Amazon Redshift Serverless を使ったゲーム分析環境を構築してみる - Qiita
AWS for Games Advent Calendar 2022 2日目の記事です。 はじめに この記事では AWS が提供しているソリューションのゲーム分析パイプラインと今年 GA となったサーバーレスな DWH サービスである Amazon Redshift Serverless を組み合わせて、サーバーレスなゲーム分析環境の構築を試します。 なお、この記事はお手元の AWS アカウントでお試しいただけるハンズオン資料のような形式となっておりますが、実際に AWS サービスを使われる場合はサービス利用に応じた費用が発生しますので予めご了承ください。 今回構築するゲーム分析環境のアーキテクチャ 今回構築するゲーム分析環境のアーキテクチャは以下の通りです。 ゲーム分析環境を試すにあたっては当然、分析・集計対象となるサンプルデータが必要になりますので、そのサンプルデータは AWS Clo
AWS RedshiftのデータをQuickSightで可視化してみた | DevelopersIO
こんにちは、クラスメソッドのキム・ジェウク(Kim Jaewook)と申します。データベースのデータを可視化してみたらどうかと思って、AWS RedshiftのデータをQuickSightで可視化してみました。 IAM Roleを作成 まず、Redshiftで、S3ファイルの読み込むためには、権限が必要なので、IAMRoleを先に作成する必要があります。 { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": "s3:*", "Resource": "arn:aws:s3:::*/*" }, { "Effect": "Allow", "Action": [ "glue:*" ], "Resource": [ "arn:aws:glue:*:983654105819:catalog", "arn:aws
【初心者】Amazon QuickSight を使ってみる（自分のQiita記事のView数/LGTM数の集計と可視化) - Qiita
目的 記事のView数やLGTM数がほんのちょっとずつ増えている。投稿した成果を定量的なものとするため、自分の記事に関する統計データ収集から可視化までを行う。 Amazon QuickSightとは（自分の理解） 各種ソース(今回はAthena経由のS3)からデータを取得し、グラフ化等、集計、可視化を行うサービス。 やったこと Qiita API にアクセスして、自分の記事のView数、LGTM数を取得して、結果をcsvにしてS3に保存するLambda関数を作成し、定期的に実行する。 S3に保存したデータをAthena経由でQuickSightに読み込んで集計、可視化する。 構成図 作業手順 Lambda関数の作成 Qiita API にアクセスして、自分の記事のView数、LGTM数を取得して、結果をcsvにしてS3に保存するLambda関数を作成する。関数はCloudWatch Eve
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© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark 1 © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark Amazon QuickSightの運用設計 きめ細かなユーザー権限とアクセス管理におけるポイント アマゾン ウェブ サービス ジャパン アナリティクス事業本部 事業開発 伊東 大騎 2020年10月14日 © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amaz
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