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高負荷にも耐えられる動的サイトを作成したい 本要件に対してAmazon S3 Selectを利用したサーバーレスアーキテクチャを提案します 今回とあるシステムのAmazon RDSのデータを元にした 一時的な高負荷を想定しておくべきサイトの構築案件がありました 負荷対策としてAmazon API Gatewayにてキャッシュを行うAmazon S3 Select + AWS LambdaのAPIを作成し、 APIと連携するフロントエンドをAmazon CloudFrontから配信するサーバレスサイト構築事例についてお話します
S3へ出力したCloudWatch LogsのデータをS3 SelectとAthenaで確認してみた | DevelopersIO
Kinesis Data Firehose介し、S3へ出力したCloudWatch LogsのデータをS3 SelectとAthenaで確認してみました。 Kinesis Data Firehoseを使いCloudWatch LogのデータをS3に出力することが可能です。S3をデータソースにしたデータの確認方法は多々あると思いますが、ここではS3 SelectとAthenaを利用しログデータを確認してみたいと思います。本エントリでは、環境構築については割愛していますので、構築については以下ブログを参考にしてください。 CloudWatch LogsのログデータをKinesis Data Firehose経由でS3に出力する なお、ここではS3へ出力されたログデータはAurora監査ログを利用しています。 S3 Select 構成 Kinesis Data Firehose設定 配信ストリー
Amazon S3 Select を使用して、サーバーまたはデータベースなしでデータをクエリする | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon S3 Select を使用して、サーバーまたはデータベースなしでデータをクエリする AWS のソリューションアーキテクトとして、すべてのタイプの顧客とユースケースをサポートしてきました。私たちは定期的に同じフィードバックを受け取っています。システムとインフラストラクチャをデプロイして管理する代わりに、顧客は複雑さと管理オーバーヘッドを削減して、コアビジネスに集中したいと考えています。大量のデータから必要なものを効率的に検索することは難しいため、複雑さとオーバーヘッドが生じます。 この記事では、構造化クエリ言語 (SQL) クエリを使用して、コンマ区切り値 (CSV) ファイルとして Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) にロードされたデータを検索します。以前は、データをクエリするには
こんにちは、CX事業本部の若槻です。 今回はAWSコンソールからAmazon S3 Selectを使ってS3バケット上のファイルを抽出してみました！ Amazon S3 Selectとは Amazon S3 Selectとは、Amazon S3バケット上のCSVやJSON形式のオブジェクトから、必要なデータをSQLライクな構文で効率的に抽出できるAWSの機能です。2018年4月にGAされました。 Amazon S3 Select が一般公開 - What's New with AWS 使ってみた 早速AWSコンソールからS3 Selectをしていきます。 今回はバケットへアップロードした以下の2ファイルに対して行ってみます。 CSV形式のファイル「participant.csv」 JSON Lines形式のファイル「result.json」 CSVファイルの場合 まずCSVファイル「par
PythonでAmazon S3 Selectを使用するときは最後にデータをデコードしよう | DevelopersIO
こんにちは。サービスグループの武田です。 Amazon S3 Select便利ですよね。私も次のエントリなどを参考にPythonで実装し運用していました。 特に問題もなく稼働していたのですが、ある日次のエラーとともに処理が失敗しました。 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode bytes in position 64998-64999: unexpected end of data 調査したところ、どうやら結果に含まれるマルチバイト文字が途中で分割された結果、UTF-8として不正な文字コードとなりデコードに失敗したようでした。 ポイントは次の2点。 S3 Selectは結果が一定以上のサイズの場合、複数のRecordsに分割する RecordsのPayloadはバイト列 つまり、日本語などのマルチバイト文字が結果に含まれる場合、途中で分
S3 Selectを使う際は”s3:ListBucket”権限も付与したほうが良いですよ | DevelopersIO
実装内容 S3 Selectを使った、以下のような構成を実装していました。 ParquetファイルをS3バケットにアップロード S3バケットにはParquetファイル(suffixが.parquet)アップロードでトリガされるS3イベント通知を設定。Lambda関数を実行する。 Lambda関数上でS3イベント通知のイベントペイロードをパースし、アップロードされたファイルに対してS3 Select S3 Selectの結果、レコードヒットしたら所定のSlackチャンネルにメッセージポスト S3 Selectを実行するのに必要な権限は？ S3 Selectを使う際にPrincipal側に必要な権限は、対象バケット内オブジェクトに対する s3:GetObject のみです。 今回の場合はS3 Selectを実行するのはLambda関数なので、Lambda関数にアタッチするロールに以下のようにs
s3s - ディレクトリ検索するようにS3 Selectを実行するOSSを書いた - KAYAC Engineers' Blog
この記事は Tech KAYAC Advent Calendar 2022 の10日目の記事です。 サーバサイドエンジニアのkolukuです。 今回は、ディレクトリ検索するようにS3 Selectを実行する社内向けツールをOSSとして作った話です。 過去のこの人のアドベントカレンダーはこちら（折りたたみ） 2021年 techblog.kayac.com 2020年 techblog.kayac.com TL;DR ディレクトリ検索するようにS3 Selectを実行するOSSを書いた brew install koluku/tap/s3s ALBやCFのログに対しても便利なオプションを用意したため新規プロジェクトでスタートダッシュしやすくなった OSS書くことで今までの学びを活かすことも、新たに得ることもできた TOC TL;DR TOC S3 Selectとは 例: 管理画面 例: aw
GitHub - harunobukameda/Amazon-Redshift-Spectrum-AWS-Glue-Amazon-Athena-Amazon-S3-Select
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Parquetファイルは、テキストエディタなどでは中身を確認することがができず、中身を確認するのがすごく手間です。 S3にPaquetファイルを保管している場合は、S3 Select により簡単に中身が確認できるため、その手順を記載します。 手順 最後に 手順 1. S3バケットより、該当のParquetファイルを選択し、[S3 Select - Parquet] をクリックします。 ] 2. SQL エディタに [SQL] を記載し、[SQLの実行] をクリックします。 今回は、Parquetファイルから5件のデータを取り出します。 SQL の書き方は以下の公式ドキュメントを参考にしてください。 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonS3/latest/dev/s3-glacier-select-sql-reference.html https:
サーバレスの新しいデータストアの選択肢 S3 Select の魅力 | JAWS DAYS 2020
セッションタイトル サーバレスの新しいデータストアの選択肢 S3 Select の魅力 セッション内容 サーバレスアプリを構築するときのデータストアとして皆さんは何を利用していますか？ DynamoDBが一般的ですが、NoSQL向けの設計や、検索性の低さに疲弊していたりしませんか？ より柔軟な検索性を求め、RDSを使おうとすると、VPC の概念が現れ、悩んだことはありませんか？ 2018年にGAされた S3 Select を利用すると上記の悩みが解決するかもしれません。 この発表では、サーバレスアプリのデータストアの新たな選択肢として有用な S3 Select の魅力伝えるために、下記内容を予定しています。 S3 Select の概要 使い方・サンプルコードの提供 メリット・デメリット / 向き・不向き 従来の選択肢（DynamoDBなど）との比較 実行速度などの検証結果 業務にて利用した
AWS AthenaとS3 Selectの違いについて
概要 S3内のオブジェクトを分析するサービスにAthenaとS3 Selectがあるが両者の違いについて、複雑なクエリを行えるのがAthenaで単一のオブジェクトに対して簡単なクエリを実行できるのがS3 Selectなんやろ？くらいの認識ではっきりとした違いが分からなかったので、少し勉強してみた際のメモです。 Athena AWS Athenaは、サーバーレスのクエリサービスであり、Amazon S3上の構造化・半構造化データを直接SQLを使用して分析することができます。主に大量のデータを検索・分析する際に適しており、データウェアハウスやビッグデータ分析のために使用される。 特徴 サーバーレス インフラストラクチャの管理やプロビジョニングが不要で、クエリ実行時にのみコストが発生する。 実際にスキャンされたデータ量に対してのみ課金が発生され、料金は東京リージョンの場合、スキャンデータ1TBあ
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Amazon S3 Selectで実現するサーバーレス高負荷対応サイト
AWSコンソールからS3 Selectを使ってみた | DevelopersIO
S3 Select でParquetの中身を簡単に確認する - 雲のメモ帳
www.maruchan.co.jp
baldhatter.hatenablog.com
anond.hatelabo.jp
jikayosha.jp
sekigin.jp
www.bloomberg.co.jp