identity and Access Management （IAM） 、AWS Secrets Manager 、AWS Audit Manager 、および Amazon Macie を使用できます。 -
データを管理して、会社全体で共有します。ユーザーが必要なデータを見つけて使用できるように、一意のデータカタログとビジネス用語集を提供します。
AWS Lake Formation
は、データを管理して会社全体で共有するのに役立ちます。さらに、Amazon DataZone (プレビュー中) を使用して従業員が必要なデータを検索できるようにすることで、 AWS Glue およびビジネス用語集に一意のデータカタログを作成できます。 -
適切なジョブに適したサービスを選択します。コンポーネントを選択するときは、機能、スケーラビリティ、データレイテンシー、サービスの実行に必要な労力、耐障害性、統合、自動化を考慮してください。
Amazon Athena
、Amazon EMR 、AWS Glue 、Amazon OpenSearch Service 、Amazon Kinesis 、Amazon Redshift 、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK） 、Amazon QuickSight を検討してタスクを管理できます。例えば、Kinesis または Amazon を使用したリアルタイムストリーミングMSK、Amazon EMRまたは を使用したデータ処理 AWS Glue、 OpenSearch Service を使用した検索、Athena を使用したアドホッククエリ、Amazon Redshift を使用したデータウェアハウスを実行できます。 -
人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を使用します。
Amazon SageMaker
では、AWS AI サービス で人工知能の使用を有効にし、機械学習を有効にできます。 -
データリテラシーとツールにビジネスパーソンの抽象化を提供します。
データリテラシー、ツール、抽象化を提供するプロセスはアーキテクチャの一部ではありませんが、Amazon DataZone
(プレビュー）AWS Lake Formation 、、および Amazon QuickSight をデータ抽象化ツールとして使用できます。 -
データイニシアチブの仮説をテストし、その結果を測定します。
Amazon OpenSearch Service
ダッシュボードまたは Amazon QuickSight を使用して、ビジネス成果メトリクスとテスト結果を操作し、仮説を検証できます。
さまざまなユースケースのサンプルアーキテクチャの例については、AWS 「アーキテクチャセンター
