Amazon Redshift は、そのスケーラビリティ、スピード、費用対効果により、最もよく使われているデータウェアハウスソリューションの１つとなっています。データ環境が進化し続ける中、企業はますます大規模なデータセットを生成し、データ処理するようになっており、そのデータセットの効率的な分析は、情報に基づいたデータ主導の意思決定を行うのに非常に重要です。
Amazon Redshift で、企業は膨大な量の構造化データや半構造化データから意味のあるインサイトを抽出することができるようになります。本記事の主なポイントは以下の通りです、
主なポイント
- Amazon Redshift Analytics の仕組み、それを使う主な利点、Redshift のセットアップを最大限に活用するためのベストプラクティス。
Amazon Redshift とは
Amazon Redshift は、ペタバイト級の構造化データに対して複雑なクエリや分析を実行できる、フルマネージド型のクラウドデータウェアハウスサービスであり、他の AWS サービスやサードパーティの BI（ビジネスインテリジェンス）ツールと適切に統合されるため、リアルタイムのデータ分析を通じてインサイトを得たいと考えているデータ駆動型の組織に多く選ばれています。
Redshift は 高速処理と MPP（超並列処理）アーキテクチャで知られており、カラム型ストレージとデータ圧縮を活用して大規模なデータセットを効率的に処理することで、従来の行ベースのストレージソリューションよりも速いクエリ処理を保証します。
Amazon Redshift の主な特徴
１．スケーラビリティ
Amazon Redshift は巨大なデータセットを扱うことができることから、Amazon Redshift のデータが大きくなるにつれてシームレスに拡張します。また、クラスターのサイズはニーズに応じて上下に調整することができることから、使った分しか料金を支払わなくていいようになります。
２．カラム型ストレージ
行ベースのストレージシステムとは違って、Amazon Redshift では列ベースのストレージが使われています。これにより、クエリに関連する列のみが取得されるため、スキーマの読み取りが高速化され、I/O オーバーヘッドの削減になります。
３．超並列処理（MPP）
MPP は、Amazon Redshift がクエリの実行を複数のノードに分散できるようにする極めて重要な機能であり、MPP がワークロードを複数のプロセッサに分割することで、Redshift は最も複雑なクエリでもサッと実行できるようになります。
４．データ圧縮
Redshift は自動データ圧縮を使って、ストレージコストを最小限に抑え、コネクタのデータのクエリ性能を最適化します。また、データに最適な圧縮方式を自動的に選択することから、必要なディスクI/Oの量の削減になります。
５．AWS エコシステムとのシームレスな統合
Redshift は、S3、AWS Glue、Amazon QuickSight などの他の AWS サービスとシームレスに統合し、データの保存、変換、データ分析やデータモデリングのためのダウンストリームへの移動のための一貫した環境を提供します。
６．標準SQL への対応
Redshift は標準的な SQL クエリに対応しているため、SQL ベースのデータベースシステムにすでに馴染みのあるチームだと利用しやすいです。さらに Redshift で、複雑な分析クエリを可能にする様々な拡張機能と最適化を得られます。
Amazon Redshift を分析に使うメリット
１．スピードとパフォーマンス
Redshift は大容量のデータを扱い、複雑なクエリをサッと実行できるように設計されており、MPP アーキテクチャとカラム型ストレージによって、従来のリレーショナルデータベースよりも数倍速くクエリを実行できます。この速度は、速やかな意思決定のために Tableau のような BI ツールを使ったリアルタイムまたはほぼリアルタイムの分析が必要な企業にとって特に有益です。
２．費用対効果
Redshift は、市場で最も費用対効果の高いデータウェアハウスソリューションの１つです。ユーザーは必要な分だけ料金を支払いますが、需要に応じたクラスタサイズの拡張や、長期ワークロードへのリザーブドインスタンスの使用、Redshift のデータ圧縮機能を利用したストレージコストの削減やワークフローの最適化など、コストを最適化する方法はいくつかあります。
３．使いやすさ
Redshift が 標準SQL に対応しているため、デベロッパーやデータアナリストは新しい言語を学ぶ必要がなく、既存のリレーショナルデータベースシステムから簡単にデータ共有を行うことができます。また、Redshift の管理コンソールで、クラスタのスケーリング、モニタリング、パフォーマンスチューニングなどのタスクもシンプルになります。
４．シームレスな ETL/ELT
Redshift は、PostgreSQL、RDS、AWS Redshift、S3、オンプレミスのデータベース、またはサードパーティのアプリケーションのような様々なデータソースをスムーズに設定できます。これにより、データの移行がしやすくなり、ユーザーは総合的な分析をするのにすべてのデータに一つの場所でアクセスできるようになります。
５．セキュリティとコンプライアンス
Redshift は、転送中と静止時の両方でデータを暗号化することで、データセキュリティを保証します。また、SOC 2、GDPR、HIPAA など、さまざまなセキュリティ標準に準拠しており、医療や金融など、機密性の高いビッグデータを扱う業界に適した選択肢となっています。
Redshift Analytics のベストプラクティス
１．クエリの最適化
Redshift Analytics で高いパフォーマンスを維持するには、クエリの最適化が非常に重要です。以下で、.NET クエリを最適化するためのヒントを見てみましょう：
- ソートキーと分散キーの使用：Redshift では、ソートキーと分散キーを定めて、データの保存方法とアクセス方法を最適化することができる。適切に設定されたソートキーで、クエリ実行時にスキャンされるデータ量は減り、分散キーで、ノード間の負荷が均等に分散される。
- 結果のキャッシュの活用：Redshift はクエリ結果をキャッシュすることから、同じ結果が要求された場合に後続のクエリをより高速に実行できるようになる。この機能で、ダッシュボードやその他の反復的なクエリの場合やユースケースにおいて、パフォーマンスが大幅に上がる。
- クエリプランナーでのクエリの分析：Redshift には、クエリの実行計画を確認できる EXPLAIN コマンドがあり、EXPLAIN 機能を使って定期的にクエリを分析することで、潜在的なパフォーマンスのボトルネックを特定することができる。
２．クラスタサイジングとノードタイプ
適切なノードタイプとクラスタサイズの選択は、コストを抑えながら期待するパフォーマンスを達成する上で極めて重要です。Redshift には以下のように様々なノードタイプがあります：
- 高密度コンピュートノード：計算負荷が高く、ストレージがあまり必要ないワークロードに最適。高密度コンピュートノードには、より速いクエリパフォーマンスがあり、500GB未満のデータセットに適している。
- 高密度ストレージノード：大規模なデータセットに対してコスト効率が高いが、高密度のコンピュートノードに比べてクエリパフォーマンスが落ちる可能性がある。ストレージが最大の懸念であるワークロードに最適。
ワークロードを監視し、それに応じてクラスタサイズを調整することが重要であり、自動スケーリング機能だと、ワークロードの需要に基づいてクラスタサイズを調整でき、最適なパフォーマンスとコスト効率を確保することができます。
３．効率的なデータ読み込み
大規模なデータセットを扱う場合、データ読み込みの効率は極めて重要であり、以下のプラクティスで、Redshift でのデータ読み込みを最適化することができます：
- COPY コマンドの使用：Redshift にデータを読み込む最も効率的な方法であり、S3、DynamoDB、その他のデータソースからの並列データ読み込みに対応している。プロセスのスピードを上げるには、大きなファイルを複数の小さなファイルに分割して、並列に読み込む。
- 読み込む前にデータを圧縮：Redshift に読み込む前にデータを圧縮することで、ディスクI/Oの量を減らし、読み込みプロセスのスピードが上がる。
- テーブルの監視とバキューム：定期的にテーブルを監視してバキュームすることで、削除された行が取り除かれ、ストレージが再利用される。これは、特に頻繁なデータ更新後のクエリパフォーマンスの維持に非常に重要。
４．データのパーティショニングとアーカイブ
データのパーティショニングは、Redshift におけるクエリパフォーマンスの最適化とコスト削減の鍵となります。データを関連する時間ベースのセグメントやカテゴリセグメントに分割することで、クエリごとにスキャンするデータ量を最小限に抑えることができ、古いデータやアクセス頻度の低いデータを Amazon S3 にアーカイブすることで、ストレージコストの削減にもなります。
５．非構造化データのための Redshift Spectrum
Redshift Spectrumでは、Amazon S3 に保存された非構造化データに対して、最初に Redshift にデータを読み込むことなくクエリを実行することができます。この機能は、JSON、Parquet、ORC ファイルのような半構造化データを大量に持つ組織にとって特に有用です。また、Redshift Spectrum は、Redshift クラスタをスリムに保ちながら、膨大な量のデータを分析する費用対効果の高い方法となります。
Redshift による高度な分析
１．機械学習の統合
Redshift に統合された ML（機械学習）機能が追加され、それで SQL コマンドを使ってデータウェアハウスから直接 ML モデルをトレーニングおよびデプロイできるようになりました。この機能は、AWS の完全マネージド型 ML サービスである Amazon SageMaker によって実現されており、これによって、データを別のシステムにエクスポートすることなく、予測分析やその他の ML 主導のインサイトを実行できます。
２．ストリーミングデータによるリアルタイム分析
Redshift は、リアルタイムのインサイトが必要な企業向けに、Amazon Kinesis や Amazon Managed Streaming for Apache Kafka（MSK）と統合できます。これにより、ユーザーはストリーミング データをほぼリアルタイムでキャプチャ、処理、分析できることから、ビジュアライゼーションなどのビジネス運営に関する最新のインサイトを得ることができます。
３．データレイク統合
Amazon Redshift は、Amazon S3 に保存されているデータレイクのクエリエンジンとして機能することから、企業は Redshift を使って高性能な分析を行いながら、コスト効率の高い方法で大量の生データを保存できます。この「レイクハウス」のアプローチにより、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスのパフォーマンスおよび機能の両方を実現できます。
まとめ
Amazon Redshift は、データからインサイトを導き出したいと考えている企業に、強力でスケーラブル、かつコスト効率に優れたソリューションを提供します。高速クエリパフォーマンス、AWS サービスとの統合、大規模分析のサポートが組み合わさった Amazon Redshift は、現代のデータ駆動型組織にとって理想的な選択肢となり、クエリの最適化、適切なクラスタサイズの選択、Redshift Spectrum などの機能の使用などのベストプラクティスに従うことで、企業は Redshift への投資の価値を最大化することができます。
また Redshift は、機械学習の統合やリアルタイム分析などの高度な分析機能が追加されたことで、膨大なデータセットの処理と分析が必要な企業にとっての一番の選択肢として進化し続けており、企業は Redshift の潜在能力を最大限に活用することで、イノベーションと成長を促進する、より速いデータ主導の意思決定を行うことができます。Redshift へのデータの自動化と変換を始めてみたい場合は、こちらから当社のソリューション エンジニアにぜひお問い合わせください。
Q&A
１．分析に Amazon Redshift を使う主な利点は何ですか?
Amazon Redshift Analytics の主な利点は次のとおりです：
- 大規模なデータセットを処理できるスケーラビリティ。
- 列指向ストレージと MPP アーキテクチャによる高いクエリパフォーマンス。
- オンデマンド価格設定とデータ圧縮によるコスト効率の良さ。
- AWS サービスおよびサードパーティの BI ツールとのシームレスな統合。
２．Amazon Redshift でどのようにクエリのパフォーマンスを上げることができますか?
- 適切なソートキーと分散キーを使う。
- 結果のキャッシュを活用する。
- EXPLAIN コマンドを使ってクエリを分析する。
- テーブルに対して VACUUM と ANALYZE を定期的に実行する。
３．Amazon Redshift で分析できるデータの種類は何ですか?
Amazon Redshift でデータ分析ソリューションを構築する場合、分析できるデータの種類は次のとおりです、
- データベースと CSV ファイルからの構造化データ。
- Redshift Spectrum を使った JSON や Parquet などの半構造化データ。
- Amazon Kinesis や Kafka などのソースからのストリーミング データ。
４．Amazon Redshift を使う際にどのようにコストを削減できますか?
- 需要に応じてクラスタを動的にスケーリングする。
- 長期のワークロードにリザーブドインスタンスを使う。
- データ圧縮を活用してストレージ コストを削減する。
- Redshift Spectrum を使って S3 のデータをクエリし、Redshift への読み込みを回避する。
