概要 troccoの生みの親で、現プロダクト責任者をしている @hiro_koba_jp です。 troccoアドベントカレンダー2022の1記事目書いていきます！（みんなも参加してね） データ分析やデータエンジニアリングにおいてETL(Extract Transform Load)という言葉を耳にしたことがある方は多いのではないでしょうか？ 一方、「ETLではなくELT（音楽グループではない）が主流になりつつある」といったような論調も増えてきました。 この記事では、ETLとELTの違いや、なぜELTにシフトしつつあるのか、この先どうなるのか（予想）について、私なりの見解を書いてみようと思います。 一昔前まではETLパターンが多かった Redshiftが登場した2013年頃、人々はデータレイク層はS3上で構築し、データウェアハウス層〜データマート層はRedshift上に組む人が多かったよう
データ基盤チーム0人で運用は回るのか？！ 前人未踏チャレンジ・クックパッドデータ基盤のすべて2020 - クックパッド開発者ブログ
技術部データ基盤グループの青木です。 ここ1、2年はなぜか成り行きでBFFをでっちあげたり、 成り行きでiOSアプリリニューアルのPMをしたりしていたので あまりデータ基盤の仕事をしていなかったのですが、 今年は久しぶりに本業に戻れたのでその話をします。 突然の1人チーム、そして0人へ…… 今年のデータ基盤チームは消滅の危機から始まりました。 間違いなく去年末は5人のチームだったと思うのですが、 メンバーがイギリスへグローバルのデータ基盤チームを作りに行ったり、 山へ検索システムを直しに行ったり、川へレシピ事業の分析業務をやりに行ったり、 海へ広告のエンジニアリングをしに行ったりするのをホイホイと気前よく全部聞いていたら、 なんと4月から1人だけのチームになってしまいました。 事はそれで終わりません。 恐ろしいことに10月にはわたし自身も育休に入ることになったので、 10月はデータ基盤が0
こんにちは、佐々木です。年末に書こうと思って、すっかり忘れていた宿題です。 2022年末のre:InventのキーノートでAWSのCEOであるAdam Selipskyが、『A Zero ETL future』という概念が提唱しました。言わんとすることは解るのですが、これは一体どういう文脈で、なんのためなのだろうと疑問に思う方は多いと思います。そこで、自分なりにデータ分析を取り巻く現状と課題、ゼロETLの概念が出てきた理由をまとめてみます。これは私自身の思考なので、全然違う可能性が高いですので、悪しからず。 データ分析とETLの現状と課題 ゼロETLの話をする前に、データ分析とETLの現状の話をしましょう。データ分析をする際には、必ずデータが必要です。では、そのデータはどこからやってくるのか？単一のシステム内で分析する場合もありますが、多くの場合はいろいろなシステムから必要なデータを集めて
7年使ったRedshiftから6ヶ月かけてSnowflakeへ移行した話 〜手の内全部お見せします〜
SNOWDAY JAPAN 2023で「7年使ったRedshiftから6ヶ月かけてSnowflakeへ移行した話 〜手の内全部お見せします〜」というタイトルで登壇した資料です。 https://www.snowflake.com/about/events/snowday-japan-2023/?lan…
# 参考資料 - イミュータブルデータモデル(入門編) - https://www.slideshare.net/kawasima/ss-40471672 - イミュータブルデータモデル(世代編) - https://www.slideshare.net/kawasima/ss-44…
300コア近くのRedshiftクラスタを運用している広告配信プロダクトでSnowflakeを検証した結果をご紹介します。
ナカミチといいます。freeeのデータ基盤でエンジニア業に勤しむ日々です。 今回は長年freeeの分析環境を支えてくれたRedshiftをBigQueryに移行したお話。 なお技術的な詳細までは触れず、移行プロジェクト全体に関して記述しています。 (Techieな記事を期待した方スミマセンｍｍ) 移行の規模はどんなもんか ボリューム的にはざっと下記の通りです。 テーブル数: 約2,000テーブル データ量: 約180TB(snappy) クエリ数: 約500件 移行期間: 約1年4ヶ月(準備期間含む) そもそもなんで移行したの？ 大別すると移行を決めた理由は3つほど。 パフォーマンス向上が見込めた 手段を多様化したい エンジニアリソースの最適化 以下にそれぞれ細かく記述します。 1. パフォーマンス向上が見込めた SQLによりますが、それまで使っていたRedshift環境と比べて平均5〜6
［速報］Amazon AuroraのOLTPとRedshiftのDWHを統合する「Amazon Aurora zero-ETL integration with Amazon Redshift」発表。AWS re:Invent 2022
Amazon Web Services（AWS）の年次イベント「AWS re:Invent 2022」が米ラスベガスで開催中です。 2日目の基調講演には、AWS CEOのAdam Selipsky氏が生バンドの演奏とともに登場しました。 Selipsky氏は、さまざまなデータを分析する上で多数の分析ツールのあいだでデータを転送しなければならない問題を指摘し、データ転送ツールであるETLがなくなることが同社のビジョンだと説明。 新サービスとして「Amazon Aurora zero-ETL integration with Amazon Redshift」を発表しました。 Amazon Auroraは高速なトランザクション処理を特徴とするリレーショナルデータベースであり、Amazon Redshiftは大規模データの高速分析を特徴とするデータウェアハウスのサービスです。 新サービス「Amaz
S3データレイクをAWSの分析サービスを使って有効活用する #AWS-06 #AWSSummit | DevelopersIO
本記事は、AWS Summit Japan 2021のセッション動画、「AWS-06: 貯めるだけじゃもったいない！AWS 分析サービスを使ったデータレイクの有効活用」のレポート記事です。 「データはとりあえずS3に溜めておけ！」とデータレイクっぽいものは作れたけど上手く使いこなせていない方、それなりにいらっしゃるのではないでしょうか？本セッションでぜひAWSの分析サービスの活用術をおさらいしてみてください。 概要 データの持つ力を活かす方法としてデータレイクがありますが、データレイク上にデータは貯まってきたものの、どう有効活用すればいいか悩んだ経験はないでしょうか？データレイクに存在するデータと分析ツールと組合せ、活用する方法として、“レイクハウスアプローチ”があります。本セッションでは"レイクハウスアプローチ"の考え方を紹介すると共に、どのようなAWSサービスを用いて"レイクハウスアプ
［速報］Amazon S3にファイルを置くとAmazon Redshiftに自動で取り込まれる「Amazon Redshift auto-copy from S3」発表
［速報］Amazon S3にファイルを置くとAmazon Redshiftに自動で取り込まれる「Amazon Redshift auto-copy from S3」発表 Amazon Web Services（AWS）は、米ラスベガスで開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2022」で、Amazon S3からAmazon Redshiftへデータを自動的にコピーする新サービス「Amazon Redshift auto-copy from S3」を発表しました。 これによりETLやデータロードのためのツールなどを用いることなく、簡単にAmazon Redshiftへデータを流し込めるようになります。 Amazon S3にファイルを置くとRedshiftに自動で取り込まれる Amazon Redshiftは大規模なデータを保存し分析を行う、データウェアハウスの機能を提供するサービス
The SQL Editor and Database Manager Of Your Dreams
A modern, easy to use, and good looking SQL client for MySQL, Postgres, SQLite, SQL Server, and more.
Amazon Redshift MLは、Amazon Redshiftクラスタから直接機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイすることが可能で、単純なSQLクエリを使用してモデルのトレーニングに使用するデータと、予測する出力値を指定することで、機械学習モデルを作成できる。 機械学習モデルの作成後は、指定されたデータをAmazon RedshiftからS3バケットへエクスポートし、Amazon SageMaker Autopilotを呼び出してデータを準備し、適切なビルド済みアルゴリズムを選択してトレーニングを行う。 トレーニングやコンパイルなど、関連するすべての処理が、Amazon Redshift、S3、SageMakerの連携によって行われ、モデルのトレーニングが完了すると、Amazon Redshift MLはSageMaker Neoでモデルをデプロイ用に最適化し、SQL関数と
DynamoDB から Redshift へデータ移送する話 （RedshiftのSUPER型の利用事例） - KAYAC Engineers' Blog
こんにちは。技術部のSRE所属の池田です。 この記事では、昨年の2020年12月にPreviewが発表されたRedshiftの汎用データ型 SUPER の利用事例として、DynamoDBからRedshiftへデータ移送する話をします。 汎用データ型SUPERは、2020/12/9に 『Amazon Redshift が、ネイティブ JSON と半構造化データ処理のサポートを発表 (プレビュー) 』という記事が公開され、2021年04月時点でもPreview状態です。 このSUPER型は、ログやDynamoDBストリームに見られるJSONおよび半構造化データと非常に相性がよく、使い始めてみると【素晴らしい！】と言う感想を得るので、皆様も是非使ってみてください。 背景 2021年4月現在では、Tonamel という大会プラットフォームサービスのデータ基盤 構築業務・整備を行っております。 To
Amazon Redshift Serverless が新機能を備えて一般公開開始 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Redshift Serverless が新機能を備えて一般公開開始 昨年の re:Invent で、Amazon Redshift Serverless のプレビュー版を紹介しました。これは、データウェアハウスのインフラを管理しなくても、自由にデータを分析できるAmazon Redshift のサーバーレスオプションです。データを読み込んでクエリを実行するだけで利用でき、料金は使用した分だけです。これにより、利用頻度が少ない分析処理や夜間のみ実行されるワークロードなど、データウェアハウスを常時利用しないユースケースの場合に、より多くの企業がモダンデータ戦略を構築することができます。また、データ利用ユーザーが拡大している新しい部門において、データウェアハウスインフラストラクチャを所有せずに分析を実行したいというニーズにも適用でき
[レポート]『事例に学ぶ、データ統合を効率化してデータドリブンな組織を作るためのAWS活用術』を開催しました | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 サービスソリューション部 サービス開発部のしんやです。 去る2022年03月11日(金)、『事例に学ぶ、データ統合を効率化してデータドリブンな組織を作るためのAWS活用術』と第して、プレミアアンチエイジング様に御登壇頂く形でクラウドを活用したデータドリブンな組織づくりについて事例発表頂くセミナーを開催致しました。 【3/11（金）】事例に学ぶ、データ統合を効率化してデータドリブンな組織を作るためのAWS活用術 | DevelopersIO このセミナーでは、プレミアアンチエイジング様によるDWH導入事例、及び導入に際して選定頂く形となった、クラスメソッドが提供するAWSなどのクラウドDWHを活用したデータ統合基盤サービス「カスタマーストーリーアナリティクス（CSアナリティクス）」についての紹介がなされました。当エントリではその内容についてレポートします。 目次
![[レポート]『事例に学ぶ、データ統合を効率化してデータドリブンな組織を作るためのAWS活用術』を開催しました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6de29832fb74d83eba15b9c8e4a666207f74d12b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F02%2F220311_csa_webinar.png)
Amazon Redshift Serverless 本番環境に向けた「設定をカスタマイズ」による環境構築手順 | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部コンサルティングチームの石川です。「デフォルト設定を使用」で構築するのであれば、ワンクリック3分で構築可能です。 しかし、本番環境のように任意のVPCに構築するには「設定をカスタマイズ」による環境構築が必要です。 1つ目のRedshift Serverless環境の構築は、「デフォルト設定を使用」を用いた環境構築 もしくは「設定をカスタマイズ」による環境構築のいずれかです。2つ目以降は、下記のサーバーレスダッシュボードの[ワークグループを作成]から環境構築します。この手順は、「設定をカスタマイズ」とほぼ同じで、RPUの設定が追加されたものとそれほど変わりません。 本日は、Redshift Serverlessを構築するための設定項目の整理して、「設定をカスタマイズ」による環境構築する手順について解説します。 環境構築するための設定項目 最初にRedshift S
Redshift ServerlessとProvisioned Cluster のちょっとした違い
https://finatext.connpass.com/event/264064/ こちらの登壇資料です。
Amazon Aurora, Redshift, DynamoDBのワークロード別性能を比較する - Qiita
はじめに AWSが提供する代表的なDBサービスには、クラウド前提で設計されたRDBのAmazon Aurora、 データ分析特化型RDBのAmazon Redshift、ワイドカラム型DB(NoSQL)のAmazon DynamoDB1があります。AWSの各DBサービスの使い分けについては、一般的には概ね業務系システムのDBにはAuroraやDynamoDB、分析系システムのDBにはRedshiftを利用すれば良いとされていますが2、その根拠について定量的に確かめてみたいと思ったので、実際にOLTP/OLAPワークロード別の負荷をかけて各DBサービスの性能特性の違いについて確認してみました。 ※実際のシステム性能は様々な条件により変動します。あくまでも参考情報の一つとして捉えていただきますようお願いします。 前提知識 まず前提となる考え方として、OLTP/OLAPワークロードについて概説し
Amazon Redshift の 進化の歴史とこれから/redshift-evolution-2021
2021.04.06 Data Engineering Study #7「Redshift最新アップデートと活用事例」 講演資料「Amazon Redshift の進化の歴史とこれから」 https://forkwell.connpass.com/event/203403/ 更新: 2021.05.03 SUPER, Data Sharing GA に伴う変更 2021.05.28 Redshift ML GA に伴う変更
Introducing Amazon Redshift Serverless – Run Analytics At Any Scale Without Having to Manage Data Warehouse Infrastructure | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon Redshift Serverless – Run Analytics At Any Scale Without Having to Manage Data Warehouse Infrastructure We’re seeing the use of data analytics expanding among new audiences within organizations, for example with users like developers and line of business analysts who don’t have the expertise or the time to manage a traditional data warehouse. Also, some customers h
RedshiftのMERGE SQL commandがGAになりましたね。 - KAYAC Engineers' Blog
SREチームの池田です。 今回はAmazon RedshiftのMERGE SQL commandがGAになりましたので、MERGE SQL commandの何が嬉しいのかを話をしたいと思います。 SRE連載 4月号になります。 aws.amazon.com 3行でまとめ RedshiftのMERGE SQL commandがGAになりました。 Bulk UpsertをSQL1文で実行できるものです。 以前と比べるとスッキリします。 複数のデータソースから算出されるレポートの更新に使うと嬉しい。 以前のRedshiftにおけるBulk Upsertについて ご存知かもしれませんが、『なかったらInsert、あったらUpdate』を通称Upsertといいます。 Redshiftにおける、Upsertのやり方ですがMERGE SQL commandが出る前のRedshiftでは以下のドキュメン
Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift is now generally available | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift is now generally available “Data is at the center of every application, process, and business decision,” wrote Swami Sivasubramanian, VP of Database, Analytics, and Machine Learning at AWS, and I couldn’t agree more. A common pattern customers use today is to build data pipelines to move data from Amazon Aurora to Amazon R
Engineering Education
Prerequisites In this tutorial, one ought to have the following: Basic React and Javascript knowledge. Understanding of npm and how to install from npm Atom or Visual studio code and npm installed...
AWS announces Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift (Public Preview)
Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift is now available in public preview. This feature enables near real-time analytics and machine learning (ML) on petabytes of transactional data stored in Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition. Data written into Aurora is available in Amazon Redshift within seconds, so you can quickly act on it without having to build and maintain comple
Amazon Redshiftがマテリアライズドビューの正式サポート開始。頻繁に実行されるクエリなどがより高速に
Amazon Redshiftがマテリアライズドビューの正式サポート開始。頻繁に実行されるクエリなどがより高速に Amazon Web Services（AWS）が提供しているデータウェアハウス向けデータベースのAmazon Redshiftで、新機能としてマテリアライズドビューの正式サポートが発表されました。 New #AWSLaunches! AWS Resource Access Manager is Now Available in the Middle East (Bahrain) Region Amazon Redshift introduces support for materialized views (Generally Available)https://t.co/lB0bBYdvnl pic.twitter.com/JRVhK3ekRc — Amazon Web S
5年ほど前、ビッグデータとアナリティクスをめぐる誇大広告はたくさんありましたが、今日では、この業界は現実的に誇大広告に応え、ビジネスを前進させる根本的な力へと変貌を遂げています。この数年間で、毎秒生成されるデータの量は飛躍的に増加しました。このため、分析ワークロードを効率的に処理するエンタープライズ向けクラウドデータウェアハウス技術が登場することになったのです。 データウェアハウスは、データを効率的に活用し、深い洞察を得るのに欠かせないものとなっています。となると、どのデータウェアハウスが自分のビジネスに最適なのかが大きな問題になってきます。Amazon Redshift、Google BigQuery、そしてSnowflakeの三大データウェアハウスを検討してみましょう。強力なリレーショナルDBMS（データベース管理システム）のデータベースモデルであるRedshiftとSnowflake
Go言語のためのRedshift Data API sql driver 『redshift-data-sql-driver』 - KAYAC Engineers' Blog
この記事はAWS Analytics Advent Calendar 2022の16日目です。 こんにちは、SREチーム所属の@mashiikeです。 13日目にも記事を書いて、なんと欲張って2回目も書いてます。 13日目の記事は『redshift-data-set-annotator』に関してでした。 このような形で、私は用途がニッチな物を作ることが多いのですが、本日はニッチシリーズの中からGo言語のためのRedshift Data API sql driverについて話します。 Redshift Data API Redshiftへ接続する際は、通常VPCへのアクセスが必要になります。 (Public AccessibilityをONにすればその限りではありませんが、セキュリティを考えると中々ONにすることはためらわれます。） そのため、psqlクライアント等を使って手元から接続するの
【レポート】Amazon Redshift クエリパフォーマンスチューニング Deep Dive(AWS-36) #AWSSummit | DevelopersIO
【レポート】Amazon Redshift クエリパフォーマンスチューニング Deep Dive(AWS-36) #AWSSummit どーも、データアナリティクス事業本部コンサルティングチームのsutoです。 この記事は、5月26日に行われた AWS Summit Tokyo（2023）のセッション『Amazon Redshift クエリパフォーマンスチューニング Deep Dive(AWS-36) 』のセッションレポートとなります。 セッション概要 経験や勘に頼らず、Amazon Redshift のクエリのボトルネックをシステマチックに分析してチューニングする実践的な手法を紹介します。マネジメントコンソールやシステムテーブル・ビューから時間ベースでボトルネックを特定して、チューニングを行う手法を理論と実践の両面から実例を交えて紹介します。 スピーカー アマゾン ウェブ サービス ジャ
SNOWDAYで紹介しきれなかったRedshiftとSnowflakeの違い42選 - REVISIO Tech Blog
REVISIOのエンジニア片岡です。 先日2月14日、Snowflakeの大規模イベントSNOWDAY JAPANに参加・登壇してきました。 登壇資料はこちら。 speakerdeck.com ANAインターコンチネンタルホテル東京＋オンラインでの開催でしたが、オフラインイベントの独特の雰囲気と盛り上がりを久しぶりに体感できて非常に楽しかったです。 沢山の興味深いセッションや趣向を凝らした会場設営、コミュニティイベント含めてSnowflakeの世界観が感じられたイベントでした。 さて、タイトルにあるようにSNOWDAYでは時間の都合で紹介しきれなかった部分があったので、ここに書いておこうと思います。 RedshiftとSnowflakeは別の製品なので、当然違いは沢山あります。 ただ、Redshiftを色々なシーンで使用している状況から移行しようとするのであれば、ある程度同じ挙動をして欲し
Amazon Aurora MySQLとAmazon Redshiftをニアリアルタイムに同期する「Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift」パブリックプレビュー
Amazon Aurora MySQLとAmazon Redshiftをニアリアルタイムに同期する「Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift」パブリックプレビュー Amazon Web Services（AWS）は、Amazon Aurora MySQLのデータをAmazon Redshiftにニアリアルタイムで同期させる新サービス「 Amazon Aurora MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift」（以下、ゼロETL）をパブリックプレビューとして提供開始したことを発表しました。 東京リージョンでも利用可能となっています。 OLTPのデータをほぼリアルタイムに分析可能に Amazon Auroraは高速なトランザクション処理を特徴とするリレーショナルデ
AQUA (Advanced Query Accelerator) – A Speed Boost for Your Amazon Redshift Queries | Amazon Web Services
AWS News Blog AQUA (Advanced Query Accelerator) – A Speed Boost for Your Amazon Redshift Queries Amazon Redshift already provides up to 3x better price-performance at any scale than any other cloud data warehouse. We do this by designing our own hardware and by using Machine Learning (ML). For example, we launched the SSD-based RA3 nodes for Amazon Redshift at the end of 2019 (Amazon Redshift Upda
【資料＆動画公開】AWSで実践！ビジネスを変革するデータ活用ソリューション | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 【資料＆動画公開】AWSで実践！ビジネスを変革するデータ活用ソリューション 2021年3月25日に「AWSで実践！ビジネスを変革するデータ活用ソリューション 」というイベントを実施しました。蓄積されたデータをこれから活用されようとお考えの方向けのセミナーで、特に「簡単に始めていただける」という点にフォーカスして、AWSのソリューションアーキテクトよりご説明しましたた。 今回このセミナーの資料や動画が公開になりましたので、以下で紹介します。 気軽にはじめるデータ可視化と機械学習による分析（講師：アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 アナリティクス ソリューションアーキテクト 下佐粉 昭） 本セッションでは、可視化ソリューションにフォーカスし、可視化のメリットやそれを実現する課題を整理した後、Amaozon QuickSightによって、どのよ
[新機能] Amazon Redshift Federated QueryがGAになったので試してみました | DevelopersIO
昨年のre:Invent2019で発表されたAmazon RedshiftのFederated QueryがGA（Generally Available：正式リリース）になりました！クラスタバージョン1.0.14677から利用可能なので早速試してみました。 Amazon Redshift Federated Querying is Now Available! 1⃣What's New - https://t.co/dbZjTSTX2z 2⃣Use Cases - https://t.co/y8NS5JaMhC 3⃣Getting Started Using CloudFormation - https://t.co/Pz9wmqK29d pic.twitter.com/ghi8O9m6JS — Jeff Barr ☁️ (@ ? ) (@jeffbarr) April 16, 2020
Amazon Bedrock Knowledge Base の構造化データ取得はどこまで複雑なクエリに対応できるか - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） この記事は Amazon Bedrock Advent Calendar 2024 23日目の投稿です。 Amazon Bedrock Knowledge BaseのデータベースとしてRedshiftを指定して、構造化データを検索し、その結果を元に回答を生成することができるようになりました。 現在のところ、データベースとしてはRedshiftのみに対応しています。 Redshiftであれば、Serverless版、クラスタ版いずれも選択が可能です。 この記事ではRedshiftにサンプルとして用意されているTICKITデータセットを用いて、複雑なテーブルに対してどのよ
【開催報告】AWSで実践！Analytics Modernization ～事例祭り編～ | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 【開催報告】AWSで実践！Analytics Modernization ～事例祭り編～ 2022 年 3 月 24 日に「 AWS で実践！Analytics Modernization ～事例祭り編～」を開催しました。今回の事例祭りでは AWS のアナリティクスサービスをご活用いただいている日産自動車株式会社、レバレジーズ株式会社、株式会社シャノン、株式会社カヤック、ビットバンク株式会社、ヤフー株式会社、株式会社 NTT ドコモにご登壇いただきました。本ブログでは各発表内容を紹介します。 自動車開発をサポートする積極的な QuickSight 活用事例紹介 日産自動車株式会社 R&Dデータサイエンス部門 課長 俵道 大輔 氏 資料ダウンロード 日産自動車ではあらゆるデータを一元管理しており、AWS サービスで環境を構築しています。データの
Amazon Redshift now supports Canonical Name (CNAME) or custom domain name, an easy-to-read Domain Name System (DNS) record that routes SQL client connections to either the endpoint of your Amazon Redshift cluster or Amazon Redshift Serverless workgroup. With CNAME, you don’t need to expose your Redshift endpoint in the database connection, which enhances your security and it’s easier to recall and
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事はBeeX Advent Calendar 2024の5日目の記事です。 遅刻しました。(12/5投稿予定だった) ※本記事には一部AWSのプレビュー機能も含まれており、一般公開された際には記事の内容から変更される可能性がありますので、認識の上ご覧ください。 はじめに 先日アメリカのラスベガスで開催された AWS re:Invent 2024では多くのAWSアップデートが発表されました。 本記事ではその中でもAmazon S3 Tablesにフォーカスして検証してみましたので、記録として書いていきます。 ざっくりどんなことをする
本記事は、データパイプラインを簡単に構築できるツールAirbyteでロードジョブを試していきます。 本アドベントカレンダーでは、日本でも海外でもマイナー寄りな製品を取り扱ってきてますが、多分一番知名度があるのがこのAirbyteになるかなと思います。 Airbyteについて Airbyteは2020年にサンフランシスコで創業されたテックカンパニーです。創業からわずか1年でシリーズAに到達し、$26Mの資金調達に成功しているスタートアップで、急激な成長速度で業界から注目を集めています。 Airbyte announces $26M Series A for open-source data connector platform | TechCrunch その最大の特徴は製品をOSSで公開しているという点でしょう。自身のAWSにデプロイすればAirbyteの機能をそのまま使えてしまう導入障壁が
Amazon Redshift + dbt ユーザー必読の書「Best Practices for Leveraging Amazon Redshift and dbt」を読んでみた | DevelopersIO
Amazon Redshift + dbt ユーザー必読の書「Best Practices for Leveraging Amazon Redshift and dbt」を読んでみた データアナリティクス事業本部のコンサルティングチームの石川です。今日は、AWSが執筆した Amazon Redshiftとdbtを活用するためのベストプラクティスをまとめたホワイトペーパーを紹介します。 Best Practices for Leveraging Amazon Redshift and dbt™ リンクから誰でもダウンロードできます。 Redshift + dbtを導入しているけれど、果たしてこれが正しい使い方なのかモヤモヤしている方は少なくないと想像してます。筆者もその一人ですが、そのような方々の道標になれば幸いです。 目次 Abstract Introduction Amazon Reds
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なぜETLではなくELTが流行ってきたのか - Qiita
AWSが提唱するゼロETLとは何か？概念と登場の背景の推察 - NRIネットコムBlog
RDBMSの苦手なことを 如何に乗り越えていくか / challenge-to-rdbms
SnowflakeとRedshiftの比較検証
ありがとうRedshift よろしくBigQuery - freee Developers Hub
SQLで機械学習モデルを作れる「Amazon Redshift ML」が一般提供に
AWS、DWHサービスのサーバーレス版「Amazon Redshift Serverless」を一般提供開始
Redshift と Snowflake の比較：6つの主な相違点
Amazon Redshift announces support for CNAME
Amazon S3 Tablesにデータを投入してAthenaとRedshiftからクエリしてみた - Qiita
自前でデータパイプラインをサクッと構築できる「Airbyte」を試してみた | DevelopersIO
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