石川覚(126)19この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。業務でAWSを活用したデータ分析基盤の構築やコンサルしておりますが、本セッションはAWSを利用してデータ分析をご検討の方が、どのサービスをどのように組み合わせたら良いかについて、最新のトピックを具体的かつ簡潔に解説しています。S3を使用してリアルタイムでのビッグデータアプリケーションを構築する旅にご参加ください。AWS上のビッグデータ・ソリューションのアーキテクチャ設計パターンを確認し、再構築し、アプリケーションを自分でカスタマイズすることができるように私たちのラボへのあなたご招待します!はじめにデータ分析の流れデータ分析は、集める(Collect)、処理する(Process)、分析する(Analyze)の3つ手順を踏みます。集める(Collect)は、データソースとしてデータ収集のサービスやデータストアです。Processing)です。いわゆるETLを意味します。分析する(Analyze)は、構造化されたETL済みのデータからELT、マートの作成を作成し、分析データとして利用できるデータとなります。機械学習は構造化されたETL済みのデータをデータソースします。機械学習の結果を分析データにフィードバックします。S3にデータを保存します。Redshiftに構造化データをロードし、マート作成して、BIツールなどで視覚化します。Kinesisログデータの入力に1つのシャードを作ります。S3S3バケットの作成です。EMR2ノードのEMRクラスタを作成します。Redshiftシングルノードクラスタを作成します。ウェブアプリケーションに組み込んで、アプリケーションから直接KinesisにログストリームをPutできます。