Advanced (300) | Amazon Web Services ブログ

データ転送を簡素化: Amazon AppFlow を利用した Google BigQuery から Amazon S3 への転送

昨今のデータドリブンな世界では、様々なプラットフォーム間でデータを簡単に移動して分析できることが不可欠です。フルマネージド型のデータ統合サービスである Amazon AppFlow は AWS サービスと SaaS アプリケーション間のデータ転送を効率化する最前線に立ってきており、現在は Google BigQuery にも対応しています。このブログ記事では、Amazon AppFlowの Google BigQuery コネクタがGoogle のデータウェアハウスから Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) にデータを転送するプロセスを簡略化する手法と、マルチクラウドデータアクセスの民主化を含めたデータ専門家や組織にとっての大きなメリットについて解説します。

Amazon S3 におけるマルチテナント SaaS データのパーティション化と分離

多くの software-as-a-service (SaaS)アプリケーションはマルチテナントデータを Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) に保存しています。Amazon S3 にマルチテナントデータを配置するには、バケットとキーにテナントデータをどのように分散させるかを考える必要があります。また、SaaS ソリューションのセキュリティ、管理性、パフォーマンスを損なうことなく行う必要があります。この記事では、 Amazon S3 でテナントデータをパーティション化する際に適用できるさまざまな戦略を説明します。

Amazon OpenSearch Service は Multi-AZ with Standby を利用した 99.99% の可用性をサポート

AWS は OpenSearch Service の新しいデプロイメントオプションである Multi-AZ with Standby を発表しました。これにより、高頻度の監視、迅速な障害検出、障害からの迅速な回復などの重労働を軽減し、インフラ障害が発生した場合でもドメインの可用性とパフォーマンスを維持できるようになります。Multi-AZ with Standby を使用すると、ドメインは 99.99% の可用性と一貫したパフォーマンスを実現できます。

AWS Step Functions の Distributed Map と再実行機能を使用した効率的な ETL パイプラインの構築

AWS Step Functions は、完全マネージドのビジュアルワークフローサービスで、AWS Glue、Amazon EMR、Amazon Redshift などのさまざまな抽出・変換・読み込み (Extract, Transform, Load; ETL) テクノロジーを含む複雑なデータ処理パイプラインを構築できます。Step Functions では、失敗、中止、タイムアウトしたステートからワークフローを再実行できるようになりました。この投稿では、Step Functions のDistributed Map ステートを使用して、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) のテーブルからデータをエクスポートする ETL パイプラインジョブをご紹介します。その後、障害をシミュレートし、新しい失敗したステートから再実行する機能を使用して、障害が発生したタスクを障害発生地点から再起動する方法をデモンストレーションします。

SAP HANA の高可用性テストを自動化

アプリケーションの耐障害性を理解し、デプロイされたアプリケーションが目標復旧時間を満たしていることを確認するには、高可用性テストが必要です。多くの組織では、監査プロセスへの準拠を維持するために、高可用性構成を時々テストする必要もあります。このブログで詳しく説明されているソリューションは、AWS SAP プロフェッショナルサービスチームが多くのお客様と共同で行った SAP HANA ワークロードの高可用性クラスタのデプロイとテストを自動化した結果です。これらのテストシナリオを自動化し、チームの時間を大幅に節約し、監査プロセスのコンプライアンスを維持するための出発点として使用できるサンプルコードを共有します。