Aurora MySQLとRedshiftのゼロETL統合が本番導入出来るか検証しました - クラウドワークス エンジニアブログ
Aurora MySQL Zero ETL Integrations クラウドワークスのSREチームに所属しています@ciloholicです。 2023年11月にAurora MySQLとRedshiftのゼロETL統合がGAされました。この度、ゼロETL統合が本番導入可能かを検証する機会があったので、その検証結果を記載します。 aws.amazon.com 2024年7月時点での検証結果ですので、時間経過によって内容が変わっている可能性があります。その点は十分ご注意ください。 背景 まず、ゼロETL統合の検証しようと考えた背景について軽く説明したいと思います。クラウドワークスでは、MySQLのテーブルをDMS経由でRedshiftにニアリアルタイムで同期し、データ分析を行なっています。3年前は約30億レコードでしたが、現在では古いレコードの削減を行なったため、約25億レコードになりました
AWS Glue のクロスアカウントおよびクロスリージョンの接続を行う | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Glue のクロスアカウントおよびクロスリージョンの接続を行う AWS Glue は、抽出、変換、ロード (ETL) のための完全マネージド型サービスであり、分析のためのデータの準備と読み込みを簡単にします。AWS Glue は、AWS Glue ドキュメントで説明されているように、接続を使用して、特定のタイプのソースおよびターゲットのデータストアにアクセスします。 デフォルトでは、AWS Glue を使用して、AWS Glue リソースを備えているのと同じ AWS アカウントおよび AWS リージョンのデータストアへの接続を行うことができます。このブログ記事では、AWS Glue リソースを備えているのとは異なるアカウントや AWS リージョンのデータストアにアクセスする方法について説明します。 AWS Glue の接続 AWS G
データウェアハウスをRedshiftからSnowflakeに移行するために考えたこと（１） - Uzabase for Engineers
この記事は NewsPicks Advent Calendar 2024 の6日目の記事です。 ソーシャル経済メディア「NewsPicks」の中村です。最近はデータ基盤の開発運用、データアナリストのサポート、LLM活用等をやっています。 現在、NewsPicksではデータウェアハウスとして長年利用してきたAmazon RedshiftからSnowflakeへの移行を進めています。まだ移行作業の途上ではありますが、完了の目処が立ったので、なぜデータ基盤の移行を行なっているのか、どのように移行計画を立てたか、実際に移行作業を進めてみてどうだったか等を紹介したいと思います。データ基盤を運用している方、データウェアハウスの比較検討をされている方などの参考になれば幸いです。 なぜデータウェアハウスを移行するのか Redshiftのパフォーマンスとコストの問題 まず、NewsPicksの従来のデータ基
【AWS】RedshiftとAWS Glue接続時のインフラ設定
はじめに 皆様こんにちは。DXソリューション営業本部の金森です。 今回の記事では、RedshiftとAWS Glueを使用したデータ処理のためのインフラ設定についてご説明したいと思います。 AWS Glueについて AWS Glue は、データの準備をより簡単、迅速、低コストにするサーバーレスデータ統合サービスです。70 を超える多様なデータソースを検出して接続し、一元化されたデータカタログでデータを管理し、ETL パイプラインを視覚的に作成、実行、モニタリングして、データをデータレイクにロードできます。 引用元：AWS Glue（分析用データ抽出、変換、ロード (ETL) ） 今回の構成図 赤枠の部分が今回の説明部分になります。 ネットワーク設定 ・VPCには1つのプライベートサブネットを作成 ・プライベートサブネットからS3に出力するので、ゲートウェイ型S3エンドポイントを作成 ・プラ
Redshift 接続 - AWS Glue
AWS Glue for Spark を使用して Amazon Redshift データベース内のテーブルに対する読み込みと書き込みを行うことができます。AWS Glue は Amazon Redshift SQL の COPY および UNLOAD コマンドを使用して、Amazon S3 を介してデータを移動し、スループットを最大化します。AWS Glue 4.0 以降では、Apache Spark 用の Amazon Redshift インテグレーションを使用して、Amazon Redshift 固有の最適化と機能を使用して読み込みと書き込みを行うことができます。また、以前のバージョンで接続する場合には利用できなかった機能もあります。 AWS Glue によって Amazon Redshift ユーザーがサーバーレスデータ統合と ETL のための AWS Glue への移行がこれまでに
TO_TIMESTAMP 関数 - Amazon Redshift
TO_TIMESTAMP は TIMESTAMP 文字列を TIMESTAMPTZ に返します。Amazon Redshift のその他の日付および時刻関数のリストについては、「日付および時刻関数」を参照してください。 構文 timestamp format により指定された形式でタイムスタンプ値を表す文字列。この引数を空のままにすると、タイムスタンプ値はデフォルトで 0001-01-01 00:00:00 に設定されます。 format timestamp 値の形式を定義する文字列リテラル。タイムゾーン (TZ、tz、または OF) を含む形式は、入力としてサポートされていません。有効なタイムスタンプ形式については、「日時形式の文字列」を参照してください。 is_strict 入力タイムスタンプ値が範囲外である場合にエラーを返すかどうかを指定するオプションのブール値。is_strict
自動 WLM の実装 - Amazon Redshift
自動ワークロード管理 (WLM) では、Amazon Redshift がクエリの同時実行数とメモリの割り当てを管理します。サービスクラスの識別子 100〜107 を使用して、最大 8 つのキューを作成できます。各キューには優先度があります。詳細については、「クエリ優先度」を参照してください。 自動 WLM は、クエリに必要なリソース量を決定し、ワークロードに基づいて同時実行数を調整します。大量のリソースを必要とするクエリがシステムにある場合 (大きなテーブル間のハッシュ結合など)、同時実行数は減ります。軽いクエリ (挿入、削除、スキャン、単純な集計など) を送信すると、同時実行数は増えます。 自動 WLM は、ショートクエリアクセラレーション (SQA) とは別のものであり、クエリの評価方法が異なります。自動 WLM と SQA は連携して動作し、長時間実行されるリソース集約型のクエリが
ワークロード管理 - Amazon Redshift
このセクションでは、Amazon Redshift がクエリを準備して実行する方法を理解するのに役立つワークロード管理 (WLM) について説明します。 Amazon Redshift のワークロード管理 (WLM) により、ユーザーはワークロード内の柔軟な優先順位が可能になります。これにより、実行速度が高く処理時間の短いクエリが、処理時間の長いクエリの後に滞らないようにできます。Amazon Redshift は、サービスクラスに従ってランタイム時にクエリキューを作成します。サービスクラスでは、内部システムキューやユーザーからアクセスが可能なキューなどの、さまざまな種類のキューに対する設定パラメータが定義されています。ユーザーから見た場合、ユーザーアクセス可能サービスクラスとキューは機能的に同じものです。一貫性を保つため、このドキュメントでは、ユーザーアクセス可能サービスクラスとランタイ
Dimensional modeling in Amazon Redshift | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Dimensional modeling in Amazon Redshift Amazon Redshift is a fully managed and petabyte-scale cloud data warehouse that is used by tens of thousands of customers to process exabytes of data every day to power their analytics workload. You can structure your data, measure business processes, and get valuable insights quickly can be done by using a dimensional model. Amazon Redshif
Amazon Redshift での横串検索を使用したデータのクエリの実行 - Amazon Redshift
Amazon Redshift で横串検索を使用することにより、オペレーションデータベース、データウェアハウス、データレイク全体のデータをクエリして分析することができます。横串検索機能を使用すると、外部データベースのライブデータの Amazon Redshift からのクエリを、Amazon Redshift と Amazon S3 環境全体のクエリと統合できます。横串検索は、Amazon RDS for PostgreSQL、Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディション、Amazon RDS for MySQL、および Amazon Aurora MySQL 互換エディション の外部データベースと連携することができます。 フェデレーテッドクエリにより、ビジネスインテリジェンス (BI) およびレポートアプリケーションの一部としてライブデータを組み込むことができます。
「データ移行のターゲット」 - AWS Database Migration Service
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。 「データ移行のターゲット」 AWS Database Migration Service （AWS DMS) は、データレプリケーションのターゲットとして最も人気のあるデータベースの多くを使用できます。ターゲットは Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンス、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) DB インスタンス、またはオンプレミス データベースが可能です。 有効なターゲットの包括的なリストについては、「AWS DMSのターゲット」をご参照ください。
Amazon Redshift の新機能 — Kinesis データストリームのストリーミングインジェスト、および Managed Streaming for Apache Kafka の一般提供について | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Redshift の新機能 — Kinesis データストリームのストリーミングインジェスト、および Managed Streaming for Apache Kafka の一般提供について 10 年前、私が AWS に入社してからわずか数か月後に、Amazon Redshift はローンチされました。長年にわたり、パフォーマンスを向上させ、使いやすくするために多くの機能が追加されてきました。Amazon Redshift では、SQL を使用して、データウェアハウス、運用データベース、データレイクにわたって構造化データと半構造化データを分析できるようになりました。最近では、データウェアハウスインフラストラクチャを管理しなくても簡単に分析を実行およびスケーリングできるように、Amazon Redshift サーバーレスが一般公開
マテリアライズドビューへのストリーミング取り込み - Amazon Redshift
このトピックでは、マテリアライズドビューを使用してストリーミングデータにすばやくアクセスする方法について説明します。 ストリーミング取り込みでは、Amazon Kinesis Data Streams や Amazon Managed Streaming for Apache Kafka から、Amazon Redshift でプロビジョニングされたビューや Amazon Redshift Serverless データベースへの、低レイテンシーかつ高速のデータインジェストを行います。データは、目的に合わせて設定された Redshift マテリアライズドビューに到達します。このため、外部データへのアクセスが高速化されます。ストリーミング取り込みは、データアクセス時間を短縮し、ストレージコストを削減します。ストリーミング取り込みは、SQL コマンドの小さなコレクションを使用して、Amazon
パフォーマンスに影響！Redshiftのテーブル設計時に最低限意識すべきポイント3選
Introduction AWSが提供するDWHサービス、Amazon Redshift。 全世界での採用企業は数万社を超えており、弊社も国内において多くのお客様に導入のご支援をさせて頂きました。 RedshiftはAWSエコシステムとの親和性が高く、AWSを既にご利用のお客様は導入の敷居が低いDWHサービスとなっております。 しかし、適切なテーブル設計を行わなければパフォーマンスを全く発揮できません。 不適切なテーブル設計をしてしまったが故、「バッチ処理が当初想定していた時間で終わらない」等、弊社にご相談頂いたお客様も数多くいらっしゃいます。 では、Redshiftを扱うにあたってどのようなテーブル設計を行えば良いのか。 本記事では、パフォーマンスの向上に繋がるテーブル設計のポイントを3つ、ご紹介致します。 1. ソートキー（SortKey） ソートキー（SortKey）は、テーブルのデ
Amazon Redshift 最適な分散スタイルを自動設定する『DISTSTYLE AUTO』の動きを確認してみました | DevelopersIO
はじめに 2018年の11月のCluster Version Historyに記載のあった『DISTSTYLE AUTO』がついに利用できるようになりました。分散スタイルにAUTOを指定すると最適な分散スタイルを自動的かつ動的に設定する新機能です。リリースバージョン 1.0.6754 以降で利用可能になりましたので、実際にテーブルを作成してどのように自動的かつ動的に設定が変化するかを確認したいと思います。 RedshiftのテーブルのDISTSTYLEに「AUTO」が追加され、東京リージョンでも使えるようになりました。今まではデフォルトはEVEN分散だったのですが、これからはデフォルトではじめはALL、件数が増えてくるとEVENというようにダイナミックに持ち方が変わる動きになります。https://t.co/UR8x2S2Qgi — Junpei Ozono (@jostandard) A
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Amazon Redshift gets new default settings to prevent data breaches
Data sharing in Amazon Redshift - Amazon Redshift
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