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书籍
理論
IoTデータ処理とSQLクエリにおけるコスト効率的なアプローチ
IoTデバイスから大量のデータを収集し、SQLクエリを効率的に実行するには、適切なデータストレージとクエリツールを選択することが重要です。以下は、コスト効率を考慮した最適な方法と、それに関連する本質的な知識です。
1. データストレージの選択
- Amazon S3
- 高耐久性と低コストを兼ね備えたオブジェクトストレージ。
- Hadoop Distributed File System (HDFS) の代替として有効。
- 短時間のクエリや断続的な使用に最適。
- HDFSとの違い
- HDFS：常時稼働するクラスターが必要 → コスト高。
- S3：サーバーレスでスケーラブル → コスト削減。
2. クエリツールの選択
- Amazon Athena
- S3内のデータに直接SQLクエリを実行可能なサーバーレスツール。
- Prestoをベースにしており、ORC形式に対応。
- 必要なクエリ実行分だけ課金されるため、断続的な使用に最適。
Prestoは、分散型SQLクエリエンジンで、大規模データセットに対して高速なクエリを実行するためのツールです。主に以下の特徴があります：
- 高速：メモリ内処理を活用し、大量データのクエリを迅速に実行。
- 多様なデータソース対応：HDFS、S3、Cassandra、MySQLなど、さまざまなデータストレージに対してクエリ可能。
- スケーラブル：分散処理を採用しており、クラスター規模に応じてパフォーマンスを向上可能。
- 用途：データ分析やビッグデータ環境でのインタラクティブなSQLクエリ。
Prestoは、クエリパフォーマンスを重視するデータ分析環境で広く利用されています。
EMRFS (EMR File System) は、Amazon EMR (Elastic MapReduce) クラスターで使用されるファイルシステムの1つで、Amazon S3をバックエンドストレージとして利用するための機能です。以下が特徴です：
- S3との連携：HadoopやSparkなどのビッグデータフレームワークが、Amazon S3をHDFSのように扱える。
- データの永続性：HDFSと異なり、データはS3に保存されるため、クラスターが停止してもデータが失われない。
- アクセス管理：IAMロールやポリシーを使用してS3データへのアクセスを制御可能。
- 一貫性モデル：S3の最終的な整合性を補完するため、データの一貫性を向上させる「強い整合性ビュー」機能を提供。
主に、コスト効率の高いストレージとスケーラビリティが必要なビッグデータ処理に使用されます。
Amazon Redshiftは、Amazon Web Services (AWS) が提供するクラウド型データウェアハウスサービスです。以下が主な特徴です：
- データ分析特化：ペタバイト規模のデータを高速に分析可能。
- SQLサポート：標準的なSQLを使ってデータにクエリを実行できる。
- スケーラブル：ノードを追加してパフォーマンスやストレージを拡張可能。
- 統合：ETLツールやBIツール（例：Tableau、QuickSight）と容易に統合可能。
- コスト効率：オンデマンド料金モデルで、ストレージとコンピューティングを分離可能（RA3インスタンス）。
主に、大量の構造化データを効率的に保存・分析するために利用されます。
Redshift Spectrumは、Amazon Redshiftの拡張機能で、RedshiftにロードせずにAmazon S3上のデータを直接SQLクエリで分析できるサービスです。以下が主な特徴です：
- 直接クエリ：S3上のファイル（例：ORC、Parquet、CSV）をRedshiftからそのままクエリ可能。
- スケーラブル：クエリごとにスケーラブルなコンピューティングリソースを使用。
- 統合：Redshift内のデータとS3上のデータを統合して分析可能。
- 用途：大量データのオンデマンド分析や、データウェアハウスとデータレイクの組み合わせに適している。
主にデータウェアハウスとデータレイクを効率的に統合したい場合に活用されます。
実践
略
一問道場
質問 #281
トピック 1
ある会社が、IoTデバイス群から大量のデータを収集しています。データはHadoop Distributed File System (HDFS) 上の持続的なAmazon EMRクラスターに、Optimized Row Columnar (ORC) ファイルとして保存されています。
同社のデータ分析チームは、同じEMRクラスター上で展開されたApache Prestoを使用してSQLでデータをクエリしています。クエリは大量のデータをスキャンし、常に15分未満で終了し、午後5時から午後10時の間だけ実行されます。
同社は現在のソリューションに関連する高いコストを懸念しています。ソリューションアーキテクトは、SQLデータクエリを可能にする最もコスト効率の高いソリューションを提案する必要があります。
以下のどのソリューションがこれらの要件を満たしますか？
A. データをAmazon S3に保存し、Amazon Redshift Spectrumを使用してデータをクエリする。
B. データをAmazon S3に保存し、AWS GlueデータカタログとAmazon Athenaを使用してデータをクエリする。
C. データをEMR File System (EMRFS) に保存し、Amazon EMRのPrestoを使用してデータをクエリする。
D. データをAmazon Redshiftに保存し、Amazon Redshiftを使用してデータをクエリする。
解説
課題
IoTデータをHDFSに保存し、EMR上のPrestoで分析しているが、コストが高い。
→ SQLクエリを効率的に実行でき、コストを削減する方法を選ぶ。
選択肢の評価
- Amazon S3 + Redshift Spectrum
- S3上のデータに直接クエリ可能だが、維持コストが高い。
- Amazon S3 + AWS Glue + Athena (正解)
- サーバーレスで、クエリ実行分のみ課金。
- コスト効率が良く、要件に最適。
- EMRFS + Presto in EMR
- 現状維持だが、EMRの運用コストが高く改善にならない。
- Amazon Redshift
- 高性能だが、データ移行や維持コストが高い。
結論
選択肢B (S3 + Athena) が最適。
- S3にデータを保存し、AthenaでSQLクエリを実行 → コスト削減と要件を満たす。
- 作者:みなみ
- 链接:https://www.minami.ac.cn//%E8%B3%87%E6%A0%BC%E5%8B%89%E5%BC%B7/175d7ae8-88e2-80cb-b410-f331f4b83a86
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