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Amazon EMRの特質と活用例6個|アーキテクチャの概要について

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Amazon EMRの特質と活用例6個|アーキテクチャの概要について
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    Amazon EMRとは

    Amazon EMRは、Amazonの提供する、膨大な量のデータを扱うことが可能なWebサービスです。Amazon EMRを利用することで、時間や労力のかかる膨大なデータ処理を必要とする作業を簡単に行うことが可能になるため、企業や研究者、開発者などが大いに活用できます。

    必要に応じた調整が可能で、高速処理や分析に優れています。大量のデータを迅速に、効率的に処理するのに適した機能を備えています。

    AWSのサービス

    Amazon EMRはAmazon Web Services(AWS)の1つです。Amazon.comが提供するクラウドコンピューティングサービスであり、ウェブサービスにとどまらない多種多様なサービスが含まれます。

    多くの国でこれらのサービスが提供されており、基本的にAWSはすべて同一のアカウントで利用可能なのが特徴です。

    Amazon EMRの特質4つ

    コストをかけずに迅速な対応を可能にしてくれるのがAmazon EMRです。

    それぞれの使い方に合わせて自在に調整できるので使い勝手がよく、大変便利です。大量のデータ処理を行う、さまざまな業種の人々がAmazon EMRを活用してタスクを効率的に実行することが可能です。

    ここではAmazon EMRの特質4つについて詳しくお伝えしていきます。

    特質1:分散処理基盤の構築と運用

    Amazon EMRの特質として、1つのデータ処理を分散して行うことで処理速度を速く行う分散処理基盤が挙げられます。

    基盤となるサーバや通信に必要な回線の運用や、クラスターの設定や構成、調整といったタスクをAmazon EMRに任せることができるので、大量のデータ処理もスピーディに行うことが可能です。

    特質2:分散アプリケーションの実行

    Amazon EMRの特質は、大量のデータを効率的に分散処理を行うHadoopクラスタ上で、分散アプリケーションが実行可能になる部分です。

    分散アプリケーションの機能により、対話的な利用や、登録された手順通りに連続的に実行するバッチジョブの利用も可能で、実行中のクラスタの再設定も必要に応じた形でできます。

    再起動することなく、自動で適切な処理がされるので便利です。

    特質3:伸縮自在にコストの最適化を図る

    Amazon EMRは、必要度の高い機能を迅速にプロビジョニングすることが可能で、伸縮自在に機能の追加や削除ができます。処理要件が変わりやすい場合や、予測不可能な変更が多い場合などは必要に応じて自動で最適化され、コストは必要な部分のみかかります。

    特質4:安全のためにデータを常に暗号化する

    セキュリティの面でも優れているのがAmazon EMRです。セキュリティの設定をすれば、分散ファイルシステム(HDFS)の完全な暗号化が可能になり、手動の方式でも指定された部分のHDFS暗号化が可能です。

    Hadoopクラスタ上で専用のセキュリティグループの中に構築され、分散アプリケーション上のデータも暗号化や複合化が可能です。

    Amazon EMRの活用例6つ

    さまざまなタスクを、迅速に簡単に行うことができるようになるため、Amazon EMRにはさまざまな使い道があります。また多様な業種のサポートやフォローも、高いコストをかけることなく行うことが可能です。

    ここからは機能ごとにAmazon EMRの具体的な活用例6つを挙げていきます。

    活用例1:機械学習

    Amazon EMRはApache Sparkを使ってビックデータのオープンソースの分散処理を行います。大規模データを高速分析することが可能で、バッチ処理、リアルタイム分析、機械学習、グラフ処理など複数の分野でサポート可能です。

    クラスタからデータを読み取り、操作を実行し、結果をHDFSに書き込みます。メモリ内のキャッシュを使用してデータを再利用したり機械学習アルゴリズムを高速で行うことが可能です。

    活用例2:抽出・変換・読み込み

    Amazon EMRを使用して、抽出、変換、読み込みなどのデータ変換ワークロードを大規模に行うことが可能です。

    迅速に、効率的に行うことが可能なので、時間もコストもかけることなくタスクの処理ができます。自動化により、作業にかかっていた時間を数ヶ月から数日に短縮することも可能で、コストも調整できます。

    活用例3:クリックストリームデータの分析

    Amazon EMRのApache SparkやApache Hiveの機能を使って、高機能な分析が可能です。例えば、ユーザー区分や、ユーザーの好みを読み取る機能を活用して効果的な広告配信を行うことが可能です。

    大規模分析を可能にする分散型のシステムApache Hiveを使ってデータの読み取り、書き込み、管理が可能で、迅速に大規模データの集積、分析を行えます。

    活用例4:リアルタイムストリーミング

    Apache FlinkとApache Spark Streamingを組み合わせると、規定のデータソースからストリーミングされるデータをリアルタイムで分析することが可能です。

    利便性が高く、耐障害性を備えたストリーミングデータのパイプラインを構築できます。データは永続的な保存と活用が可能です。

    活用例5:インタラクティブ分析

    膨大な量のデータから最適なものを選択することができるので、レベルアップしたプロレベルの分析と文章化が可能になります。

    またノートブックの利用で、データを迅速に可視化したり、情報共有も可能です。対話的で双方向的な機能を使った分析が可能になるので、共同作業にも活用できます。

    活用例6:ゲノミクス

    Amazon EMRの高速データ処理機能は、アメリカではグローバルな共同研究でも活用されました。膨大な量の人間の精密医学のデータを使うため、個別化医療では迅速な調査や分析が必要です。

    ビックデータ分析が可能になるため、複雑なゲノミクス研究においてSpeakの機能を利用して遺伝子分析が使われました。

    Amazon EMRの導入事例3例

    Amazon EMRはビックデータなど、大規模データ処理に活用できるため、さまざまな業種で活用可能です。数々の企業がAmazon EMRの導入をして、効率化を進めています。

    ここでは、Amazon EMRの企業導入事例「Expedia」「Nasdaq」「Redfin」の3例をご紹介します。

    導入事例1:Expedia

    Expediaのウェブサイトでは、エラーページが課題となっていましたが、Amazon EMR導入により、素早く的確なページ表示を成功させています。

    その他、アプリケーション開発のスピード向上や大規模データ処理のスケーリング、スピーディな対応のトラブルシューティング等に役立っています。

    導入事例2:Nasdaq

    金融取引所であるNasdaqでは、日々行われる共通のデータセットへの大量のアクセスに対して、多種多様な分析と監視システムを実行する必要がありました。

    Amazon EMRの導入により、ハードウェアの変更や、大量のディスクを必要とすることなく、大規模データの処理が可能になりました。暗号化によるセキュリティ向上も実現しました。

    導入事例3:Redfin

    総合住宅不動産企業であるRedfinは、Amazon EMRを利用してビジネス分析業務を行うことで、コストや人手をかけずに膨大な量の不動産記録を管理することが可能になりました。

    データの読み込みや変換、保護、アクセス監査などを自動化・省力化し、大量のデータを安全に保護するセキュリティ機能も向上させています。

    Amazon EMRを使えるようになってみよう!

    ここまでAmazon EMRについて詳しくご紹介してきましたが、いかがでしたでしょうか。ビックデータを扱う業界では、データ処理にスピードや省力化、費用対効果、安全性が常に求められています。

    Amazon EMRの導入により、業務の高速化と効率化が可能です。膨大なデータ処理が可能になります。また、必要に応じた形で、自由にデータ処理ができるのも特徴です。

    ぜひ、この機会にAmazon EMRを活用してみましょう。

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