【新感覚AWS勉強】DataPiplineってなに？10秒で理解！

2024.08.11 2024.08.10

はじめに
おわりに

はじめに

勉強をする上で、全体を一気にまとめて勉強するより、１つに絞った方が記憶に残りやすいです。

ということで、今回は、AWS分野であるAWS Data Pipelineについて深堀していきましょう！ひとつづつ着実に得意分野を増やしていくことが、結果的に大きな成長になります！では、やっていきましょう！

これがDataPiplineの大枠だ！

AWS Data Pipelineは、異なるAWSサービスやオンプレミスのデータソース間でのデータの移動と変換を効率的に行うことができるマネージドサービスです。

1. パイプラインの基本要素

データノード (Data Nodes): これらは、パイプライン（全体の流れを示すもの）で使用されるデータの場所や形式を定義します。例えば、Amazon S3バケット、DynamoDBテーブル、またはRDSデータベースなどがデータノードになります。
アクティビティ (Activity): これらは、データに対して行われる処理やタスクを定義します。例えば、S3からデータをコピーする、EMRクラスターでデータを処理する、あるいはShellCommandActivityを使ってスクリプトを実行するなどです。
スケジューリング (Scheduling): Data Pipelineでは、スケジュールを詳細に設定することが可能です。たとえば、1日1回実行する、特定の条件が満たされたときに実行するなどが設定できます。
デペンデンシー (Dependencies): 複数のアクティビティを順序立てて実行する場合に、依存関係を設定します。これにより、あるアクティビティが完了してから次のアクティビティが実行されるようにできます。

2. 高可用性とエラーハンドリング

AWS Data Pipelineは、タスクの失敗に対する再試行やアラートの設定もサポートしています。例えば、あるアクティビティが失敗した場合、指定された回数だけ再試行し、それでも失敗した場合はSNS通知を送るように設定できます。これにより、データ処理の信頼性を高めることができます。

3. コストと運用管理

Data Pipelineは、管理が簡単であり、利用した時間やリソースに応じた課金モデルを採用しています。従って、効率的に設定を行うことで、運用コストを最小限に抑えることが可能です。また、IAMロールを使用してセキュアにリソースへのアクセス権限を管理することができます。

要するに…
DataPiplineというのは、データの移行と処理を自動化してくれるサービス。また、再試行やアラートの設定もあるから、とても便利にデータの移行や処理をできる。これがDataPipline！

＊『これだけではイメージが湧かない！』と感じた方はこちらのユースケースをどうぞ→

DataPiplineのユースケース

AWS Data Pipelineの具体的な使い方とユースケースをいくつか紹介します。これにより、どのようにこのサービスが活用できるのかをより深く理解できると思います。

1. 定期的なデータバックアップ

ユースケース: 毎日、業務データをバックアップしたい場合。

使い方:

Data Pipelineを使って、RDS（Relational Database Service）やDynamoDBからデータを定期的にS3バケットにエクスポート（移動）するパイプラインを作成します。
スケジュールを毎日夜間に設定し、自動的にバックアップが行われるようにします。

メリット: 手動でバックアップを取る手間を省き、データの喪失リスクを軽減できます。

2. データの変換と処理

ユースケース: 生のデータをETL（Extract, Transform, Load）処理で分析可能な形に変換する。

使い方:

Data Pipelineで、Amazon S3に保存されている未加工のログデータをAmazon EMR（Elastic MapReduce）クラスターに渡し、Hadoopを使ってデータを変換します。
変換されたデータは再びS3に保存され、分析やレポート作成に利用されます。

メリット: 大規模なデータセットの処理を自動化し、効率的にデータを整形できます。

3. データ集約とレポート生成

ユースケース: 複数のデータソースからデータを集約して、日次レポートを生成する。

使い方:

複数のデータベースやS3バケットからデータを取得し、それを集約して集計を行います。
Data Pipelineを使って、この処理を毎日自動で行い、最終結果をS3バケットに保存します。
保存されたデータはRedshiftやQuickSightなどを使って、ビジネスインテリジェンスレポートとして表示します。

メリット: 日次の集計作業を自動化することで、手動での作業を省き、データ分析に集中できます。

4. データ移行

ユースケース: オンプレミスのデータベースからAWS環境へデータを移行したい場合。

使い方:

Data Pipelineを使って、オンプレミスのデータベースからデータを抽出し、Amazon RDSやS3に移行します。
オンプレミスの環境でカスタムスクリプトを実行するアクティビティを含めることもできます。

メリット: データ移行を段階的に実行し、自動化することで、移行プロセスの信頼性と効率を向上させます。

5. アーカイブとガバナンス

ユースケース: 古いデータを定期的にアーカイブし、保存期間を管理する。ーー

使い方:

Data Pipelineを使って、一定期間以上経過したデータをS3 Glacierに自動で移動し、コスト効率の高いストレージにアーカイブします。
また、指定されたルールに基づきデータの削除も設定可能です。

メリット: データガバナンスを簡単に管理し、ストレージコストを削減できます。

まとめ

要するに…

AWS Data Pipelineは、データの転送や処理を自動化するマネージドサービスです。このサービスは、詳細な設定が可能であり、たとえばエラー発生時のアラート機能や再試行機能を利用して、信頼性の高いデータ処理を実現します。特に、定期的な処理に適しており、自動化によって効率が向上するバッチ処理などに最適です。これがAWS Data Pipelineです。

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