Street編集部です。Honeycode(アマゾン・ハニーコード)」。Honeycodeだけでなく、今回は亀田さんイチオシの「データレイクアーキテクチャ」についても詳しくご紹介いただきました。Builder・Automations・Teams特徴としては、ローコードでアプリケーションを構築することができるサービスで、Excelやスプレッドシートに慣れている方だと簡単にWEB・モバイルアプリ作ることができる。Tracker」などアプリケーションのテンプレートなども用意しているため簡単にアプリの構築が可能。ユニークで、通常のテスト環境であれば無料で使うことができる。持てるデータの量が2500までは無料で、それ以降は月額料金が発生する。今回の実演ではSimple-To-do(Todoリストのサンプル)を使った実演を見せていただきました!実演内でご紹介いただいた機能等を紹介していきます。アプリケーションのテンプレートを使用すると、Workbook・Tables・Appが生成されるので、そこからデータをカスタマイズしていく。▶▶Workbookアプリケーションのこと。実際に生成されるフロントエンドのアプリケーションおよびテーブルを一括で包含して設定を持っているものとのことです。▶▶Tablesワークブックを生成したら、複数のテーブルがでてきます。各テーブルのカラムはユニークである必要があり、Excelでいうとマクロのようなものが存在します。普通のデータベースと連結するアプリケーションの場合はフロントエンドのアプリケーションでデータを組み立てるが、Honeycodeの場合は、ノーコード・ローコードをベースとしたものなので、テーブルのカラムの中で行っていく。▶▶Automationsデフォルトでリマインダー設定が1つ存在しているが、オリジナルの設定をすることが可能。アップビルダーと違って有効化するためにはパブリッシュが必要で、パブリッシュをするとオートメーションが実際にアクティベートされる仕組み。Builderアプリケーションを作り込む画面。テキストボックスの中にデータセルを配置しており、taskというカラムが自動で引っ張ってこれるようになっている。アップビルダーで作り込んだアプリはすぐアプリケーションに反映することができる。ある程度作り込むアプリについてはモバイルとWebで別で作ることができる。app他の人に対してアプリケーションをどのように操作させるかの設定をする画面。権限を管理者にするなど作り込みができる。▶▶モバイルアプリアプリ自体はハニーコードでが出力するのではなくアプリから読み込めるフロントエンドを出力するため、それぞれiTunes等からダウンロードする必要あり。Communityデータレイクアーキテクチャについてこれから5Gになり、アプリケーションの処理能力・SP自体のパフォーマンスも上がります。Select▶▶既存分析システムの課題クラウドを使わない場合、高いDWH(データウェアハウス)が必要だが、一度投資してしまうと作り変えることが難しくなってしまう。ユーザーの要望の変化についていけなくなるので、クラウドを使っていつでも作り変えられるようにしよう、というのが1つの考え方としてあるので今回はそのご説明をしていただきました。▶▶DWHの課題DWHの課題としては、途中でユーザーの要望が変わると作り変えられず、不可逆状態になってしまうこと。そこで、DWHをいつでも作り変えられるようにすればいいので、データを2種類同時に保存しておくという考え方をしている。データレイクを使った解決策としては「生」のままのデータと加工したデータとを両方保存しておき、とにかくフロントエンドから上がってくるデータを保存、他のストレージの領域に加工したデータを保存するというもの。従来は、データベースを中心に他のアプリと連携させていくが、S3というストレージを中心においてあらゆるシステムを連携させていく。S3から一時的にデータを引っ張ってきてデータを処理するサービス3つを紹介していただきました。Redshiftカラム型データベースといわれるDWHのサービス。通常のDWHに加えて、Spectrumという機能を持っているのでデータのSQL操作ができる。EMRHadoop基盤。S3に分散型ファイルシステムかのようなコマンドを発行する機能をもっている。分散型ファイルシステムを構築する場合、複数クラスタを数クリックでまとめて立ち上げることができるのが特徴。従量課金なので、必要な時間だけクラスターを稼働することができ、低コストなのも魅力の1つ。S3に入っているデータにSQLを発行できる。使っていない間はお金がかからず、コスト効率がいい。Athenaともに、ODBCとJDBCのインターフェースを持っているため、おおよそすべてのBIツールとの連携が可能。QuichSightがありルックアンドフィールとしてはHoneycodeと似ている。Honeycodeとの違いとしては、グラフを出力することをメインとしている点。外部のデータベースとの連結もできるのでダッシュボード的な使い方をするならばこちらを使う。Glueサーバレス型で、非構造化データを構造化データにするETLサービス。データソースにカラムが1つ追加されても、自動で判別してくれるのでデータソースの変更の際に過去設定済みのジョブの設定変更せずに自動化が期待できる。サーバレス型なので、使っていないときは費用はかからない。▶▶まとめ・データレイクアーキテクチャの全体図データレイクS3を中心として、データのプリプロセス・分析・可視化に対応しているのがデータレイクアーキテクチャとなっている。参加者の方からはこんな感想もいただきましたよ。チェックしてみてくださいね。最後に、今回ご登壇頂いた亀田さん、Mitzさん、参加者の皆さま、ありがとうございました!以上で今回のイベントレポートは以上となります♪今後のイベントもお楽しみに。StreetではIT・テクノロジーに関する様々なイベントや勉強会を開催しています!参加ご希望の方はフォームよりご登録をお願いいたします。Streetについてコミュニティ。