推奨データレイヤー - AWS 規範的ガイダンス
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 推奨データレイヤー 個人を特定できない情報 (PII) データなど、機密性の低いデータを扱う場合は、のデータレイクに少なくとも 3 つの異なるデータレイヤーを使用することをお勧めしますAWS クラウド。 ただし、データの複雑さやユースケースによっては、追加のレイヤーが必要になる場合があります。たとえば、機密データ (PII データなど) を扱う場合は、追加の Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットをlanding zone として使用し、ローデータレイヤーに移動する前にデータをマスクすることをおすすめします。詳細については、このガイドの 機密データの受け渡し セクションを参照してください。 各データレイヤーには個
データレイヤー内の S3 バケットの命名 - AWS 規範的ガイダンス
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 データレイヤー内の S3 バケットの命名 以下のセクションでは、データレイクレイヤーの Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットで、その命名構造について説明します。ただし、S3 バケット名とパス名は組織の要件に応じてカスタマイズできます。アーカイブ、バージョン管理、アクセス、暗号化の要件はレイヤーごとに異なる可能性があるため、レイヤーごとに個別の S3 バケットを作成することをお勧めします。 次の図は、複数のビジネスユニット、ファイル形式、パーティションの分離を含む、3 つの推奨データレイクレイヤー内の S3 バケットの推奨命名構造を示しています。データパーティションは組織の要件に応じて調整できますが、MSCK R
AWS Lake Formationの概要を図と用語で整理する - Qiita
AWS Lake Formationをざっくりと理解するために基本的な概念とコンポーネントを、図と用語で整理してみます。 AWS Lake Formationとは？ AWSでデータレイクを構築・運用するためのマネージドサービス 実体は、ほぼAWSの各種サービスをラップしたもの(Glue, IAM, S3, etc..) データレイク専用にアクセス制御を行うために、IAMとは別に独自の権限管理機構を持つ 実データも保持しセキュリティ向上と権限管理が簡単に行えるAWS Glueという印象 IAMやGlueを個別に駆使してデータレイクを構築・運用するよりデータレイクに特化していて扱いやすい ざっくりした概念図 図にするとかなりシンプル。 備考 公式ドキュメント (2020/02/04時点では英語のみ) 公式マンガがあるよ Lake Fromationの根っこにはAWS GlueがあるためAWS
AWS Lake Formationの導入効果
はじめに こんにちは、D2Cインフラエンジニアの小川です。 先日、社内分析基盤のリプレイスに伴い、AWS Lake Formation導入を行い多方面でのシステム改善を実現しました。本記事では、Lake Formationを導入をしてよかったことをご紹介したいと思います。 背景 Lake Formationの導入に至る背景として、大きく以下2点がありました。 データの二重管理 分析基盤環境のあるAWSアカウントと、分析対象のデータの格納先のAWSアカウントが、複数アカウントおよび異なるリージョンにまたがっていました。これにより、分析基盤環境のあるAWSアカウントで、データの格納先AWSアカウントからデータの定期移行をする必要があり、この運用方法では以下の課題がありました。 コスト増 データの二重保存料金の発生 AWS間のデータ転送料金の発生 管理者・ユーザー（分析者）の負担 データ転送に時
データレイク - Wikipedia
データレイク (Data lake) は構造化/非構造化データやバイナリ等のファイル含めたデータを一元的に格納するデータリポジトリ。一般的に、データレイクはレポート、可視化、分析、機械学習に利用されるエンタープライズのデータのコピーや返還後のデータを一カ所に集約する。データレイクはリレーショナルデータベースの構造化データ（列と行）や、半構造化データ（CSV、ログ、XML、JSON）、非構造化データ（Eメール、ドキュメント、PDF）、バイナリデータ（画像、音声、映像）を含めることができる。 適切に管理されておらず、ユーザが意図するデータへのアクセシビリティが低く、小さな価値しか提供できない低品質のデータレイクはデータの沼と表現される[1]。 背景[編集] Pentaho のCTOであるJames Dixonが、データマートと対比してこの概念を提唱したと主張している[2]。彼はデータマートにお
Data lake - Wikipedia
Example of a database that can be used by a data lake (in this case structured data) A data lake is a system or repository of data stored in its natural/raw format,[1] usually object blobs or files. A data lake is usually a single store of data including raw copies of source system data, sensor data, social data etc.,[2] and transformed data used for tasks such as reporting, visualization, advance
bliki: Data Lake
Data Lake is a term that's appeared in this decade to describe an important component of the data analytics pipeline in the world of Big Data. The idea is to have a single store for all of the raw data that anyone in an organization might need to analyze. Commonly people use Hadoop to work on the data in the lake, but the concept is broader than just Hadoop. When I hear about a single point to pul
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Data lake zones and containers - Cloud Adoption Framework
Amazon.co.jp: AWSではじめるデータレイク: クラウドによる統合型データリポジトリ構築入門: 上原誠, 志村誠, 下佐粉昭, 関山宜孝: 本
