Amazon Web Services ブログ
Tag: Analytics
Amazon Finance Automationが重要な財務アプリケーションを動かすため、AWSの目的特化型データベースを使って業務データストアを構築した事例について
Amazon Finance Automation (FinAuto) は Amazon Finance Op […]
AJA SSP が Apache Iceberg と AWS Glue Data Catalog でペタバイトスケールのデータ基盤の柔軟なクエリエンジンの選択とクエリの高速化を実現
※ この記事はお客様に寄稿いただき、AWS が加筆・修正したものとなっています。 株式会社 AJA は、株式会 […]
Amazon MWAA v1.x から v2.x へのアップグレードのベストプラクティス
Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) は、データ駆動型の意思決定をする組織にとって重要な基盤となっています。複雑なデータパイプラインを管理するためのスケーラブルなソリューションとして、Amazon MWAA は AWS サービスとオンプレミスのシステム間でシームレスなオーケストレーションを実現します。AWS がインフラストラクチャを管理していますが、お客様は責任共有モデルに従って Amazon MWAA 環境の更新を慎重に計画し実行する必要があります。
[教育業界向け] 手を動かしながら学ぶデータ分析ワークショップ [開催報告]
アマゾン ウェブ サービス ジャパン(以下、AWS)は 2025 年 5 月 30 日に、「 [教育業界向け] 手を動かしながら学ぶデータ分析ワークショップ」を AWS Startup Loft Tokyo にて開催しました。 近年、個別最適な学びと協働的な学びの実現に向けて教育業界におけるデータ分析の重要性が増しています。 本イベントでは、初等中等教育、EdTech のシステム構築に関わるベンダー、パートナー企業の方々をお招きし、教育業界におけるデータ利活用や AWS における実現方法に関して振り返りつつ、Amazon QuickSight を活用した教育データ分析ダッシュボードの構築を中心にハンズオンを体験していただきました。当日お集まりいただいた総勢 40 名以上の皆様には、改めて御礼申し上げます。本ブログではその開催報告をお届けします。
NTTドコモのモバイルネットワークにおけるサービス障害検知の迅速化(第二弾)
1. はじめに 本稿では、株式会社 NTT ドコモにおいて、モバイルネットワークにおける障害検知の迅速化に向け […]
NTTドコモのモバイルネットワークにおけるサービス障害検知の迅速化(第一弾)
1. はじめに 昨今のモバイルネットワーク は、人同士のコミュニケーションツールから、いまでは決済、物流など様 […]
Trusted Secure Enclaves on AWS で国家安全保障と防衛任務のデータを保護する方法
国家安全保障や防衛機関が直面するデータ共有の課題に対し、AWS の Trusted Secure Enclaves (TSE) がどのように解決策を提供するかを解説します。TSE は厳格なセキュリティ基準を満たしながら、クラウドの利点を活かせる分離構成を実現。Amazon Security Hub や GuardDuty などのセキュリティサービスを自動デプロイし、数ヶ月かかる安全な環境構築を数時間に短縮できます。NATO のデジタルトランスフォーメーションにも貢献する、ミッション重視のソリューションについて詳しく紹介します。
OpenSearch Magazine Vol.2
みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの深見です。OpenSearch Magazine の第 2 […]
AWS Lambda と AWS Glue Iceberg REST エンドポイントを使用した PyIceberg による軽量な分析環境の実現
Apache Iceberg は、データレイクで人気の選択肢となっています。ACID (原子性、一貫性、独立性、永続性) トランザクション、スキーマ進化、タイムトラベル機能を提供します。Iceberg テーブルは、Apache Spark や Trino などの様々な分散データ処理フレームワークからアクセスできるため、多様なデータ処理のニーズに対して柔軟なソリューションとなります。そのような Iceberg を扱うためのツールの中で、PyIceberg は分散コンピューティングリソースを必要とせずに、Python スクリプト上でテーブルのアクセスと管理を可能にします。
この投稿では、AWS Glue Data Catalog と AWS Lambda と統合された PyIceberg が、直感的な Python インターフェースを通じて Iceberg の強力な機能を活用するための軽量なアプローチを提供する方法を示します。この統合により、チームはほとんどセットアップやインフラストラクチャの依存関係の設定を行わずとも Iceberg テーブルの操作や利用を開始できることを説明します。
Apache Iceberg on AWS Glue Data Catalog における同時書き込み競合の管理
この記事では、Iceberg テーブルで信頼性の高い同時書き込み処理メカニズムを実装する方法を示します。Iceberg の同時実行モデルを探り、一般的な競合シナリオを検討し、自動再試行メカニズムと、カスタムの競合解決ロジックが必要な状況の両方の実用的な実装パターンを提供して、レジリエントなデータパイプラインを構築します。また、AWS Glue Data Catalog テーブル最適化による自動コンパクションのパターンについても説明します。