はじめにこんにちは、Finatextで証券プラットフォーム(Brokerage as a Service、以下BaaS)の開発に携わっている石橋(@bashi0501)です。過去のFinatextテックブログではTerraform、CDKとIaCをテーマにした記事しか書いたことがなかったのですが、今回はログの分析活用をテーマとします。 概要弊社の証券事業ではECSによるワークロードを組んでいます。本テーマのアプリケーションログについては標準出力したものをawslogsログドライバーが回収してCloudWatch Logsに送信しています。 ログの検索という観点ではCloudWatch Logs Insightsというサービスでかなりリッチにフィルターや集計を行うことができるのですが、ログデータを元にしたユーザーのファネル分析や業務改善(後述します)に活かしていきたいという意図があるため、マ
世の中的には分析などをする際にはBigQueryのケースが多いと思いますが、仕事でAmazon Athenaを触るケースが出てきたので、入門としてまとめておきます。 Amazon Athenaとは BigQueryみたく、SQLで大きなデータを集計などできるAWSのサービスです。 分析の他にも他のAWSサービスのログ確認などでも使われたりしますが、今回は分析寄りの記事として進めます。 BigQueryと比べて大きく異なる点として、「データをS3に配置する」という点があります(それによるメリットなどは後述)。 コストはどうなの? 基本的にスキャンサイズのみに課金されます。 Amazon Athena では、実行したクエリに対してのみ料金が発生します。クエリごとにスキャンされたデータの分量に基づいて料金が請求され、1 テラバイトごとに 5 USD が請求されます。 Amazon Athena
はじめに 皆さんこんにちは。石橋です。 2020年9月8日から9月30日までオンラインで視聴可能なクラウドカンファレンス、AWS Summit Online 2020が開催中です!! 本エントリではライブセッション「AAB-03:Architecting and Building - ログデータ用のデータレイク&分析環境をクイックに構築するには?」のレポートをお届けします。 概要 スピーカー アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 ソリューションアーキテクト 下佐粉 昭 アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 ソリューションアーキテクト 野間 愛一郎 セッション概要 ログやデータベースに色々なデータが溜まっている。できればデータを集めて分析したいんだけど、どのようにすれば良いか分からない、という方も多いのではないでしょうか。本セッションでは、架空のお
先日、AWS Glueの新機能としてリリースされた「AWS Glue DataBrew」。 「コードを書かずに”データ前処理”を作成・実行可能」な機能、という触れ込みでしたが、ドキュメントには一連の操作や機能を確認出来る「チュートリアル」も用意されています。 Getting started with AWS Glue DataBrew - AWS Glue DataBrew そこで当エントリでは、公式ドキュメントで紹介されているチュートリアルを実践していく上で必要となる用語の理解、及びチュートリアルの実践内容について紹介していきたいと思います。(※なお、チュートリアル本編を試してみたところ、画像キャプチャと情報量が半端無いボリュームになってしまったので、チュートリアル実践内容については章毎にエントリを分けて展開しています。ご了承ください) 目次 AWS Glue DataBrewの基本概念
こんにちは。UZOUのプロダクト開発をしているエンジニアの@kanga333です。 UZOUでは広告データの集計の一部にAmazon Athenaを採用しています。 この記事ではUZOUにおけるAthenaを使ったデータ処理基盤の設計について紹介したいと思います。 全体構成 データ処理基盤の全体構成は次のようになっています。 以後はそれぞれのコンポーネントについて順次紹介していきます。 FleuntdによるS3への集約 UZOUでは特にFluentdアグリゲータのような中継サーバは設けていません。広告配信サーバに常駐するFluentdがログを直接S3にプットしています。 以下はFluentdのS3 output部分の設定の一部抜粋です。 <buffer time> @type file timekey 60m </buffer> path example_table/dt=%Y%m%d/h
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