データパイプラインの管理 ～ワークフロー管理に利用できる、さまざまなAWSサービス | gihyo.jp
はじめに 本連載の第2回では様々なデータソースからの収集について、第3回では収集されたデータの管理についてそれぞれ解説してきました。今回は、それぞれのデータの収集から分析するまでの処理の流れを管理するデータパイプライン管理に着目し、求められる要素や関連するサービスとその使い分けについて解説します。 データパイプラインとETL 分析するためのデータを様々なデータソースから収集してデータレイクのような基盤で実際に分析できる状態にするまでには、一般的にいくつかのサービスや機能、処理を組み合わせて実現します。このようにデータの抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）の一連のフロー（流れ）をETLと呼び、データソースやデータの種類ごとに異なるフロー（パイプライン）を構成する必要があります。 さらにこの処理は当然ながら自動化することが一般的です。なお、データウェア
Step Functions とは - AWS Step Functions
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。 Step Functions とは を使用すると AWS Step Functions、 とも呼ばれるワークフローを作成してステートマシン、分散アプリケーションの構築、プロセスの自動化、マイクロサービスのオーケストレーション、データと機械学習パイプラインの作成を行うことができます。 Step Functions はステートマシンとタスクに基づいています。Step Functions では、ステートマシンはワークフローと呼ばれます。これは、一連のイベント駆動型ステップです。ワークフローの各ステップはステートと呼ばれます。たとえば、タスク状態は、別の AWS のサービス や API の呼び出しなど、別の AWS サービスが実行する作業単位を表します。タスクを行うワークフ
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