Amazon Redshift

大量データ分析向けのAWSマネージドなデータウェアハウス。

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一言でいうと

大量データ分析向けのAWSマネージドなデータウェアハウス。

概要

Amazon Redshiftは、大量データをSQLで分析するためのデータウェアハウスサービスです。

主な用途

BI分析
売上データ分析
ログや業務データの集計

CLF-C02 試験ポイント

データウェアハウス用途で使う
大量データの分析に向いている
OLTPではなく分析向けである

SAA-C03 試験ポイント

S3のデータレイクと連携した分析構成を取れる
分析基盤ではQuickSightやGlueと組み合わせることがある
小規模MVPには過剰になりやすい

実際の使いどころ

Amazon Redshift は、AWS が提供するクラウドデータウェアハウスサービスである。ペタバイト級のデータに対する分析クエリを高速に実行することを目的とした列指向（カラムナ）ストレージ + MPP（Massively Parallel Processing）アーキテクチャを採用しており、複数ノードに処理を分散させて並列実行する。SQL インターフェースで扱えるため、既存の BI ツールや SQL クライアントからそのまま接続できる。提供形態としては、利用者がノードタイプとノード数を指定してクラスターを稼働させるプロビジョンド構成と、必要なときに必要な計算リソースを自動で確保する Amazon Redshift Serverless がある。Redshift Spectrum を使えば、Amazon S3 上に配置したデータを Redshift にロードせずに直接 SQL でクエリすることもでき、データレイクとデータウェアハウスを跨いだ分析が可能になる。主要なユースケースは、複数システムから収集した大量データを集約してエンタープライズデータウェアハウスを構築するケース、BI ツール（Amazon QuickSight、Tableau、Power BI など）の分析基盤として使うケース、Amazon S3 のデータレイクと連携した分析、機械学習向け前処理データの集計などである。OLTP 向けの汎用リレーショナルデータベース（Amazon RDS / Aurora）が「アプリケーションのトランザクション処理」を担うのに対し、Redshift は「集計・分析クエリ」に最適化されたサービスである、という役割分担が CLF-C02 でも繰り返し問われる。

公式ドキュメント

コスト注意点

クラスターやサーバーレス利用量で課金される
学習用MVPではコスト増につながりやすい

セキュリティ注意点

データアクセス権限をIAMとDB権限で分ける
分析対象データに個人情報が含まれる場合はマスキングを検討する